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 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 semestre 1-ott-2013 31-gen-2014
II semestre 3-mar-2014 13-giu-2014
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione straordinaria 3-feb-2014 28-feb-2014
Sessione estiva 16-giu-2014 31-lug-2014
Sessione autunnale 1-set-2014 30-set-2014
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione autunnale 16-ott-2013 16-ott-2013
Sessione straordinaria 10-dic-2013 10-dic-2013
Sessione invernale 19-mar-2014 19-mar-2014
Sessione estiva 14-lug-2014 14-lug-2014
Vacanze
Periodo Dal Al
Vacanze Natalizie 22-dic-2013 6-gen-2014
Vacanze di Pasqua 17-apr-2014 22-apr-2014
Festa del S. Patrono S. Zeno 21-mag-2014 21-mag-2014
Vacanze Estive 11-ago-2014 15-ago-2014

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

Calendario esami

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

Docenti

B C F G M O P Q R S T U

Belussi Alberto

symbol email alberto.belussi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7980
BertelleRoberto

Bertelle Roberto

Bombieri Nicola

symbol email nicola.bombieri@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7094

Bonnici Vincenzo

symbol email vincenzo.bonnici@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7045

Boscaini Maurizio

symbol email maurizio.boscaini@univr.it

Capiluppi Marta

symbol email marta.capiluppi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7049

Carra Damiano

symbol email damiano.carra@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7059

Combi Carlo

symbol email carlo.combi@univr.it symbol phone-number +390458027985

Fiorini Paolo

symbol email paolo.fiorini@univr.it symbol phone-number 045 802 7963

Fummi Franco

symbol email franco.fummi@univr.it symbol phone-number 045 802 7994

Giachetti Andrea

symbol email andrea.giachetti@univr.it symbol phone-number +39 045 8027998

Gobbi Bruno

symbol email bruno.gobbi@univr.it

Gregorio Enrico

symbol email Enrico.Gregorio@univr.it symbol phone-number 045 802 7937
Valerio Guarnieri,  22 dicembre 2010

Guarnieri Valerio

symbol email valerio.guarnieri@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7085

Marzola Pasquina

symbol email pasquina.marzola@univr.it symbol phone-number 045 802 7816 (ufficio); 045 802 7614 (laboratorio)

Masini Andrea

symbol email andrea.masini@univr.it symbol phone-number 045 802 7922

Mastroeni Isabella

symbol email isabella.mastroeni@univr.it symbol phone-number +390458027089

Menegaz Gloria

symbol email gloria.menegaz@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7024

Migliorini Sara

symbol email sara.migliorini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Oliva Immacolata

symbol email immacolata.oliva@univr.it symbol phone-number +39 0458028768

Pravadelli Graziano

symbol email graziano.pravadelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7081

Quaglia Davide

symbol email davide.quaglia@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7811
Foto,  27 gennaio 2015

Residori Stefania

symbol email stefania.residori@univr.it

Segala Roberto

symbol email roberto.segala@univr.it symbol phone-number 045 802 7997

Spoto Nicola Fausto

symbol email fausto.spoto@univr.it symbol phone-number +39 045 8027940

Tomazzoli Claudio

symbol email claudio.tomazzoli@univr.it
UgoliniSimone

Ugolini Simone

symbol email simone.ugolini@univr.it

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.

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2014/2015

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
FIS/01
Un insegnamento a scelta tra i seguenti
12
B
ING-INF/05

3° Anno  Attivato nell'A.A. 2015/2016

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
Un insegnamento a scelta tra i seguenti
Prova finale
6
E
-
Attivato nell'A.A. 2014/2015
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
FIS/01
Un insegnamento a scelta tra i seguenti
12
B
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2015/2016
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
Un insegnamento a scelta tra i seguenti
Prova finale
6
E
-

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.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S02709

Coordinatore

Roberto Segala

Crediti

12

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

II sem., I sem.

Obiettivi formativi

Fornire gli strumenti fondamentali per la progettazione di soluzioni algoritmiche a problemi concreti. Gli algoritmi
vengono valutati e confrontati in base alla quantità di risorse che richiedono.

