Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:
Laurea in Bioinformatica - Enrollment from 2025/2026Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 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 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.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
5. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to Docker | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
|
2° 3° | Matlab-Simulink programming | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinator)
|
2° 3° | Mobile app design by using React Native | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinator)
|
2° 3° | Rapid prototyping on Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Programming Challanges | D |
Romeo Rizzi
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to 3D printing | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | LaTeX Language | D |
Enrico Gregorio
(Coordinator)
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2° 3° | Python programming language | D |
Carlo Combi
(Coordinator)
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2° 3° | HW components design on FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
1° | Subject requirements: mathematics | D |
Franco Zivcovich
|
Pattern recognition and Signal and image Processing in Bioinformatics (2022/2023)
The teaching is organized as follows:
Signal and image processing I
Credits
6
Period
See the unit page
Academic staff
See the unit page
Information recognition and retrieval for bioinformatics
Credits
6
Period
See the unit page
Academic staff
See the unit page
Learning objectives
The aim of the course is to provide the theoretical and practical foundations of data processing and modeling in the field of bioinformatics, with particular emphasis on signal and image processing and pattern recognition. The course comprises two modules as detailed below. Module1 (Pattern Recognition): This module is aimed at providing the theoretical and applicative bases of Pattern Recognition, a class of automatic methodo-logies used to recognize and recover information from biological data. In particular, during the course the main techniques of this area will be presented and discussed, in particular linked to representa-tion, classification, clustering and validation. The focus is more on the description of the employed methodologies rather than on the details of applicative programs (already seen in other courses). Af-ter attending the course, the students will be able to analyse a biological problem from a Pattern Recognition perspective; they will also have the skills needed to invent, develop and implement the dif-ferent components of a Pattern Recognition System. Module2 (Signal and image processing 1): The course aims at providing the students with the fundamentals of signal and image processing with the emphasis on aspects that are relevant in the field of bioinformatics at both theoretical and practical levels. At the end of the course the students will be able to analyze the typical signal and image processing problems encountered in bioinformatics as well as to devise and implement suitable solutions grounding on the knowledge gained in the theory sessions and using the main available toolboxes.
Prerequisites and basic notions
Foundations of functional analysis.
Basic knowledge of probability and mathematics
Bibliography
Criteria for the composition of the final grade
To pass the exam, the student must prove:
- the ability to clearly and concisely describe the different components of a Pattern Recognition System
- the ability to analise, understand and describe a Pattern Recognition system (or a given part of it) relative to a biological problem
- the ability to analyze the typical signal and image processing problems encountered in bioinformatics as well as to devise and implement suitable solutions grounding on the knowledge gained in the theory sessions and using the main available toolboxes;
- the ability to describe the concepts in a clear and exhaustive way;
- the ability to apply the acquired knowledge to solve application scenarios described by means of questions and exercises.
The exam of INFORMATION RETRIEVAL AND SIGNAL AND IMAGE PROCESSING FOR BIOINFORMATICS consists of two parts:
i) a written exam of INFORMATION RETRIEVAL containing questions on topics presented during the course (30 points available). The (i) written part is passed if the grade is greater or equal to 18;
ii) a written exam of SIGNAL AND IMAGE PROCESSING consisting in questions concerning the topics of both the theory and the laboratory sessions, with respective weight of 1/2 and one exercise (15 punti). In case the exam would be in teleconference mode the exam would be be in oral form.
The two parts of the exam can be passed separately: the final grade is the mean of the two grades.
The total exam is passed if each of the two grades is greater or equal than 18. Each evaluation is maintained valid for the whole academic year.