Codice insegnamento

4S004557

Docente

Giuditta Franco

Coordinatore

Giuditta Franco

Crediti

6

Lingua di erogazione

Inglese

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

I semestre dal 2 ott 2023 al 26 gen 2024.

Corsi Singoli

Autorizzato

Orario Lezioni Moodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

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. 

Prerequisiti e nozioni di base

Conoscenze di base (fornite da una laurea triennale scientifica) di: fondamenti del calcolo al computer, strutture dati discrete, e algoritmi

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

Esami orali (di circa un'ora). Il superamento dell'esame orale permette (facoltativamente) di sviluppare progetti o tenere seminari (su articoli concordati) al fine di migliorarne la valutazione.

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