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.
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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
---|---|---|
I semestre | 1-ott-2020 | 29-gen-2021 |
II semestre | 1-mar-2021 | 11-giu-2021 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 1-feb-2021 | 26-feb-2021 |
Sessione estiva d'esame | 14-giu-2021 | 30-lug-2021 |
Sessione autunnale d'esame | 1-set-2021 | 30-set-2021 |
Periodo | Dal | Al |
---|---|---|
Festa dell'Immacolata | 8-dic-2020 | 8-dic-2020 |
Vacanze Natalizie | 24-dic-2020 | 3-gen-2021 |
Vacanze Pasquali | 2-apr-2021 | 5-apr-2021 |
Festa del Santo Patrono | 21-mag-2021 | 21-mag-2021 |
Festa della Repubblica | 2-giu-2021 | 2-giu-2021 |
Vacanze estive | 9-ago-2021 | 15-ago-2021 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio 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
Docenti
Raffaele Alice
alice.raffaele@univr.itPiano 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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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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.
Comparative and transnational law & technology (2021/2022)
Codice insegnamento
4S009086
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
IUS/02 - DIRITTO PRIVATO COMPARATO
Periodo
Primo semestre dal 4-ott-2021 al 28-gen-2022.
Obiettivi formativi
Il corso mira a fornire agli studenti nozioni e concetti legali necessari per comprendere il significato, la portata e l'ambito di applicazione delle norme legali nel campo delle nuove tecnologie da una prospettiva comparata e transnazionale. La legge delle nuove tecnologie verrà trattata tanto da una prospettiva teorica, con particolare attenzione all'efficacia e all'efficacia delle norme giuridiche, tanto in ottica pratica, con particolare attenzione ai testi normativi e contrattuali e alle decisioni giudiziarie pertinenti di più giurisdizioni.
Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di:
● conoscere oggetto e metodologia del diritto comparato applicato alle nuove tecnologie, con specifico riferimento alle nozioni ed ai concetti fondamentali relativi ai dati (dati personali, dati sensibili, dati economici, "big data")
● saper sviluppare un’analisi economica relativa alla legge delle nuove tecnologie, con particolar riferimento alla teoria del monopolio e delle economie di scala (consumo, produzione, innovazione)
● conoscere le norme giuridiche europee in materia di conflitto di leggi e conflitto di giurisdizioni in materia di diritto e tecnologie ed associati metodi di risoluzione delle controversie online
● conoscere i rudimenti del diritto comparato e transnazionale di identità personale e relativamente all’identità digitale e leggi sulla protezione dei dati, anche in comparazione: Europa, Stati Uniti e Cina
● conoscere il concetto di proprietà nel diritto comparato, in relazione alle diverse modalità di trattamento dei dati
● conoscere le basi del diritto comparato e europeo per la proprietà intellettuale e concorrenza applicato alle nuove tecnologie (protezione dei dati, protezione di software e banche dati in Europa, Stati Uniti e Cina, concorrenza e concorrenza sleale, abuso di posizione dominante, accordi anticoncorrenziali, relazioni tra diritto della concorrenza e " big data “
● conoscere le basi del diritto europeo, comparato e transnazionale relativamente ai contratti a valere sulle nuove tecnologie e al trasferimento di dati
● saper valutare trasmissione e trattamento dei dati e regole per la protezione dei consumatori.
Programma
L'insegnamento è in lingua inglese e non è richiesta la conoscenza pregressa di istituti giuridici.
Il corso prevede lezioni frontali, discussione in gruppi di casi o analisi di fenomeni concernenti il rapporto diritto e tecnologie. Il materiale (power point, casi, normativa, articoli, video-clips) usato a lezione sarà messo a disposizione su moodle.
Il corso incoraggerà la partecipazione attiva degli studenti e si svolge, essenzialmente, in tre parti:
PART I CONCETTI BASE IN MATERIA DI REGOLAMENTAZIONE E GOVERNANCE DELLE TECNOLOGIE
1. La regulatory tool-box in materia di diritto e tecnologie
2. Il cambiamento tecnologico: impatto sulle caratteristiche strutturali del sistema giuridico
3. Il valore giuridico dei dati
4. Lavoro di gruppo: profili etici e giuridici nell'esperimento della “Moral Machine”
PART II LE COORDINATE REGOLATORIE: UN QUADRO INTRICATO
5. Data governance e data driven regulation
6. La governance dell'intelligenza artificiale in Europa e in prospettiva comparata
7. Profili regolatori delle piattaforme online
9. Privacy e diritti fondamentali
10. (continua) Il data protection
11. Il diritto nell'ecosistema digitale
PART III IL DIRITTO DELL'ERA DIGITALE NEI DIVERSI AMBITI DEL DIRITTO PRIVATO
12. I contratti nel Digital Single Market
13. (continua) Pagamento attraverso i dati (“How much is it? It’s free”….)
