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.

A.A. 2017/2018

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 accademico

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.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
I sem. 2-ott-2017 31-gen-2018
II sem. 1-mar-2018 15-giu-2018
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esami 1-feb-2018 28-feb-2018
Sessione estiva d'esame 18-giu-2018 31-lug-2018
Sessione autunnale d'esame 3-set-2018 28-set-2018
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva Lauree Magistrali 19-lug-2018 19-lug-2018
Sessione Autunnale Lauree Magistrali 18-ott-2018 18-ott-2018
Sessione Invernale Lauree Magistrali 21-mar-2019 21-mar-2019
Vacanze
Periodo Dal Al
Vacanze di Natale 22-dic-2017 7-gen-2018
Vacanze di Pasqua 30-mar-2018 3-apr-2018
Festa del Santo Patrono - S. Zeno 21-mag-2018 21-mag-2018
Vacanze estive 6-ago-2018 19-ago-2018

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Didattica e Studenti 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

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

A B C D F G L M P S

Accordini Simone

simone.accordini@univr.it +39 045 8027657

Belussi Alberto

alberto.belussi@univr.it +39 045 802 7980

Bicego Manuele

manuele.bicego@univr.it +39 045 802 7072
Foto,  9 febbraio 2017

Bloisi Domenico Daniele

domenico.bloisi@univr.it

Bombieri Cristina

cristina.bombieri@univr.it 045-8027209

Bombieri Nicola

nicola.bombieri@univr.it +39 045 802 7094

Boscaini Maurizio

maurizio.boscaini@univr.it

Busato Federico

federico.busato@univr.it

Calanca Andrea

andrea.calanca@univr.it +39 045 802 7847

Cicalese Ferdinando

ferdinando.cicalese@univr.it +39 045 802 7969

Combi Carlo

carlo.combi@univr.it 045 802 7985

Constantin Gabriela

gabriela.constantin@univr.it 045-8027102

Daducci Alessandro

alessandro.daducci@univr.it +39 045 8027025

Delledonne Massimo

massimo.delledonne@univr.it 045 802 7962; Lab: 045 802 7058

Franco Giuditta

giuditta.franco@univr.it +39 045 802 7045

Giugno Rosalba

rosalba.giugno@univr.it 0458027066

Laudanna Carlo

carlo.laudanna@univr.it 045-8027689

Liptak Zsuzsanna

zsuzsanna.liptak@univr.it +39 045 802 7032

Malerba Giovanni

giovanni.malerba@univr.it 045/8027685

Marcon Alessandro

alessandro.marcon@univr.it +39 045 802 7668

Maris Bogdan Mihai

bogdan.maris@univr.it +39 045 802 7074

Menegaz Gloria

gloria.menegaz@univr.it +39 045 802 7024

Perduca Massimiliano

massimiliano.perduca@univr.it +39 045 802 7984

Sala Pietro

pietro.sala@univr.it 0458027850

Salvagno Gian Luca

gianluca.salvagno@univr.it 045 8124308-0456449264

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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
One course to be chosen among the following
6
C
(MED/04)
Two courses to be chosen among the following
6
C
(BIO/18)
6
C
(BIO/13 ,MED/03)
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Final exam
24
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
One course to be chosen among the following
6
C
(MED/04)
Two courses to be chosen among the following
6
C
(BIO/18)
6
C
(BIO/13 ,MED/03)

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Final exam
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Other activities
2
F
-

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.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S004557

Crediti

6

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire conoscenze sui modelli di calcolo naturale, intesi come processi computazionali osservati in e ispirati dalla natura. In particolare, il corso fornirà conoscenze su alcuni modelli di calcolo classici, quali linguaggi formali e automi, su vari modelli di calcolo biologico, compresi gli algoritmi biomolecolari, su metodi di analisi dell'informazione genomica e di reti metaboliche.

Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di avere approfondito la propria padronanza sulle principali strutture discrete, le dinamiche biologiche discrete, e sulla nozione di calcolo, ed infine di aver sviluppato la propria capacità di riconoscerle anche in sistemi di calcolo non convenzionali, come quelli biologici.

Conoscenze applicate e capacità di comprensione
In particolare, alla fine del corso lo studente dovrà dimostrare 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.

Autonomia di giudizio
Alla fine del corso lo studente avrà sviluppato una competenza algoritmica avanzata, che si estenda al mondo naturale, e in particolare molecolare, e migliorato le proprie capacità di sviluppare software per applicare i metodi appresi nel corso a sistemi biologici specifici.

Abilità comunicative
Alla fine del corso lo studente dovrà dimostrare di essere 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 di dati.

Capacità di apprendere
Capacità di applicare le metodologie introdotte ad ambiti diversi, e proseguire gli studi in modo autonomo nell'ambito del calcolo non convenzionale.