Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

A.A. 2021/2022

Calendario accademico

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Calendario accademico

Calendario didattico

Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
Primo semestre 4-ott-2021 28-gen-2022
Secondo semestre 7-mar-2022 10-giu-2022
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 31-gen-2022 4-mar-2022
Sessione estiva d'esame 13-giu-2022 29-lug-2022
Sessione autunnale d'esame 1-set-2022 29-set-2022
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 15-lug-2022 15-lug-2022
Sessione Autunnale 14-ott-2022 14-ott-2022
Sessione Invernale 14-mar-2023 14-mar-2023
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di Tutti i Santi 1-nov-2021 1-nov-2021
Festa dell'Immacolata Concezione 8-dic-2021 8-dic-2021
Festività natalizie 24-dic-2021 2-gen-2022
Festa dell'Epifania 6-gen-2022 6-gen-2022
Festività pasquali 15-apr-2022 19-apr-2022
Festa della Liberazione 25-apr-2022 25-apr-2022
Festività Santo Patrono di Verona 21-mag-2022 21-mag-2022
Festa della Repubblica 2-giu-2022 2-giu-2022
Chiusura estiva 15-ago-2022 20-ago-2022

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Didattica e Studenti Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D F G M O P R S

Belussi Alberto

alberto.belussi@univr.it +39 045 802 7980

Bombieri Nicola

nicola.bombieri@univr.it +39 045 802 7094

Busato Federico

federico.busato@univr.it

Carra Damiano

damiano.carra@univr.it +39 045 802 7059

Castellani Umberto

umberto.castellani@univr.it +39 045 802 7988

Ceccato Mariano

mariano.ceccato@univr.it

Cicalese Ferdinando

ferdinando.cicalese@univr.it +39 045 802 7969

Cristani Matteo

matteo.cristani@univr.it 045 802 7983

Cristani Marco

marco.cristani@univr.it +39 045 802 7841

Cubico Serena

serena.cubico@univr.it 045 802 8132

Dalla Preda Mila

mila.dallapreda@univr.it

Di Pierro Alessandra

alessandra.dipierro@univr.it +39 045 802 7971

Farinelli Alessandro

alessandro.farinelli@univr.it +39 045 802 7842

Fiorini Paolo

paolo.fiorini@univr.it 045 802 7963

Fratea Caterina

caterina.fratea@univr.it 045 802 8858

Fummi Franco

franco.fummi@univr.it 045 802 7994

Giacobazzi Roberto

roberto.giacobazzi@univr.it +39 045 802 7995

Maris Bogdan Mihai

bogdan.maris@univr.it +39 045 802 7074

Masini Andrea

andrea.masini@univr.it 045 802 7922

Mastroeni Isabella

isabella.mastroeni@univr.it +39 045 802 7089

Menegaz Gloria

gloria.menegaz@univr.it +39 045 802 7024

Merro Massimo

massimo.merro@univr.it 045 802 7992

Oliboni Barbara

barbara.oliboni@univr.it +39 045 802 7077

Paci Federica Maria Francesca

federicamariafrancesca.paci@univr.it +39 045 802 7909

Posenato Roberto

roberto.posenato@univr.it +39 045 802 7967

Rizzi Romeo

romeo.rizzi@univr.it +39 045 8027088

Sala Pietro

pietro.sala@univr.it 0458027850

Segala Roberto

roberto.segala@univr.it 045 802 7997

Piano Didattico

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-

1° Anno

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Altre attività
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S008898

Crediti

6

Coordinatore

Alessandro Farinelli

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Lingua di erogazione

Italiano

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

5

Periodo

Primo semestre

Laboratorio

Crediti

1

Periodo

Primo semestre

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire paradigmi e tecniche risolutive relative alle rappresentazioni simbolica e probabilistica per la soluzione automatica di problemi. L'obbiettivo è dare alle studentesse ed agli studenti strumenti per ideare, applicare e valutare algoritmi per problemi difficili, nel senso che la loro soluzione meccanica cattura aspetti di intelligenza artificiale o razionalità computazionale. Al termine del corso le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di conoscere e comprendere le principali tecniche di ricerca nello spazio degli stati, comprendere i concetti fondamentali relativi alle reti a vincoli, conoscere i concetti di base relativi al ragionamento probabilistico ed apprendimento per rinforzo. Questo consentirà alle studentesse ed agli studenti di scegliere le tecnica risolutive più adeguate per problemi di diversa natura e di proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, approfondendo argomenti trattati a lezione, sia su altri testi che su pubblicazioni scientifiche.