14. Smart contracts e blockchain
15. Sicurezza e responsabilità per l'intelligenza artificiale, algoritmi e robots
16. (continua) diversi ambiti applicativi (IoT, smart cities; macchine a guida autonoma)
17. La protezione del consumatore e le sfide poste dai "prodotti intelligenti"
18. (continua) la protezione del consumatore: il diritto ad essere informato nel contesto digitale.
19. La proprietà intellettuale e i dati digitali
20. Il diritto della concorrenza nel digital market
21. (continua) le questioni di diritti della concorrenza
22. AI, sistema giudiziario e risoluzione delle controversie online
23. Simulazione e role game
24. Discussione dei lavori e conclusioni
Bibliografia
Modalità d'esame
La prova d'esame è orale.
La votazione finale è volta a valorizzare la partecipazione attiva (in classe o online), durante la discussione di casi e nelle attività proposte.
Per gli studenti che non potranno seguire le lezioni (nè online nè in presenza) verrà consigliato un libro di testo sul quale preparare l'esame orale.
Agli studenti erasmus che hanno regolarmente seguito il corso verrà data la possibilità di sostenere l'esame presentando un approfondimento scritto su un argomento scelto con l'insegnante.
Tipologia di Attività formativa D e F
Le attività formative in ambito D o F comprendono gli insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona o periodi di stage/tirocinio professionale.
Nella scelta delle attività di tipo D, gli studenti dovranno tener presente che in sede di approvazione si terrà conto della coerenza delle loro scelte con il progetto formativo del loro piano di studio e dell'adeguatezza delle motivazioni eventualmente fornite.
Documenti e avvisi
- Regolamento didattico 2020/2021 (pdf, it, 470 KB, 12/04/21)
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° | Minicorso Blockchain | D |
Nicola Fausto Spoto
(Coordinatore)
|
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e anche tramite l'app Univr.
Prova Finale
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
La prova finale consiste nella preparazione e discussione di un elaborato scritto in lingua Inglese (tesi di laurea) relativo all'approfondimento di un tema scientifico affrontato nel corso di studi, ovvero relativo all'analisi e soluzione di un caso di studio (teorico e/o direttamente derivato da un problema di carattere industriale), ovvero relativo ad un lavoro di tipo sperimentale, eventualmente sviluppato all'interno di un percorso di tirocinio, ovvero frutto di un lavoro autonomo ed originale di ricerca, con collegati aspetti di formalizzazione matematica, progettazione informatica e realizzazione business oriented. Tali attività saranno svolte sotto la guida di un relatore presso una struttura universitaria, o anche esterna all'Università di Verona, tanto in Italia, quanto all'estero, purché riconosciuta e accettata a tal fine in accordo con il Regolamento didattico del corso di Laurea Magistrale in Data Science. La commissione preposta alla valutazione della prova finale (esposizione in lingua Inglese della tesi di laurea) è chiamata ad esprimere una valutazione che tenga conto dell'intero percorso di studi, valutando attentamente il grado di coerenza tra obbiettivi formativi e obbiettivi professionali, nonché la capacità di elaborazione intellettuale autonoma, il senso critico, le doti di comunicazione e la maturità culturale generale, in relazione agli obiettivi del corso di Laurea Magistrale in Data Science, e particolare, in relazione alle tematiche caratterizzanti la tesi di laurea, del candidato.
Gli studenti possono sostenere la prova finale solamente dopo aver assolto a tutti gli altri obblighi formativi previsti dal loro piano di studi ed agli adempimenti presso gli uffici amministrativi in conformità con i termini indicati nel manifesto generale degli studi.
La valutazione finale e la proclamazione verranno effettuate dalla commissione di esame finale nominata dal presidente del collegio didattico e composta da un presidente e almeno da altri quattro commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
Il materiale presentato per la prova finale viene valutato dalla Commissione Valutazione Tesi, composta da tre docenti, tra cui possibilmente il relatore, e nominata dal presidente del collegio didattico. La commissione valutazione tesi formula una valutazione del lavoro svolto, e la trasmette alla commissione d'esame finale che esprimerà il giudizio finale. Il collegio didattico disciplina le procedure delle commissioni valutazione tesi, delle commissioni d'esame finale e dell'attribuzione del punteggio della prova finale mediante apposito regolamento deliberato dal collegio didattico.
Documenti
Titolo | Info File |
---|---|
Regolamento esame finale | Final exam regulation | pdf, it, 387 KB, 27/04/22 |
Elenco delle proposte di tesi
Proposte di tesi | Area di ricerca |
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Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Computer graphics, computer vision, multi media, computer games |
Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video) |
Domain Adaptation | Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION |
Domain Adaptation | Computing methodologies - Machine learning |
Gestione carriere
Area riservata studenti
Erasmus+ e altre esperienze all’estero
Modalità e sedi di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma.
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.
Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti
- Laboratorio Alfa
- 50 PC disposti in 13 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Delta
- 120 PC in 15 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
- 19 PC in 3 file di tavoli
- 1 PC per docente con videoproiettore 4K
- Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Laboratorio VirtualLab
- Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
- Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
- Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
- Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio
Caratteristiche comuni:
- Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
- Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
- Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente
Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.