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.
Tipologia di Attività formativa D e F
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea in Bioinformatica - Immatricolazione dal 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.
Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to docker & kubernetes | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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2° 3° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
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2° 3° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
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2° 3° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
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2° 3° | Progettazione di app web e mobile tramite react e react native | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
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2° 3° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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2° 3° | Sviluppo firmware con protocollo bluetooth low energy (BLE) e sistema operativo Freertos | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
2° 3° | Intelligenza artificiale | D |
Alessandro Farinelli
(Coordinatore)
|
2° 3° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
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2° 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
2° 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
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2° 3° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
2° 3° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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2° 3° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Franco Zivcovich
(Coordinatore)
|
Intelligenza artificiale (2023/2024)
Codice insegnamento
4S012258
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Intelligenza artificiale del corso Laurea in Matematica Applicata [L-35]
- Intelligenza artificiale del corso Laurea in Informatica [L-31]
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
II semestre dal 4 mar 2024 al 14 giu 2024.
Studenti Erasmus
Non disponibile
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso presenta i concetti di base e le tecniche più rilevanti per l'intelligenza artificiale, considerando il paradigma centrale degli agenti intelligenti. L'obiettivo è fornire alle studentesse ed agli studenti la capacità di progettare, applicare e valutare algoritmi per problemi difficili, nel senso che la loro soluzione meccanica cattura aspetti di intelligenza artificiale.
Al termine del corso le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di conoscere e comprendere le principali tecniche di pianificazione e ragionamento automatico, i concetti fondamentali relativi alla rappresentazione della conoscenza ed i concetti di base relativi all'apprendimento automatico.
Al termine del corso le studentesse e gli studenti saranno in grado di: i) comprendere le principali problematiche legate all'utilizzo delle tecniche di intelligenza artificiale per una vasta gamma di problemi; ii) scegliere la tecnica risolutiva più appropriata per diversi problemi;
Prerequisiti e nozioni di base
Programmazione, algoritmi, logica, probabilità, al livello offerto da insegnamenti del corso di laurea triennale in Informatica.
Programma
i) Risoluzione di problemi: risolvere i problemi mediante la ricerca; ricerca in ambienti complessi; problemi di soddisfacimento di vincoli;
ii) Conoscenza, ragionamento e pianificazione: agenti basati sulla logica; rappresentazione della conoscenza; pianificazione automatica;
iii) Conoscenza incerta e ragionamento in condizioni di incertezza: quantificare l'incertezza; ragionamento probabilistico; problemi di decisione sequenziali;
iv) Apprendimento automatico: apprendimento da esempi, apprendimento per rinforzo.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni in aula e lezioni in laboratorio per la produzione assistita di codice.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame è costituito da un progetto incentrato sull'implementazione di alcune delle tecniche studiate durante il corso
Criteri di valutazione
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i principi alla base delle tecniche studiate;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi presentati sotto forma di progetti.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale sarà basato sulla valutazione del progetto.
Lingua dell'esame
Italana