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 sem. | 2-ott-2017 | 31-gen-2018 |
II sem. | 1-mar-2018 | 15-giu-2018 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 1-feb-2018 | 28-feb-2018 |
Sessione estiva d'esame | 18-giu-2018 | 31-lug-2018 |
Sessione autunnale d'esame | 3-set-2018 | 28-set-2018 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione di laurea estiva | 18-lug-2018 | 18-lug-2018 |
Sessione di laurea autunnale | 22-nov-2018 | 22-nov-2018 |
Sessione di laurea invernale | 20-mar-2019 | 20-mar-2019 |
Periodo | Dal | Al |
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Vacanze di Natale | 22-dic-2017 | 7-gen-2018 |
Vacanze di Pasqua | 30-mar-2018 | 3-apr-2018 |
Festa del Santo Patrono - S. Zeno | 21-mag-2018 | 21-mag-2018 |
Vacanze estive | 6-ago-2018 | 19-ago-2018 |
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
Ugolini Simone
simone.ugolini@univr.itPiano 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. 2018/2019
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2019/2020
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
Algoritmi (2018/2019)
Codice insegnamento
4S02709
Crediti
12
Coordinatore
Lingua di erogazione
Italiano
L'insegnamento è organizzato come segue:
LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE II
Crediti
6
Periodo
Vedi pagina del modulo
Docenti
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Obiettivi formativi
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MM: ALGORITMI PER BIOINFORMATICA
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Obiettivo del corso è fornire le conoscenze di base per il progetto e l'analisi di algoritmi fondamentali. Nella descrizione delle tecniche classiche di progettazione di algoritmi si prediligeranno esempi di applicazioni in bioinformatica e biologia computazionale. Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti le conoscenze necessarie alla strutturazione di un problema in termini algoritmici; alla quantificazione delle risorse computazionali necessarie per l'esecuzione di un algoritmo e quindi alla valutazione in termini comparativi di diverse soluzioni algoritmiche. In particolare, lo studente che ha seguito il corso con profitto sarà in grado di valutare l'applicabilità e l'efficacia di tecniche di base per la progettazione degli algoritmi a semplici problemi computazionali.
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MM: LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE II
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L'obiettivo del corso e' quello di fornire le conoscenze di base per l'implementazione di algoritmi fondamentali tramite la programmazione orientata agli oggetti. Il corso propone Java come linguaggio di riferimento. La metodologia di insegnamento prevede la produzione assistita di software e l'implementazione di progetti specifici. I progetti realizzati durante il corso si concentrano su applicazioni di interesse bioinformatico. Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di: -- implementare e verificare il comportamento di algoritmi che risolvano problemi computazionali di base; -- implementare moduli software secondo il paradigma della programmazione orientata agli oggetti; -- utilizzare le principali strutture dati presenti in Java e realizzare nuove strutture dati utili per l'implementazione di moduli software specifici.
Programma
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MM: ALGORITMI PER BIOINFORMATICA
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Definizione di problema computazionale e definizione di algoritmo; Analisi degli algoritmi: caso pessimo e caso medio; Algoritmi e complessità: notazione asintotica; nozioni di base di analisi di complessità; risoluzione di relazioni di ricorrenza; Algoritmi di ricerca, ordinamento e selezione; Strutture dati per l'implementazione della struttura astratta dizionario: code, heap, alberi binari di ricerca, tabelle hash; Tecniche di progettazione: Divide-et-Impera; Greedy; Programmazione dinamica; Grafi e Algoritmi su grafi: visite di grafi; semplici problemi di connettività, ordinamento topologico
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MM: LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE II
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La programmazione orientata agli oggetti ed il linguaggio Java. Implementazione di semplici programmi in Java (tipi primitivi e strutture di controllo). Definizione di classi e metodi. Gestione delle eccezioni in Java. Realizzazione di metodi ricorsivi. Interfacce e packages. Implementazione di algoritmi di ordinamento, di ricerca (avidi ed esaustivi) ed algoritmi notevoli su grafi, applicati a problemi di interesse bioinformatico. Tutto il materiale didattico relativo a questo insegnamento e' reperibile nella pagina web dedicata a questo corso sul sito del docente.
Bibliografia
Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
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J. Kleinberg, É. Tardos | Algorithm Design (Edizione 1) | Addison Wesley | 2006 | 978-0321295354 | |
Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner | An introduction to bioinformatics algorithms (Edizione 1) | MIT Press | 2004 | 0-262-10106-8 | |
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein | Introduction to Algorithms (Edizione 3) | MIT Press | 2009 | 978-0-262-53305-8 |
Modalità d'esame
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MM: ALGORITMI PER BIOINFORMATICA
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L'esame è volto ad accertare che gli studenti abbiano sufficiente padronanza delle tecniche di base per la progettazione di algoritmi e degli strumenti per l'analisi del costo computazionale di un algoritmo. L'esame consiste in una prova scritta con quesiti a risposta aperta. Tipicamente la prova include alcuni esercizi obbligatori ed altri esercizi a scelta. Gli esercizi obbligatori verificano le conoscenze relative all'analisi di algoritmi e alle soluzioni di problemi classici analizzati durante il corso; gli esercizi a scelta verificano la capacità dello studente di modellare un nuovo problema e progettarne una soluzione algoritmica. L'esame può essere sostenuto mediante prove parziali (strutturate come l'esame finale) il cui peso relativo ai fini della determinazione del voto è proporzionale alla parte di programma svolta al momento della prova. Il risultato delle prove parziali vale di norma solo ai fini degli appelli della sessione di febbraio.
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MM: LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE II
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L'esame per "Laboratorio di Programmazione II" viene svolto completamente al calcolatore e prevede l'implementazione e la verifica di codice scritto in linguaggio Java. L'esame può essere svolto mediante prove parziali o con un unica prova in laboratorio. L'esame tramite prove parziali si compone di una prova al calcolatore (svolta in laboratorio durante il corso) e di un progetto (svolto durante il corso) che verrà presentato in una prova orale al docente terminato il corso. Il voto finale e' dato dalla media dei voti delle due prove parziali. L'esame senza prove parziali prevede un'unica prova al calcolatore svolta in laboratorio nelle date degli appelli. Tutti gli elaborati sono individuali. E' vietato copiare o condividere codice o testo e le copiature determineranno abbassamenti di voti di tutti gli studenti coinvolti.
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Il voto finale per l'intero esame di "Algoritmi" è dato dalla media aritmetica dei voti conseguiti per il modulo Algoritmi per Bioinformatica e per il modulo Laboratorio di Programmazione II
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
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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.