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 |
| 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
+39 045 802 7980
maurizio.boscaini@univr.it
alberto.burato@univr.it
matteo.calgaro_01@univr.it
vittoria.cozza@univr.it
mila.dallapreda@univr.it
michele.ginesi@univr.it
rosanna.laking@univr.it
michele.lora@univr.it
stefano.spellini@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 |
|---|
Architettura degli elaboratori
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Architettura degli elaboratori
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.
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° | Controlli automatici | D |
Riccardo Muradore
(Coordinatore)
|
| 3° | Elaborazione dei dati e dei segnali biomedici | D |
Silvia Francesca Storti
(Coordinatore)
|
| 3° | Elaborazione dei dati e dei segnali biomedici | D |
Silvia Francesca Storti
(Coordinatore)
|
| 3° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Introduzione alla stampa 3D | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 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)
|
| 3° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Rossana Capuani
|
|
| 3° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Maria Caterina Baruffi
(Coordinatore)
|
|
| 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
|
Grafica al calcolatore (2022/2023)
Codice insegnamento
4S00043
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Offerto anche nei corsi:
- Visualizzazione scientifica del corso Laurea in Bioinformatica
- Visualizzazione scientifica - Teoria del corso Laurea in Bioinformatica
- Visualizzazione scientifica - Laboratorio del corso Laurea in Bioinformatica
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
Obiettivi di apprendimento
Il corso si propone di fornire allo studente gli strumenti indispensabili a comprendere gli algoritmi ed i metodi computazionali su cui si basano molte delle applicazioni grafiche interattive. L'enfasi è sulla comprensione della teoria (geometria, radiometria) e degli aspetti computazionali (algoritmi, programmazione) che stanno dietro alla creazione di immagini al calcolatore. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di -avere conoscenze e capacità di comprensione del funzionamento della pipeline grafica dei calcolatori moderni, -conoscere gli algoritmi alla base della modellazione 3D e del rendering; -avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per progettare e realizzare semplici applicazioni grafiche interattive applicate a diversi contesti; -saper presentare in modo efficace le caratteristiche di un’applicazione sviluppata; -saper sviluppare le competenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo sfruttando le conoscenze di base nel visual computing.
Prerequisiti e nozioni di base
Informazioni di base di geometria e algebra lineare
Programma
1. Introduzione: grafica al calcolatore e applicazioni
-Immagini, grafica raster e vettoriale, display
-Cenni di colorimetria
2. Fondamenti di grafica: Modellazione geometrica
-Lo spazio euclideo
-Rappresentazioni di oggetti
-Mesh, curve e superfici (cenni)
- Geometria costruttiva solida (cenni)
- Partizionamento spaziale (cenni)
3. Rendering ed illuminazione
- Introduzione al rendering: ray casting
- Modello fisico: cenni di radiometria, BRDF, equazione del rendering, materiali e modelli di illuminazione (Phong, physically based),
4. Pipeline di rasterizzazione
- Rasterizzazione vs ray tracing
-Pipeline grafica: trasformazioni geometriche, clipping, rimozione delle superfici nascoste, rasterizzazione attributi shading, trasparenza, z-buffering, texture mapping, compositing
-Effetti fotorealistici, light map environment mapping, ombre
5- Animazione
- Keyframe animation, linear blending, skinning
6. Visualizzazione scientifica e dell'informazione
- Definizioni, colormap, overlays, visualizzazione 3D. Isosuperfici, Direct volume rendering
7. Laboratorio (24h) Modellazione in Blender. Collezioni e gerarchie, scripting, animazione, materiali, texture e u-v mappung. Visualizzazione scientifica in ParaView
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali ed esercitazioni guidate in laboratorio
Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica del profitto avviene mediante prova scritta costituita da 4 domande aperte sulle parti del programma e valutazione delle attività di laboratorio fatta mediante consegna e correzione di homework o con un progettino sostitutivo.
Criteri di valutazione
Per passare l'esame lo studente deve dimostrare
-Di aver compreso i concetti di base della creazione di immagini sintetiche, della geometria Euclidea, della modellazione di oggetti 3D e del rendering 3D
-Di aver compreso il funzionamento della pipeline grafica di rasterizzazione
-Di conoscere i principi e alcune tecniche di visualizzazione scientifica
-Di saper descrivere i suddetti concetti in modo chiaro ed esaustivo
-Di saper applicare le conoscenze acquisite risolvendo esercizi o sviluppando progetti applicativi
Criteri di composizione del voto finale
Il voto sarà composto per 4/5 dalla valutazione dello scritto e per 1/5 dalla valutazione degli homework o del progettino sostitutivo
Lingua dell'esame
Italiano
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
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Erasmus+ e altre esperienze all’estero
Prova Finale
Per essere ammessi alla prova finale occorre avere conseguito tutti i crediti nelle attività formative previste dal piano degli studi. Alla prova finale (esame di laurea) sono riservati 6 CFU. La Laurea in Informatica viene conseguita dalla/o studentessa/studente superando con esito positivo l'esame di laurea e completando in questo modo i 180 CFU stabiliti dal piano di studi. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su al più due delle seguenti opzioni: - breve elaborato scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame orale, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato. La forma dell'esame viene concordata tra lo studente e il docente referente (relatore) il quale è membro della commissione d'esame. La valutazione dell'esame è basata sul livello di approfondimento dimostrato dallo studente, sulla chiarezza espositiva, e sulla capacità dello studente di inquadrare l'argomento assegnato in un contesto più ampio.
Svolgimento della prova finale.
La/lo studentessa/studente potrà avvalersi del supporto dei docenti del Dipartimento di Informatica per la scelta e l'approfondimento richiesto. È obbligo dei docenti fornire assistenza nell'ambito delle proprie attività di tutorato e ricevimento alle/agli studentesse/studenti per quanto riguarda l'approfondimento richiesto. 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 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 e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo che tiene conto positivamente delle lodi conseguite e degli eventuali periodi di Erasmus, mentre tiene conto negativamente degli 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. 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.
Elenco delle proposte di tesi e stage
| Proposte di tesi | Area di ricerca |
|---|---|
| Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot | AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control |
| Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift | AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control |
| Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Computer graphics, computer vision, multi media, computer games |
| Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video) |
| Tesi in ragionamento automatico | Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE |
| Domain Adaptation | Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION |
| Domain Adaptation | Computing methodologies - Machine learning |
| Dati geografici | Information Systems - INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS |
| Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot | Robotics - Robotics |
| Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift | Robotics - Robotics |
| Tesi in ragionamento automatico | Theory of computation - Logic |
| Tesi in ragionamento automatico | Theory of computation - Semantics and reasoning |
| Proposte di tesi/collaborazione/stage in Intelligenza Artificiale Applicata | Argomenti vari |
| Proposte di Tesi/Stage/Progetto nell'ambito delle basi di dati/sistemi informativi | 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.
