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.
Piano Didattico
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 magistrale interateneo in Viticulture, enology and wine marketing - Immatricolazione dal 2025/2026Il 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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta tra i seguenti per un totale di 20 CFU
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta tra i seguenti per un totale di 20 CFU
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.
Advancements in precision grape and wine production - PRECISION ENOLOGY (2022/2023)
Codice insegnamento
4S009526
Docente
Crediti
3
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
AGR/15 - SCIENZE E TECNOLOGIE ALIMENTARI
Periodo
Semestre unico dal 17 ott 2022 al 17 feb 2023.
Programma
Le principali tematiche affrontate nel corso sono:
- Introduzione al corso, fattori che influenzano la qualità sensoriale e la stabilità chimica microbiologica del vino. Definizione di enologia di precisione. Determinazione degli obbiettivi enologici e sviluppo di protocolli di vinificazione mirati.
- Controllo del processo. Metodi di controllo at-line, strumentazione ed interesse enologico del dato (spettroscopia, rifrattometria, potenziometria, elettrochimica). Sistemi sensoristici in-line, strumentazione ed interesse enologico del dato (pH, O2 , temperatura). Sistemi IoT e automazione in cantina.
- Trattamento statistico dei dati e sviluppo di modelli predittivi per il supporto decisionale. Fitting di dati, regressioni lineare non-lineari, Identificazione parametri. Elementi di Machine Learning.
Bibliografia
Modalità didattiche
Le lezioni saranno erogate esclusivamente in presenza senza alcun ricorso a modalità di didattica emergenziale online.
Non sarà erogata in altri modi se non limitatamente a studenti e studentesse che, causa Covid, non possono accedere all’Ateneo, dietro presentazione della relativa richiesta su apposito modulo. Le modalità di erogazione relative a questa casistica saranno decise dal/la docente e possono comprendere l'invio della registrazione, l'organizzazione di una lezione in streaming, l'invio di materiale aggiuntivo o l'organizzazione di un incontro in presenza o a distanza.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’accertamento dell’apprendimento avverrà attraverso una prova orale. L'esame consisterà in una discussione volta a verificare le conoscenze acquisite, la proprietà di linguaggio, la capacità di analisi critica e di collegamento delle tematiche proposte dall’insegnamento.
Criteri di valutazione
Sarà valutata sia la comprensione degli argomenti affrontati a lezione e la proprietà di linguaggio
Lingua dell'esame
inglese/italiano