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.
Ulteriori 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.
Per eventuali limitazioni si rimanda agli articoli relativi alle ATTIVITÀ A SCELTA e ATTIVITÀ FORMATIVE TRASVERSALI (F), STAGE, TIROCINI, ALTRO e del regolamento didattico del cds.
I crediti D / F possono essere acquisiti principalmente con attività didattiche nelle seguenti 4 tipologie:
1. Attività specifiche per il corso di laurea automaticamente inseribili a libretto.
2. Insegnamenti del catalogo generale di ateneo.
3. Lingue – incluso l’italiano per stranieri.
4. Competenze trasversali – TALC.
Per il punto 1 si veda in fondo alla pagina; per i punti 2-3-4 si rimanda al servizio specifico.
Attività specifiche per il corso di laurea automaticamente inseribili a libretto nell'a.a. 2025/26
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 2° 3° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Profili giuridici del trattamento di dati sanitari per finalità di ricerca scientifica | D |
Mirko Faccioli
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 2° 3° | Digitalization of the green and agro economy | D |
Davide Quaglia
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 2° 3° | Strumenti per lo sviluppo di applicazioni di realtà virtuale e mista | D |
Andrea Giachetti
(Coordinatore)
|
Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink (2022/2023)
Codice insegnamento
4S007126
Docente
Coordinatore
Crediti
2
Offerto anche nei corsi:
- Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink del corso Laurea in Informatica [L-31]
- Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink del corso Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche [LM-18/32]
- Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink del corso Laurea magistrale in Medical bioinformatics [LM-18]
- Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink del corso Laurea magistrale in Computer Engineering for Robotics and Smart Industry
- Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
- Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink del corso Laurea interateneo in Ingegneria dei sistemi medicali per la persona [L-8]
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
NN - -
Periodo
Primo semestre dal 3 ott 2022 al 27 gen 2023.
Obiettivi di apprendimento
Acquisizione di una competenza adeguata per la programmazione nell'ambiente MATLAB.
Vettorizzazione del codice.
Creare e modificare modelli in Simulink e simulare sistemi dinamici. Configurare le opzioni dei solutori per migliorare accuratezza e velocità della simulazione.
Introduzione all'elaborazione delle immagini con MATLAB.
Uso di funzioni predefinite e 'Apps'.
Introduzione alle reti neurali convoluzionali con MATLAB e 'Deep Network Designer'.
Prerequisiti e nozioni di base
Algebra lineare, programmazione base, sistemi.
Programma
1. Introduzione a MATLAB: variabili, operatori matematici e logici, caratteri e stringhe, numeri random, uso delle funzioni integrate e della documentazione, vettori e matrici, vettorizzazione del codice
2. Programmazione in MATLAB: algoritmi e scripts, input/output, grafici (plots), funzioni definite dall'utente.
3. Loop e vettorizzazione del codice: for, while e, alternativamente, uso di vettori e matrici per l'ottimizzazione del codice specifica del linguaggio MATLAB.
4. Programmi avanzati in MATLAB, techniche di debugging.
5. Manipolazione delle stringhe.
6. Strutture di dati
7. Introduzione all'elaborazione delle immagini
8. Sistemi dinamici con Simulink
9. 'Apps' in MATLAB. Classificazione delle immagini con Deep Network Designer.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezione frontale di laboratorio in presenza.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame consiste in un quiz con domande a risposta multipla.
Gli studenti interessati possono richiedere di svolgere un progettino che sostituisce la prova scritta.
