Studying at the University of Verona

Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.

This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.
If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:

Laurea in Informatica - Enrollment from 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

Academic year:
Semester 1 From 10/3/22 To 1/27/23
years Modules TAF Teacher
2° 3° Introduction to Docker D Franco Fummi (Coordinator)
2° 3° Introduction to Robotics for students of scientific courses. D Paolo Fiorini (Coordinator)
2° 3° Matlab-Simulink programming D Bogdan Mihai Maris (Coordinator)
2° 3° Mobile app design by using React Native D Graziano Pravadelli (Coordinator)
2° 3° Rapid prototyping on Arduino D Franco Fummi (Coordinator)
2° 3° Programming Challanges D Romeo Rizzi (Coordinator)
Semester 2 From 3/6/23 To 6/16/23
years Modules TAF Teacher
2° 3° Introduction to 3D printing D Franco Fummi (Coordinator)
2° 3° LaTeX Language D Enrico Gregorio (Coordinator)
2° 3° Python programming language D Carlo Combi (Coordinator)
2° 3° HW components design on FPGA D Franco Fummi (Coordinator)
2° 3° Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright D Roberto Giacobazzi (Coordinator)
List of courses with unassigned period
years Modules TAF Teacher
Subject requirements: mathematics D Franco Zivcovich

Teaching code

4S008201

Credits

6

Language

Italian

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

ING-INF/06 - ELECTRONIC AND INFORMATICS BIOENGINEERING

The teaching is organized as follows:

Teoria

Credits

4

Period

Semester 1

Laboratorio

Credits

2

Period

Semester 1

Learning objectives

The aim of this course is to provide the basic knowledge of methods and models for biomedical sig- nal and image processing, developing the ability to analyze and solve problems of interest, mainly in the biomedical field. Each technique presented will be accompanied by applications on simulated and real signals. At the end of the course, the student will be able to show knowledge of the main methods of biomedical signals and image processing. They will possess the ability to formulate, ana- lyze and solve problems of interest in bioengineering, through the acquired theoretical and practical basic knowledge. Finally, the student will be able to evaluate the traditional methods in the biomedical sciences in order to devise new approaches to methodological problems with clinical reversibility.

Prerequisites and basic notions

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Program

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MM: Teoria
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(1) Main biomedical signals and images. Origin, characteristics and acquisition of the main bioelectric signals (electroencephalographic signal - EEG, magnetoencephalographic – MEG, electrocardiographic - ECG, electromyographic - EMG, spontaneous and induced signals, evoked potentials - EP, event-related potentials - ERP); introduction to bioimaging. (2) Analysis techniques in the time and frequency domains. Fundamentals of digital signal processing and characterization in the time domain. Digital filtering methods, sampling, A/D conversion. Classic methods for frequency analysis; frequency bands and power spectrum, periodogram; time/frequency resolution; bispectra and coherence; feature extraction methods. Brain source imaging (direct and inverse problems for EEG and MEG signals) and functional and effective connectivity analysis methods. Applications on in-silico and real signals. (3) Statistical analysis of biomedical data. Review of basic concepts of descriptive and inferential statistics. Description of the measurement error, statistical description of the experimental data: statistical indices, confidence intervals, hypothesis test and significance level, simple and multivariate linear regression for biomedical signals and images. (4) Brain-computer interfaces. Introduction to the main data processing methods that allow to decode brain activity in real time and convert it into a control signal for a brain-computer interface. We will discuss the BCI model and its historical context, the invasive and non-invasive techniques allowing to measure in real time the responses of an individual to particular stimuli, the data interpretation (filtering, future extraction, classification) and the BCI technology.
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MM: Laboratorio
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The course includes a series of laboratories in the computer lab with hands-on activities mainly in MATLAB environment aimed at familiarizing students with the main analysis methods of biomedical signals and images (e.g. ECG, EMG, EEG, evoked potentials, functional magnetic resonance imaging - fMRI). The laboratories also foresee a project activity in small groups for the solution of problems related to the analysis of biomedical data. The laboratories complement lectures by consolidating learning and developing problem-solving and hands-on practical skills in the context of bioengineering.

Bibliography

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Didactic methods

Teaching methods. Regular lectures with power point presentation and blackboard, laboratory exercises and projects. The course approach is "hands on" where students will experiment the design and data analysis with the most suitable methodologies to solve real-life clinical-medical problems. Educational material will be available to students enrolled in the course on the Moodle platform. This material includes lecture presentations in PDF format and material related to laboratory activities. For further details and supplementary materials, please refer to the reference books.

Learning assessment procedures

Assessment is conducted via oral examination preceded by a discussion on the group project assigned during the lab.

Students with disabilities or specific learning disorders (SLD), who intend to request the adaptation of the exam, must follow the instructions given HERE

Evaluation criteria

To pass the exam, the students must show that: - they have understood the theoretical and practical concepts of the course; - they are able to use the knowledge acquired during the course to solve the assigned problems related to the processing of biomedical signals and data; - they are able to program in MATLAB environment in the context of signal and biomedical data processing.

Criteria for the composition of the final grade

The final grade will be the average of the two grades (2/3 theory, 1/3 lab).

Exam language

Italiano