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 |
|---|---|---|
| I semestre | 1-ott-2019 | 31-gen-2020 |
| II semestre | 2-mar-2020 | 12-giu-2020 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| 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 |
|---|---|---|
| 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 |
|---|---|---|
| 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 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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
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.
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
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.
Fondamenti - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (2019/2020)
Codice insegnamento
4S02789
Crediti
6
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Lingua di erogazione
Italiano
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
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 allo studente 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 lo studente dovrà 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.
Queste conoscenze consentiranno allo studente di: i) applicare le tecniche di ricerca nello spazio degli stati a problemi di diversa natura; ii) applicare i principali algoritmi risolutivi per reti a vincoli sia nel contesto della soddisfacibilità che ottimizzazione; iii) utilizzare le principali tecniche risolutive relative al ragionamento probabilistico, con particolare enfasi su reti Bayesiane, processi decisionali di Markov ed apprendimento per rinforzo.
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di: i) saper scegliere la tecnica risolutiva adeguata per problemi di diversa natura; ii) 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
Risoluzione di problemi come ricerca in uno spazio di stati: procedure di ricerca non informate; procedure di ricerca euristiche; ricerca con avversario.
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).
Agenti intelligenti: sistemi multi-agente, coordinamento.
Ragionamento probabilistico: i) reti Bayesiane (definizioni, concetti principali, metodi di inferenza); ii) processi decisionali di Markov (definizione e metodi risolutivi principali); iii) apprendimento per rinforzo (concetti di base e metodi risolutivi, e.g. Q-Learning).
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.
Il materiale didattico e maggiori informazioni sul corso sono reperibili a questo link: http://profs.sci.univr.it/~farinelli/courses/ia/ia.html
Modalità d'esame
Il voto finale del modulo di IA può essere conseguito con un'unica prova scritta o con le prove parziali.
La prova scritta verrà svolta nelle prove di Appello.
Le prove parziali sono costituite da due compiti (svolti durante la durata del corso ed al termine del corso) oppure da un compito (svolto durante la durata del corso) ed un progetto (tipicamente con una parte di programmazione). La modalita' con prove parziali permette inoltre di sostenere una prova in laboratorio (opzionale). Questa prova ha lo scopo di valutare il software prodotto dagli studenti durante il corso.
Bibliografia
| Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Teoria | Stuart Russell, Peter Norvig | Artificial Intelligence: A Modern Approach (Edizione 2) | Prentice Hall | 2003 | 0137903952 | |
| Teoria | Rina Dechter | Constraint Processing (Edizione 1) | Morgan Kaufmann | 2003 | ISBN 978-1-55860-890-0 | |
| Teoria | Richard S. Satto and Andrew G. Barto | Reinforcement Learning: an introduction | MIT press | 1998 | ISBN 0-262-19398-1 |
Tipologia di Attività formativa D e F
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D | Non ancora assegnato |
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 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
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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:
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
Gestione carriere
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.
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.