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 |
|---|---|---|
| I semestre | 1-ott-2020 | 29-gen-2021 |
| II semestre | 1-mar-2021 | 11-giu-2021 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale d'esame | 1-feb-2021 | 26-feb-2021 |
| Sessione estiva d'esame | 14-giu-2021 | 30-lug-2021 |
| Sessione autunnale d'esame | 1-set-2021 | 30-set-2021 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione Estiva | 19-lug-2021 | 19-lug-2021 |
| Sessione Autunnale | 19-ott-2021 | 19-ott-2021 |
| Sessione Autunnale Dicembre | 7-dic-2021 | 7-dic-2021 |
| Sessione Invernale | 17-mar-2022 | 17-mar-2022 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Festa dell'Immacolata | 8-dic-2020 | 8-dic-2020 |
| Vacanze Natalizie | 24-dic-2020 | 3-gen-2021 |
| Epifania | 6-gen-2021 | 6-gen-2021 |
| Vacanze Pasquali | 2-apr-2021 | 5-apr-2021 |
| Festa del Santo Patrono | 21-mag-2021 | 21-mag-2021 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2021 | 2-giu-2021 |
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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
045 802 7911
vittoria.cozza@univr.it
michele.ginesi@univr.it
chiara.nardon@univr.it
claudio.tomazzoli@univr.it
franco.zivcovich@univr.it
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.
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
3° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
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.
Recupero di dati ed elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2022/2023)
L'insegnamento è organizzato come segue:
SEGNALI E IMMAGINI I
Crediti
6
Periodo
Vedi pagina del modulo
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 di apprendimento
Il corso intende fornire i concetti fondamentali teorici e applicativi di alcune tecniche di elaborazione e modellazione di dati in ambito bioinformatico, legati principalmente all'elaborazione di segnali e immagini e alla pattern recognition. Il corso si compone di due moduli di seguito specificati. Modulo1 (Pattern Recognition): Riconoscimento e recupero dell’informazione per Bioinformatica: Il modulo intende fornire i fondamenti teorici e applicativi della Pattern Recognition, una classe di metodologie automatiche utilizzate per il riconoscimento e il recupero di informazioni da dati biologici. In particolare verranno presentati e discussi le tecniche legate ai principali aspetti di questa disciplina: la rappresentazione, la classificazione, il clustering e la validazione. L’attenzione è rivolta principalmente alla descrizione delle metodologie piuttosto che ai dettagli dei programmi applicativi. Dopo aver seguito il corso, gli studenti saranno in grado di analizzare un problema biologico utilizzando il punto di vista della Pattern Recognition; avranno inoltre le conoscenze necessarie per poter ideare, sviluppare e implementare le diverse componenti di un sistema di Pattern Recognition. Modulo2 (Elaborazione di Segnali e Immagini 1): ll modulo ha l'obiettivo di fornire allo studente le nozioni di base relative ai metodi di elaborazione dei segnali e delle immagini in ambito bioinformatico a livello sia teorico che implementativo mediante sessioni di laboratorio. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di analizzare i problemi più comuni relativi all'elaborazione di segnali e immagini e di risolverli in autonomia applicando le metodologie acquisite ed i principali software disponibili.
Prerequisiti e nozioni di base
Fondamenti di analisi funzionale.
Nozioni di base di probabilità e statistica e analisi matematica.
Bibliografia
Criteri di composizione del voto finale
Per 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 (30 punti)
ii) una prova scritta di SEGNALI E IMMAGINI I contenente domande a risposta aperta sugli argomenti trattati nel corso (30 punti). Le domande saranno relative sia alla parte di teoria che di laboratorio con un peso relativo di 1/2 e includeranno un esercizio da svolgere (30 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 media 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 18. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso.
Tipologia di Attività formativa D e F
Le attività formative in ambito D o F comprendono gli insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona o periodi di stage/tirocinio professionale.
Nella scelta delle attività di tipo D, gli studenti dovranno tener presente che in sede di approvazione si terrà conto della coerenza delle loro scelte con il progetto formativo del loro piano di studio e dell'adeguatezza delle motivazioni eventualmente fornite.
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Introduzione alla stampa 3D | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Vittoria Cozza
(Coordinatore)
|
| 3° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 3° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Rossana Capuani
|
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| 3° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Maria Caterina Baruffi
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
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Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
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.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e a breve anche tramite l'app Univr.
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.
Elenco delle proposte di tesi e stage
| Stage | Area di ricerca |
|---|---|
| Correlated mutations | Argomenti vari |
Modalità di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico per l'A.A. 2022/2023, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.
