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.

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 Informatica - Immatricolazione dal 2025/2026

Le 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 librettorichiedere 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

Anno accademico:
I semestre Dal 02/10/23 Al 26/01/24
anni Insegnamenti TAF Docente
2° 3° Introduction to docker & kubernetes D Franco Fummi (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° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Andrea Calanca (Coordinatore)
2° 3° Progettazione di app web e mobile tramite react e react native D Graziano Pravadelli (Coordinatore)
2° 3° Prototipizzazione con Arduino D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° Sviluppo firmware con protocollo bluetooth low energy (BLE) e sistema operativo Freertos D Franco Fummi (Coordinatore)
II semestre Dal 04/03/24 Al 14/06/24
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)
2° 3° Linguaggio Programmazione LaTeX D Enrico Gregorio (Coordinatore)
2° 3° Linguaggio programmazione Python D Carlo Combi (Coordinatore)
2° 3° Progettazione di componenti hardware su FPGA D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° Sfide di programmazione D Romeo Rizzi (Coordinatore)
2° 3° Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore D Mila Dalla Preda (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Conoscenze per l'accesso: matematica D Franco Zivcovich (Coordinatore)

Codice insegnamento

4S000019

Crediti

6

Coordinatore

Marco Cristani

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Corsi Singoli

Autorizzato

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

4

Periodo

I semestre

Laboratorio

Crediti

2

Periodo

I semestre

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire gli strumenti teorici e metodologici necessari alla comprensione e alla soluzione di problemi relativi all'elaborazione di segnali e immagini. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione delle metodologie e delle problematiche relative all'elaborazione di segnali e immagini e degli approcci alle relative soluzioni; avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per identificare le metodologie più adeguate alla soluzione di problemi di elaborazione delle immagini e per costruire e implementare gli algoritmi che consentano di risolverli; saper sviluppare le competenze analitiche e critiche in ambito dell'elaborazione di segnali e immagini che consentano di risolvere problemi teorici e pratici in modo autonomo.

Prerequisiti e nozioni di base

Analisi matematica (serie, successioni, derivate, integrali)
Calcolo probabilita' e statistica (variabili aleatorie, distribuzioni note - gaussiane e esponenziali)

Programma

- Introduzione all'elaborazione di segnali e immagini
- Matematica preliminare
- Segnali e loro tassonomia
- Analisi di Fourier 1D e 2D
- Metodi di miglioramento della qualità dell'immagine (image enhancement) sia nel dominio spaziale che in quello delle frequenze
- Estrazione dei contorni da immagini
- Estrazione delle regioni da immagini
- Operatori morfologici
- Rappresentazione ed elaborazione del colore

Modalità didattiche

“Il docente/I docenti utilizzeranno: a) lezioni frontali; b) sessioni di laboratorio (MATLAB) c) esercitazioni alla lavagna. NON sara' presente la modalita' mista (zoom)

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame scritto, della durata di 2 ore. La prova consiste nella risoluzione di esercizi analitici, nel produrre risposte a domande aperte, e, per quanto riguarda la parte di laboratorio, nella scrittura di codice MATLAB per risolvere un problema specifico. Non e' quindi necessario fare alcun esame di laboratorio separato. Lemodalità d’esame NON sono differenziate fra frequentanti e non frequentanti e per studenti Erasmus. Il corso prevede NON prevede prove intermedie.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

Capacita' di individuare una soluzione tecnica efficace e teoricamente corretta ad un problema di elaborazione dei segnali e delle immagini. Capacità di organizzare discorsivamente la conoscenza; capacità di ragionamento critico sullo studio realizzato; qualità dell’esposizione, competenza nell’impiego del lessico specialistico. La valutazione è espressa in trentesimi.

Criteri di composizione del voto finale

26 punti max per la parte di teoria, 6 punti max per la parte di laboratorio. La lode e' a discrezione del docente, e richiede necessariamente che in entrambe i moduli (teoria e laboratorio) si siano avuti i punteggi massimi

Lingua dell'esame

italiano