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 |
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I semestre | 1-ott-2020 | 29-gen-2021 |
II semestre | 1-mar-2021 | 11-giu-2021 |
Sessione | Dal | Al |
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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 |
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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 |
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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
Docenti

Maris Bogdan Mihai
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 |
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Architettura degli elaboratori
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Architettura degli elaboratori
2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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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.
Algoritmi (2021/2022)
Codice insegnamento
4S02709
Docente
Coordinatore
Crediti
12
Offerto anche nei corsi:
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
Primo semestre, Secondo semestre
Obiettivi formativi
Obiettivo del corso è fornire le conoscenze di base per il progetto e l'analisi di algoritmi fondamentali con particolare attenzione al loro utilizzo nella soluzione di semplici problemi in bioinformatica. Gli studenti impareranno come implementare semplici soluzioni algoritmiche a problemi in bioinformatica ed alcune strutture dati fondamentali tramite la programmazione orientata agli oggetti. Il corso si compone di due moduli: Algoritmi per Bioinformatica e Laboratorio di Programmazione II, i cui obiet-tivi specifici sono descritti di seguito. Modulo Algoritmi per Bioinformatica: Gli studenti acquisiranno le conoscenze di base per il progetto e l'analisi di algoritmi fondamentali. Impareranno come strutturare un problema in termini algoritmici; come quantificare le risorse computazionali necessarie per l'esecuzione di un algoritmo e quindi comparare diverse soluzioni algoritmiche. In particolare, lo studente che ha seguito il corso con pro-fitto sarà in grado di valutare l'applicabilità e l'efficacia di tecniche di base per la progettazione degli algoritmi a semplici problemi computazionali. Modulo: Laboratorio di Programmazione II: L'obiettivo del modulo è quello di fornire le conoscenze di base per l'implementazione di algoritmi fondamentali tramite la programmazione orientata agli oggetti. Il corso propone Java come linguaggio di riferimento e prevede la produzione assistita di software e l'implementazione di progetti specifici su problemi di interesse bioinformatico. Al termine dell'inse-gnamento lo studente saprà utilizzare le principali strutture dati presenti in Java e realizzare nuove strutture dati utili per l'implementazione di moduli software specifici.
Programma
Complessità: complessità degli algoritmi, notazione asintotica, metodi di risoluzione delle equazioni di ricorrenza. Ordinamento e selezione: richiamo di insertion sort, richiamo di merge sort, heap sort, quick
sort, quick sort probabilistico. Algoritmi lineari, counting sort, radix sort, bucket sort. Algoritmi di Selezione.
Strutture dati: heap, alberi binari di ricerca, alberi RB, B-alberi heap binomiali, tabelle hash, code con priorita`
insiemi disgiunti, tecniche di estensione di una struttura dati, grafi.
Progetto ed analisi di algoritmi: divide et impera, greedy, programmazione dinamica, ricerca locale, backtracking
e branch and bound.
Algoritmi fondamentali: alberi di copertura di costo minimo (Prim e Kruskal), programmazione lineare (simplesso
e cenno all'algoritmo polinomiale basato sugli ellissoidi) cammini minimi a sorgente singola (Dijkstra e Bellman-
Ford) e multipla (Floyd-Warshall e Johnson), flusso massimo (Ford-Fulkerson, Karp), matching massimale su
grafo bipartito.
Bibliografia
Modalità d'esame
L'esame consiste in una prova scritta di tre ore, suddivisa in due parti, e di un eventuale colloquio orale.
La prima parte della prova scritta è un test a risposte multiple e viene valutata con un punteggio tra 0 e 30. Chi ottiene una valutazione inferiore a 18 è respinto, mentre chi ottiene una valutazione compresa tra 18 e 23 termina l'esame. La seconda parte della prova scritta, alla quale si è ammessi ottenendo una valutazione di almeno 24 nella prima parte, consiste di uno o più esercizi di difficoltà crescente. Viene valutata con un punteggio tra 24 e 30.
La prova orale, facoltativa, è riservata a chi ottiene almeno 27 punti nella seconda parte della prova scritta.
La scala della valutazione finale è la seguente. 18-21 (conoscenza puramente nozionistica), 22-24 (comprensione accettabile degli argomenti), 25-27 (capacità di applicare i concetti appresi), 28-30 (capacità di elaborare idee proprie sulla base dei concetti appresi)
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° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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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)
|
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.
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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 |
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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.