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-2018 | 31-gen-2019 |
II semestre | 4-mar-2019 | 14-giu-2019 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 1-feb-2019 | 28-feb-2019 |
Sessione estiva d'esame | 17-giu-2019 | 31-lug-2019 |
Sessione autunnale d'esame | 2-set-2019 | 30-set-2019 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione Estiva | 17-lug-2019 | 17-lug-2019 |
Sessione Autunnale | 20-nov-2019 | 20-nov-2019 |
Sessione Invernale | 17-mar-2020 | 17-mar-2020 |
Periodo | Dal | Al |
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Sospensione attività didattica | 2-nov-2018 | 3-nov-2018 |
Vacanze di Natale | 24-dic-2018 | 6-gen-2019 |
Vacanze di Pasqua | 19-apr-2019 | 28-apr-2019 |
Festa del Santo Patrono | 21-mag-2019 | 21-mag-2019 |
Vacanze estive | 5-ago-2019 | 18-ago-2019 |
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. 2019/2020
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° 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.
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Recupero di dati ed elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2020/2021)
L'insegnamento è organizzato come segue:
SEGNALI E IMMAGINI I
Crediti
6
Periodo
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Docenti
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RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA
Crediti
6
Periodo
Vedi pagina del modulo
Docenti
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Obiettivi formativi
Il corso intende fornire i concetti fondamentali teorici e applicativi di alcune tecniche di elaborazione e modellazione di dati in ambito biomedicale, legati principalmente all'elaborazione di segnali e immagini e alla Pattern Recognition. Per maggiori informazioni si vedano gli obiettivi specifici dei due moduli.
Programma
Si rimanda ai programmi dei singoli moduli.
Bibliografia
Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
---|---|---|---|---|---|
Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods | Digital Image Processing (Edizione 4) | Prentice Hall College Div | 2017 | 0133356728 | |
B.P. Lathi | Signal Processing and Linear Systems | Berkeley-Cambridge | 1998 | 0-941413-35-7 | |
Alan C. Bovik | The Essential Guide to Image Processing (Edizione 2009) | Academic Press | 2009 | ISBN 9780080922515 |
Modalità d'esame
Per del superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- essere in grado di descrivere i diversi componenti di un sistema di Pattern Recognition in modo preciso, organico e senza divagazioni
- saper analizzare, capire e descrivere un sistema di Pattern Recognition (o una sua parte) relativo ad un problema di tipo biologico.
- essere in grado di analizzare i problemi più comuni relativi all'elaborazione di segnali e immagini biomedici e di risolverli in autonomia applicando le metodologie acquisite ed i principali software disponibili;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di domande ed esercizi.
L'esame complessivo del corso di RECUPERO DI DATI ED ELABORAZIONE DI SEGNALI E IMMAGINI PER BIOINFORMATICA consiste in:
i) una prova scritta di RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA contenente domande sugli argomenti trattati nel corso (15 punti)
ii) una prova scritta di ELABORAZIONE DI SEGNALI E IMMAGINI contenente domande a risposta aperta sugli argomenti trattati nel corso. Le domande saranno relative sia alla parte di teoria che di laboratorio con un peso relativo di 2/3 e 1/3 e includeranno un esercizio da svolgere (15 punti). Nel caso la prova dovesse essere svolta in modalità telematica sarebbe in forma orale.
Le due parti dell'esame sono superabili separatamente e il voto complessivo è dato dalla somma delle valutazioni ottenute nelle due parti.
L’esame si ritiene superato se in ognuna delle due parti si totalizza un voto maggiore o uguale a 9. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso.
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
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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
Alla prova finale sono riservati 3 crediti. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su un breve elaborato scritto, un esame orale, o un esame scritto. La forma e i contenuti dell'esame vengono concordati tra lo studente e il docente referente (relatore), il quale sarà anche membro della Commissione d'esame. Il colloquio può riguardare approfondimenti di argomenti non trattati durante la normale attività didattica, oppure può mettere in luce problematiche e metodologie affrontate durante un'attività di tirocinio. Su proposta del relatore la prova finale/elaborato può essere compilata e discussa in lingua straniera.
Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita Commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode.
Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.
Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea da parte della commissione di esame composta da due docenti e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo basato sul seguente schema (che tiene conto in maniera positiva di eventuali lodi e periodi Erasmus ed in maniera negativa di eventuali anni fuori corso): se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 –0,5 * numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato.
L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della Commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime.
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.