Programma

Complessità: complessità degli algoritmi, notazione asintotica, metodi di risoluzione delle equazioni di ricorrenza. Ordinamento e selezione: richiamo di insertion sort, richiamo di merge sort, heap sort, quick
sort, quick sort probabilistico. Algoritmi lineari, counting sort, radix sort, bucket sort. Algoritmi di Selezione.
Strutture dati: heap, alberi binari di ricerca, alberi RB, B-alberi heap binomiali, tabelle hash, code con priorita`
insiemi disgiunti, tecniche di estensione di una struttura dati, grafi.
Progetto ed analisi di algoritmi: divide et impera, greedy, programmazione dinamica, ricerca locale, backtracking
e branch and bound.
Algoritmi fondamentali: alberi di copertura di costo minimo (Prim e Kruskal), programmazione lineare (simplesso
e cenno all'algoritmo polinomiale basato sugli ellissoidi) cammini minimi a sorgente singola (Dijkstra e Bellman-
Ford) e multipla (Floyd-Warshall e Johnson), flusso massimo (Ford-Fulkerson, Karp), matching massimale su
grafo bipartito.

Modalità d'esame

L'esame consiste in una prova scritta di tre ore, suddivisa in due parti, e di un eventuale colloquio orale.

La prima parte della prova scritta è un test a risposte multiple e viene valutata con un punteggio tra 0 e 30. Chi ottiene una valutazione inferiore a 18 è respinto, mentre chi ottiene una valutazione compresa tra 18 e 23 termina l'esame. La seconda parte della prova scritta, alla quale si è ammessi ottenendo una valutazione di almeno 24 nella prima parte, consiste di uno o più esercizi di difficoltà crescente. Viene valutata con un punteggio tra 24 e 30.

La prova orale, facoltativa, è riservata a chi ottiene almeno 27 punti nella seconda parte della prova scritta.

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

Tipologia di Attività formativa D e F

Insegnamenti non ancora inseriti

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 a breve anche tramite l'app Univr.

Prova Finale

Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.

Per essere ammessi alla prova finale occorre avere conseguito tutti i crediti nelle attività formative previste dal piano degli studi. Alla prova finale (esame di laurea) sono riservati 6 CFU. La Laurea in Informatica viene conseguita dalla/o studentessa/studente superando con esito positivo l'esame di laurea e completando in questo modo i 180 CFU stabiliti dal piano di studi. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su al più due delle seguenti opzioni: - breve elaborato scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame orale, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato. La forma dell'esame viene concordata tra lo studente e il docente referente (relatore) il quale è membro della commissione d'esame. La valutazione dell'esame è basata sul livello di approfondimento dimostrato dallo studente, sulla chiarezza espositiva, e sulla capacità dello studente di inquadrare l'argomento assegnato in un contesto più ampio.

Svolgimento della prova finale.

La/lo studentessa/studente potrà avvalersi del supporto dei docenti del Dipartimento di Informatica per la scelta e l'approfondimento richiesto. È obbligo dei docenti fornire assistenza nell'ambito delle proprie attività di tutorato e ricevimento alle/agli studentesse/studenti per quanto riguarda l'approfondimento richiesto. Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode. Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo che tiene conto positivamente delle lodi conseguite e degli eventuali periodi di Erasmus, mentre tiene conto negativamente degli eventuali anni fuori corso: se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 – 0,5* numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato. L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime. Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
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)
Tesi in ragionamento automatico Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Domain Adaptation Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION
Domain Adaptation Computing methodologies - Machine learning
Dati geografici Information Systems - INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot Robotics - Robotics
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift Robotics - Robotics
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Logic
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Semantics and reasoning
Proposte di tesi/collaborazione/stage in Intelligenza Artificiale Applicata Argomenti vari
Proposte di Tesi/Stage/Progetto nell'ambito dell'analisi dei dati Argomenti vari

Modalità di frequenza

Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.


Gestione carriere


Area riservata studenti


Erasmus+ e altre esperienze all’estero