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.
Tipologia di Attività formativa D e F
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 in Medical bioinformatics - 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 libretto: richiedere 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.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Mini-course on Deep Learning & Medical Imaging | D |
Vittorio Murino
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
Natural computing (2024/2025)
Codice insegnamento
4S004557
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Periodo
II semestre dal 3 mar 2025 al 13 giu 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso ha l'obbiettivo di fornire conoscenze sui modelli di calcolo naturale, intesi come processi computazionali osservati in natura o ispirati dalla natura, a partire da una trattazione breve e avanzata di modelli di calcolo tradizionale, quali linguaggi formali e automi. Verranno presentati vari modelli di calcolo biologico, tra cui il calcolo a membrana, gli algoritmi biomolecolari, e le reti genetiche e metaboliche, con richiami a metodi di analisi dell'informazione genomica. Come conoscenza e capacità di comprensione richiesta agli studenti, al termine dell'insegnamento si dovrà dimostrare di avere approfondito ed esteso la propria conoscenza sulle principali strutture discrete, dinamiche biologiche, e sulla nozione di calcolo. Gli studenti avranno sviluppato la capacità di riconoscere, identificare, e manipolare un processo informativo anche in sistemi di calcolo non convenzionali, come quelli biologici. Nello specifico, dimostreranno di essere in grado di: a) riconoscere e modellare i processi computazionali non convenzionali presenti nei sistemi naturali, b) progettare algoritmi di tipo biologico e biomolecolare (in particolare basati su sequenze DNA) per risolvere problemi computazionali, c) calcolare distribuzioni e indici statistici su genomi reali, d) analizzare reti biologiche, sia come strutture statiche che dinamiche. Relativamente all'autonomia di giudizio maturata alla fine del corso, la studentessa o lo studente avrà sviluppato una competenza algoritmica avanzata, che si estende al mondo naturale, e in particolare molecolare, e possibilmente migliorato le proprie capacità di sviluppare software per applicare i metodi appresi a sistemi biologici specifici. In termini di abilità comunicative, gli studenti saranno in grado di comprendere e comunicare con un linguaggio appropriato gli argomenti illustrati durante l'insegnamento, sotto forma di: teoremi, dimostrazioni, algoritmi, e metodi di analisi dati. Verranno affinatate le capacità di apprendere nuove metodologie e applicarle ad ambiti diversi, al punto da poter proseguire gli studi in modo autonomo nell'ambito del calcolo non convenzionale.
Prerequisiti e nozioni di base
Conoscenze di base (fornite da una laurea triennale scientifica) di: strutture dati discrete, algoritmi e programmazione
Programma
Il corso si propone di fornire conoscenze sui modelli di calcolo naturale, intesi come processi computazionali osservati in natura e ispirati dal funzionamento dei sistemi naturali. In particolare, il corso fornirà conoscenze generali su vari modelli di calcolo naturale e biologico, focalizzandosi poi maggiormente su i) progettazione e implementazione di algoritmi bio-molecolari (calcolo col DNA), ii) modelli di calcolo distribuito, come quello cellulare e metabolico, e iii) metodi di analisi dell'informazione genomica.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni ed esercitazioni frontali
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame orale. Il superamento dell'esame permette (facoltativamente) di sviluppare progetti o tenere seminari (su articoli concordati) al fine di migliorare il voto conseguito all'orale.
Criteri di valutazione
Capacita' dello studente di comunicare le nozioni spiegate nel corso con un linguaggio tecnico appropriato (definizioni, dimostrazioni, algoritmi, modelli, bio-implementazioni, metodi di analisi dati). Saranno valutate la capacita' di comprensione e apprendimento, lo sviluppo di conoscenze teoriche e applicate, e l'autonomia di giudizio dello studente.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto conseguito all'esame orale puo' essere aumentato con la valutazione di un progetto o seminario accordato tra docente e studente.
Lingua dell'esame
Inglese/English