Programma

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MM: Teoria
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Risoluzione di problemi come ricerca in uno spazio di stati: procedure di ricerca non informate; procedure di ricerca euristiche. Risoluzione di problemi basata sull'elaborazione di vincoli (soddifacibilita' ed ottimizzazione); Tecniche risolutive basate su ricerca (Backtracking, Branch and Bound) e su inferenza (Join Tree Clustering, Bucket Elimination). Ragionamento probabilistico: i) rappresentare l'incertezza tramite l'uso della teoria della probabilità; ii) processi decisionali di Markov (definizione e metodi risolutivi principali); iii) apprendimento per rinforzo (concetti di base e metodi risolutivi, Deep Reinforcement Learning).
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MM: Laboratorio
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Implementazione (tramite produzione assistita di software in laboratorio didattico) delle principali tecniche risolutive discusse a lezione, ed in particolare quelle relative alla ricerca nello spazio degli stati ed al ragionamento probabilistico.

Modalità d'esame

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MM: Teoria
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Il voto finale del modulo di IA viene conseguito con una prova orale. La prova orale può essere svolta secondo due modalità: i) prova orale sugli argomenti del corso e sulla parte di laboratorio; ii) prova orale su un progetto assegnato dal docente e sulla parte di laboratorio. Per la prova orale sugli argomenti del corso il docente chiede alle studentesse ed agli studenti di svolgere alcuni esercizi e pone delle domande al fine di valutare la comprensione degli argomenti trattati durante il corso. Per la prova orale sul progetto, il docente concorda con la studentessa/studente un progetto che prevede una parte sostanziale di programmazione. La studentessa/studente svolge il progetto e durante la prova orale illustra lo svolgimento al docente che pone delle domande per valutare la comprensione degli argomenti trattati. Gli argomenti del progetto e le date per le prove orali delle singole studentesse e dei singoli studenti vengono concordate con il docente alla fine delle lezioni.
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MM: Laboratorio
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Per la parte di laboratorio, durante il corso le studentesse e gli studenti implementeranno alcuni degli algoritmi visti durante lo svolgimento delle lezioni. La comprensione della parte di laboratorio viene valutata durante la prova orale. Per questa valutazione le studentesse e gli studenti consegnano al docente il software sviluppato ed il docente pone alcune domande volte a valutare il livello di comprensione del software presentato. [Inglese]

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Tipologia di Attività formativa D e F

Le attività formative di tipologia D o F comprendono gli insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona o periodi di stage/tirocinio professionale.
Nella scelta delle attività di tipo D, gli studenti dovranno tener presente che in sede di approvazione si terrà conto della coerenza delle loro scelte con il progetto formativo del loro piano di studio e dell'adeguatezza delle motivazioni eventualmente fornite. Dal 1° dicembre 2021 al 27 febbraio 2022 e dal 2 maggio 2022 al 15 luglio 2022, tramite il presente modulo gli studenti possono richiedere l'inserimento di attività didattiche in TAF D ed F che non possono inserire autonomamente nel proprio piano di studi tramite la procedura on-line.

COMPETENZE LINGUISTICHE - dal 1° ottobre 2021 (Delibera del Consiglio della Scuola di Scienze e Ingegneria del 30 marzo 2021) per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022

  • Lingua inglese: vengono riconosciuti automaticamente 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
  • Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti automaticamente 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali CFU saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 CFU complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D.
Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.

