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.
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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
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I semestre | 1-ott-2019 | 31-gen-2020 |
II semestre | 2-mar-2020 | 12-giu-2020 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 3-feb-2020 | 28-feb-2020 |
Sessione estiva d'esame | 15-giu-2020 | 31-lug-2020 |
Sessione autunnale d'esame | 1-set-2020 | 30-set-2020 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione Estiva. | 16-lug-2020 | 16-lug-2020 |
Sessione Autunnale. | 15-ott-2020 | 15-ott-2020 |
Sessione Invernale. | 18-mar-2021 | 18-mar-2021 |
Periodo | Dal | Al |
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Festa di Ognissanti | 1-nov-2019 | 1-nov-2019 |
Festa dell'Immacolata | 8-dic-2019 | 8-dic-2019 |
Vacanze di Natale | 23-dic-2019 | 6-gen-2020 |
Vacanze di Pasqua | 10-apr-2020 | 14-apr-2020 |
Festa della Liberazione | 25-apr-2020 | 25-apr-2020 |
Festa del lavoro | 1-mag-2020 | 1-mag-2020 |
Festa del Santo Patrono | 21-mag-2020 | 21-mag-2020 |
Festa della Repubblica | 2-giu-2020 | 2-giu-2020 |
Vacanze estive | 10-ago-2020 | 23-ago-2020 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio 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
Docenti
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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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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.
Algoritmi (2019/2020)
L'insegnamento è organizzato come segue:
Obiettivi formativi
Per mantenere maggiore modularita` e struttura, rimandiamo ai singoli moduli per l'elencazione ed enunciazione ordinata degli obiettivi isolati e fissati entro gli stessi. Tuttavia, uno degli obiettivi piu` elevati del corso, richiamato poi separatamente anche nelle descrizioni offerte per i singoli moduli, sta` nel riuscire a percepire e rendere vivi alcuni aspetti del profondo ed importante interscambio dialettico tra la ricerca di algoritmi e lo studio della complessita` dei problemi. La cornice e natura di tale rapporto privilegiato e connubio tra queste due discipline (di fatto le due facce Yin e Yang di un'unica arte) viene di seguito accennata sperando possa venire a utile riferimento nella lettura di queste schede come nell'orientare lo studente nell'affrontare col giusto entusiasmo e prospettiva queste avventurose discipline.
Gli algoritmi costituiscono l'ossatura e la sostanza dell'informatica, ma allo stesso tempo il loro studio esula dall’ambito ristretto della scienza dei calcolatori e risulta trasversale e pervasivo a tutte le discipline che sono portatrici di problemi.
Il progetto di un algoritmo prende avvio dallo studio della struttura del problema da risolvere ed il più delle volte ne rappresenta il coronamento. Lo studio degli algoritmi richiede ed offre metodologie e tecniche di problem solving, competenze logiche e matematiche.
Il corso mira dunque a far acquisire agli studenti competenze e metodologie fondamentali nell'analisi dei problemi e nel progetto di algoritmi risolutori per gli stessi. Particolare enfasi viene data all'efficienza degli algoritmi stessi, e la teoria della Complessità Computazionale (del modulo Complessità) gioca un profondo ruolo metodologico nell'analisi dei problemi. Per problemi non banali, il processo di ideazione di algoritmi attinge alla teoria della complessità non solo per individuare su quali problemi, e sottoproblemi, possa avere senso concentrare gli sforzi, ma anche come controparte dialettica che oltre a distinguere il giorno dalla notte consenta di distinguere svariate sfumature di grigio e possa essere impiegata per interrogare il problema su come esso richieda di essere risolto. Un'obiettivo del corso è evidenziare ed illustrare questa simbiosi tra le competenze affrontate nei due moduli.
Con riferimento agli obiettivi del percorso formativo del CdS il corso porta gli studenti ad approfondire e ampliare la formazione triennale in ambito di analisi e valutazione di problemi, algoritmi, e sistemi di calcolo, fornendo un bagaglio di strumenti avanzati per affrontare problemi non banali nei diversi ambiti dell’informatica.
Programma
1. Workflow del problem solving: analisi e comprensione del problema e della sua struttura, concepimento di soluzioni algoritmiche, progetto di algoritmi efficienti, pianificare l'implementazione, condurre l'implementazione, testing e debugging.
2. Metodologia nell'analisi del problema:
Lo studio di casi particolari. Particolarizzazione e generalizzazione. Costruire un dialogo col problema. Congetture. Ipotesi di semplicita`.
Risolvere un problema riducendolo ad un altro. Riduzioni tra problemi per raccoglierli in classi. Ridurre i problemi a forme piu` fondamentali. Il ruolo della teoria della complessita` nel classificare i problemi in classi. Il ruolo della teoria della complessita` nell'analizzare i problemi. Controesempi e dimostrazioni di NP-hardness. Buone congetture e buone caratterizzazioni. La fede puo` rendere vere le congetture. Decomporre i problemi ed approccio induttivo.
3. Tecniche generali per il progetto di algoritmi.
Ricorsione. Divide et impera. Ricorsione con memoizzazione. Programmazione dinamica (DP). Greedy.
DP su sequenze. DP su DAGs. Approfondimento: buona caratterizzazione dei DAGs e scheduling; comporre ordinamenti parziali in nuovi ordinamenti parziali.
DP su alberi. Approfondimento: adottare i figli uno ad uno; vantaggi della visione arco-centrica rispetto alla nodo-centrica.
L'occhio asintotico sulle prestazioni guida nel progetto degli algoritmi:
l'esempio della ricerca binaria; miglioramenti trascurabili da non inseguire; analisi ammortizzata.
Alcune strutture dati: heaps binari; somme prefisse; Fenwick trees; range trees.
