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

A.A. 2023/2024 A.A. 2022/2023 A.A. 2021/2022 A.A. 2020/2021

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.

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
ING-INF/05
9
B
ING-INF/04
9
C
ING-IND/13 ,ING-IND/35
9
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
INF/01 ,ING-INF/06
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
ING-INF/04
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
ING-INF/05
6
B/C
ING-INF/05
24
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
ING-INF/05
9
B
ING-INF/04
9
C
ING-IND/13 ,ING-IND/35
9
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
INF/01 ,ING-INF/06
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
ING-INF/04
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
ING-INF/05
6
B/C
ING-INF/05
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
3 modules among the following (Computer vision and Human computer interaction 1st year only; Advanced computer architectures 2nd year only; the other courses both 1st and 2nd year). Year 2023/24: Robot Programming and Control not activated
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
ING-INF/01
6
C
INF/01 ,ING-INF/06
6
C
ING-IND/16
6
C
INF/01
6
C
SECS-P/10
6
C
INF/01 ,ING-INF/06
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities. International students (ie students who do not have an Italian bachelor’s degree) must compulsorily gain 3 credits of Italian language skills
3
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.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Digital design  (2023/2024)

Codice insegnamento

4S009010

Docente

Andrea Giachetti

Coordinatore

Andrea Giachetti

Crediti

6

Lingua di erogazione

Inglese en

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Periodo

II semestre dal 4 mar 2024 al 14 giu 2024.

Corsi Singoli

Autorizzato

Orario Lezioni MoodleMoodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

Il corso mira a fornire basi teoriche e strumenti pratici per affrontare il problema della rappresentazione virtuale di oggetti e scene complesse e dell'analisi e modellazione di dati tridimesionali. Metodi formali riguardanti l'elaborazione digitale di strutture geometriche, la pipeline di scansione 3D e l'analisi di strutture rigide e non-rigide con enfasi alla creazione di contenuti digitali 3D dall'osservazione della realtà. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere le seguenti capacità di applicare le conoscenze acquisite: conoscenze necessarie per implementare un nuovo sistema di generazione di virtuali dall'osservazione di scenari reali, anche in un contesto di ricerca, attraverso la combinazione di metodi formali per l'analisi geometrica di forme 3D rigide e non-rigide; capacità di implementare diverse pipeline di scanning 3D, analizzare le proprietà geometriche delle forme 3D acquisite; generare un modello virtuale secondo i formati standard 3D; gestire le deformazioni di oggetti non-rigidi. Dovrà essere in grado di identificare il metodo di modellazione 3D più adatto al contesto applicativo, capacità di personalizzare ed estendere il sistema di progettazione di contenuti digitali coinvolgendo altre discipline come il machine learning o la robotica; proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito della progettazione di contenuti digitali 3D dall'osservazione della realtà. Dovrà essere in grado di esporre i risultati di un'applicazione di progettazione di contenuti digitali 3D e confrontarsi con figure professionali del settore e mostrare capacità di adattarsi in modo autonomo all'evoluzione tecnica e dello stato dell'arte nell'ambito della progettazione 3D di contenuti digitali.

Prerequisiti e nozioni di base

Fondamenti di geometria, scripting

Programma

Rappresentazione della forma 3D: nuvole di punti, mesh, modelli parametrici (splines, nurbs), subdivision surfaces, geometria costruttiva solida. metodi di progettazione. Esempi pratici.
Acquisizione 3D dal vero: scanner e fotogrammetria, geometria e illuminazione, rappresentazioni image based.
Processing di forme geometriche
-Meshing
-Registrazione: Iterative Closest Point e sue varianti,
-Elementi di geometria differenziale,
Stampa 3D: tecnologie, problematiche, software algoritmi di ottimizzazione per la stampa

Bibliografia

Vai alla bibliografia
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Modalità didattiche

Lezioni frontali, laboratorio con dimostrazioni pratiche di tecnologie e programmazione

Modalità di verifica dell'apprendimento

Prova orale e valutazione di esercizi

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

Lo studente dovrà mostrare di aver appreso le tecniche della modellazione e del processing di modelli e della scansione e della riproduzione tangibile e di saper sviluppare un progetto applicativo nel settore.

Criteri di composizione del voto finale

progetto finale (50%) + prova orale (50%)

Lingua dell'esame

Inglese