COMPETENZE TRASVERSALI
Scopri i percorsi formativi promossi dal  Teaching and learning centre dell'Ateneo, destinati agli studenti iscritti ai corsi di laurea, volti alla promozione delle competenze trasversali:

1° periodo lezioni (1A) Dal 16/09/21 Al 30/10/21
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Primo semestre Dal 04/10/21 Al 28/01/22
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Analisi di dati per scienze biomediche D Gloria Menegaz (Coordinatore)
1° 2° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Paolo Fiorini (Coordinatore)
1° 2° Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
Insegnamenti Mutuati dalla scuola di Scienze matematiche fisiche e naturali
1° periodo lezioni (1B) Dal 05/11/21 Al 16/12/21
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Secondo semestre Dal 07/03/22 Al 10/06/22
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Paolo Fiorini (Coordinatore)
1° 2° Introduzione alla stampa 3D D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Progettazione di componenti hardware su FPGA D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Prototipizzazione con Arduino D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore D Roberto Giacobazzi (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Linguaggio programmazione Python D Non ancora assegnato

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA.

Prova Finale

Per gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al relativo servizio.

Alla tesi di laurea sono dedicati 24 CFU, per un lavoro che non deve superare i 4-5 mesi a tempo pieno per la/o studentessa/studente.

Scopo della Tesi di Laurea

La Tesi di Laurea costituisce un importante ed imprescindibile passo nella formazione della/del futura/o laureata/o Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche. Scopo della tesi è quello di sviluppare uno studio quanto più originale che può culminare con un progetto applicativo o un risultato teorico connesso a specifici problemi di natura progettuale o una rassegna critica sullo stato dell'arte in un determinato ambito di studio. Su proposta della/del relatrice/relatore, può essere compilato e discusso in lingua straniera. Nel corso dello svolgimento della Tesi il laureando dovrà, sotto la guida della relatrice/relatore ed eventuali correlatrici/correlatori, affrontare lo studio e l'approfondimento degli argomenti scelti, ma anche acquisire capacità di sintesi e applicazione creativa delle conoscenze acquisite. Il contenuto della Tesi deve essere inerente a tematiche dell'ingegneria e delle Scienze Informatiche o discipline strettamente correlate. La Tesi consiste nella presentazione in forma scritta di attività che possono essere articolate come:

i) progettazione e sviluppo di applicazioni o sistemi;

ii) analisi critica di contributi tratti dalla letteratura scientifica;

iii) contributi originali di ricerca.

La Tesi può essere redatta sia in lingua inglese che in lingua italiana, e può essere discussa sia in inglese che in italiano, anche mediante l'ausilio di supporti multimediali quali slide, filmati, immagini e suoni. Nel caso di tesi redatta in lingua italiana alla medesima dovrà essere aggiunto un breve riassunto in lingua inglese.

Modalità di svolgimento e valutazione

Ogni Tesi di Laurea può essere interna o esterna a seconda che sia svolta presso l'Università di Verona o in collaborazione con altro ente, rispettivamente. Ogni Tesi prevede una/un relatrice/relatore eventualmente affiancata/o da una/uno o più correlatrici/correlatori e una/un controrelatrice/controrelatore. La/il controrelatrice/controrelatore è nominata/o dal Collegio Didattico di Informatica almeno 20 giorni prima della discussione della Tesi, verificata l'ammissibilità della/o studentessa/studente a sostenere l’esame di Laurea Magistrale. Per quanto riguarda gli aspetti giuridici (e.g., proprietà intellettuale dei risultati) legati alla Tesi e ai risultati ivi contenuti si rimanda alla legislazione vigente in materia ed ai Regolamenti di Ateneo.

Valutazione delle Tesi

I criteri su cui sono chiamati ad esprimersi relatore ed eventuali correlatori e controrelatore sono i seguenti:

1. livello di approfondimento del lavoro svolto, in relazione allo stato dell'arte dei settori disciplinari di pertinenza informatica;

2. avanzamento conoscitivo o tecnologico apportato dalla Tesi;

3. impegno critico espresso dalla/dal laureanda/o;

4. impegno sperimentale e/o di sviluppo formale espresso dal laureando;

5. autonomia di lavoro espressa dalla/dal laureanda/o;

6. significatività delle metodologie impiegate;

7. accuratezza dello svolgimento e della scrittura;

8. la/il controrelatrice/controrelatore non è chiamata/o ad esprimersi sul punto 5.