4. Algoritmi su grafi e digrafi.
Grafi bipartiti: algoritmi di riconoscimento e buone caratterizzazioni.
Grafi Euleriani: algoritmi di riconoscimento e buone caratterizzazioni.
Cammini minimi. Minimo spanning tree. Flusso massimo e minimo taglio.
Matching bipartito e node covers.
Bipartite matchings.
Il kernel di un DAG. Progressively finite games. Somma di giochi.
5. Accortezze ed approcci nell'condurre l'implementazione, la codifica, il testing ed il debugging.
Pianificare l'implementazione. Prefigurarsi le decisioni importanti ed individuare gli aspetti ancora non chiari. Codifica passo passo. Verifiche passo passo, incrociate, e uso di asserts. Tecniche di testing e di debugging. Algoritmi auto-certificanti.
Bibliografia
Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
---|---|---|---|---|---|
J. Kleinberg, É. Tardos | Algorithm Design (Edizione 1) | Addison Wesley | 2006 | 978-0321295354 | |
Garey, M. R. and Johnson, D. S. | Computers intractability: a guide to the theory of NP-completeness | Freeman | 1979 | 0-7167-1045-5 | |
T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein | Introduzione agli Algoritmi e Strutture Dati (Edizione 2) | McGraw-Hill | 2005 | 88-386-6251-7 | |
Michael Sipser | Introduction to the Theory of Computation | PWS | 1997 | 053494728X | |
Cristopher Moore, Stephan Mertens | The Nature of Computation | Oxford | 2011 | ||
Sanjoy Dasgupta, Christos Papadimitriou, Umesh Vazirani | Algorithms (Edizione 1) | McGraw-Hill Higher Education | 2007 | 978-0-07-352340-8 | |
Steven S Skiena, Miguel A. Revilla | Programming Challenges: The Programming Contest Training Manual (Edizione 2013) | Springer New York, 2013 | 2003 | 147578970X |
Modalità d'esame
A causa dell'emergenza CoVid19 le modalità dell'esame sono cambiate rispetto a quanto quì più sotto riportato. Siccome in alcuni aspetti delle cose sono in continua evoluzione, ed è in tutto richiesta la collaborazione dello studente, rimandiamo l'eventuale studente smarrito al sito di servizio e riferimento che possiamo tenere costantemente aggiornato:
http://profs.sci.univr.it/~rrizzi/classes/Algoritmi/index.html
Altrettanto preziosi per rimanere in buon contatto sono i gruppi Telegram istituiti per il corso e per la sperimentazione delle installazioni, configurazioni, ed ambienti per l'esame.
Tutte queste risorse possono essere convenientemente raggiunte partendo dallo URL riportato quì sopra.
SEGUE ORA LA VERSIONE UFFICIALE INSERITA QUI' AD INIZIO ANNO ACCADEMICO:
Quando lo studente ha, nel proprio portafoglio voti, sia un voto positivo (almeno 18) per il modulo di Complessita` sia un voto positivo (almeno 18) per il modulo di Algoritmi, egli puo` richiedere al docente titolare del corso di procedere con la registrazione del voto per l'intero insegnamento, ottenuto come media dei voti per i due moduli.
La media e` arrotondata per eccesso ed un 30 e lode vale 33. Per generare un 30 e lode come voto finale serve almeno una lode e nessuna delle due valutazioni sotto il 30.
Quando ritieni giunto il momento di registrare il tuo voto, mandi una mail a romeo.rizzi@univr.it specificando:
1. voto per la parte di algoritmi e appello a cui lo hai conseguito (regola del max);
2. ultimo appello di complessita' al quale hai consegnato e voto conseguito;
3. voto che ti attendi ti venga verbalizzato e le tue generalita` (matricola VRxxxxxx).
Le modalita` con cui richiedere la registrazione e l'intero workflow sono riportati alla pagina:
http://profs.sci.univr.it/~rrizzi/classes/Algoritmi/index.html
Alla stessa pagina trovi inoltre il portafoglio dei tuoi voti, nonche` le informazioni su come venga prodotto e gestito il voto per il modulo di Algoritmi.
Per tali informazioni rimandiamo inoltre alle schede Dashboard della Didattica dei singoli moduli.
Tipologia di Attività formativa D e F
Documenti e avvisi
- PIANO DIDATTICO / DEGREE PROGRAMME LM-18/32 2019/20 (octet-stream, it, 16 KB, 25/03/19)
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D | Non ancora assegnato |
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Maurizio Boscaini
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Laboratorio ciberfisico | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio Programmazione C++ | D |
Federico Busato
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Corso Europrogettazione | D | Non ancora assegnato |
1° 2° | Minicorso Blockchain | D |
Matteo Cristani
|
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.).
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Docenti tutor
Prova Finale
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
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:
- progettazione e sviluppo di applicazioni o sistemi;
- analisi critica di contributi tratti dalla letteratura scientifica;
- 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:
- livello di approfondimento del lavoro svolto, in relazione allo stato dell'arte dei settori disciplinari di pertinenza informatica;
- avanzamento conoscitivo o tecnologico apportato dalla Tesi;
- impegno critico espresso dalla/dal laureanda/o;
- impegno sperimentale e/o di sviluppo formale espresso dal laureando;
- autonomia di lavoro espressa dalla/dal laureanda/o;
- significatività delle metodologie impiegate;
- accuratezza dello svolgimento e della scrittura;
- 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
Modalità e sedi di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma.
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.
Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti
- Laboratorio Alfa
- 50 PC disposti in 13 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Delta
- 120 PC in 15 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
- 19 PC in 3 file di tavoli
- 1 PC per docente con videoproiettore 4K
- Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Laboratorio VirtualLab
- Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
- Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
- Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
- Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio
Caratteristiche comuni:
- Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
- Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
- Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente
Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.