Voto di Laurea

Il voto di Laurea (espresso in 110mi) è un valore intero compreso tra 66/110 e 110/110 e viene formato dalla somma, arrotondata al numero intero più vicino (e.g., 93.50 diventa 94, 86.49 diventa 86), dei seguenti addendi:

1. media pesata sui crediti e rapportata a 110 dei voti conseguiti negli esami di profitto;

2. valutazione del colloquio di Laurea e della Tesi secondo le seguenti modalità:

a. attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per ciascuno dei punti 1-7 elencati sopra;

b. attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per la qualità della presentazione;

c. somma dei coefficienti attribuiti ai punti a e b.

La presenza di eventuali lodi ottenute negli esami sostenuti, la partecipazione a stage ufficialmente riconosciuti dal Collegio Didattico di Informatica, il superamento di esami in soprannumero ed il raggiungimento della Laurea in tempi contenuti rispetto alla durata legale del corso degli studi possono essere utilizzati dalla Commissione di Laurea per attribuire un ulteriore incremento di un punto.

Qualora la somma ottenuta raggiunga 110/110, la Commissione può decidere l'attribuzione della lode. La lode viene proposta e discussa dalla Commissione, senza l'adozione di particolari meccanismi di calcolo automatico. In base alle norme vigenti, la lode viene attribuita solo se il parere è unanime.

Tesi esterne

Una Tesi esterna viene svolta in collaborazione con un ente diverso dall'Università di Verona. In tal caso, la/il laureanda/o dovrà preventivamente concordare il tema della Tesi con una/un relatrice/relatore dell'Ateneo. Inoltre, è previsto almeno una/un correlatrice/correlatore appartenente all'ente esterno, quale riferimento immediato per la/o studentessa/studente nel corso dello svolgimento dell’attività di Tesi. Relatrice/relatore e correlatrici/correlatori devono essere indicate/i nella domanda di assegnazione Tesi. Le modalità assicurative della permanenza della/o studentessa/studente presso l'Ente esterno sono regolate dalle norme vigenti presso l'Università di Verona. Se la Tesi si configura come un periodo di formazione presso tale ente, allora è necessario stipulare una convenzione tra l'Università e detto ente. I risultati contenuti nella Tesi sono patrimonio in comunione di tutte le persone ed enti coinvolti. In particolare, i contenuti ed i risultati della Tesi sono da considerarsi pubblici. Per tutto quanto riguarda aspetti non strettamente scientifici (e.g. convenzioni, assicurazioni) ci si rifà alla delibera del SA. del 12 gennaio 1999

Relatrice/relatore,correlatrici/correlatori,controrelatrici/controrelatori

La Tesi di Laurea viene presentata da una/un relatrice/relatore docente di ruolo del Dipartimento di Informatica o inquadrato nei SSD ING-INF/05 e INF/01. Oltre a coloro che hanno i requisiti indicati rispetto al ruolo di relatrice/relatore (come indicato sopra), possono svolgere il ruolo di correlatrici/correlatori anche ricercatrici/ricercatori operanti in istituti di ricerca extrauniversitari assegnisti di ricerca, titolari di borsa di studio post-dottorato, dottorandi di ricerca, personale tecnico del Dipartimento, cultrici/cultori della materia nominate/i da un Ateneo italiano ed ancora in vigore, referenti aziendali esperte/i nel settore considerato nella Tesi. Può essere nominata/o controrelatrice/controrelatore qualunque docente professoressa/professore o ricercatrice/ricercatore del Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Verona, che risulti particolarmente competente nell'ambito specifico di studio della Tesi.

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
Analisi ed identificazione automatica del tono/volume della voce AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Tesi in ragionamento automatico Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Sviluppo sistemi di scansione 3D Computing Methodologies - COMPUTER GRAPHICS
Sviluppo sistemi di scansione 3D Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION
Dati geografici Information Systems - INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS
Analisi ed identificazione automatica del tono/volume della voce Robotics - Robotics
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot Robotics - Robotics
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift Robotics - Robotics
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Logic
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Semantics and reasoning
Proposte di tesi/collaborazione/stage in Intelligenza Artificiale Applicata Argomenti vari
Proposte di Tesi/Stage/Progetto nell'ambito delle basi di dati/sistemi informativi Argomenti vari

Modalità di frequenza

Come riportato al punto 25 del Regolamento Didattico per l'A.A. 2021/2022, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.

Gestione carriere


Ulteriori servizi

I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.