Corso di laurea: Ingegneria informatica
A.A. 2021/2022
Conoscenza e capacità di comprensione
Il laureato magistrale in Ingegneria Informatica avra (i) conoscenze e capacita di comprensione che, estendendo e rafforzando quelle acquisite nella formazione di primo livello, consentono di elaborare e applicare idee originali, (ii) competenze avanzate ad ampio spettro nell'area dell'ingegneria informatica e in alcune sue specifiche sotto-aree, (iii) visione interdisciplinare dei problemi e degli strumenti metodologico/applicativi.
Questi obiettivi sono perseguiti attraverso gli insegnamenti erogati in entrambi gli anni di corso, soprattutto quelli di natura formale e metodologica, e sono verificati attraverso gli esami di profitto.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Il laureato magistrale sara in grado di applicare le conoscenze acquisite alla risoluzione di problemi complessi relativi anche a tematiche nuove o non familiari, inserite in contesti piu ampi (anche interdisciplinari) connessi all'ingegneria informatica.
In tale ambito, il laureato sara in grado di integrare conoscenze e di condurre, sia autonomamente che in gruppi di lavoro, attivita di analisi, progettazione, realizzazione, valutazione e gestione di sistemi di grandi complessita, nonche di formulare giudizi sulla base di informazioni limitate o incomplete.
Questi obiettivi sono perseguiti attraverso gli insegnamenti erogati in entrambi gli anni, soprattutto attraverso quelli piu sperimentali e che danno spazio ad attivita che prevedono lo sviluppo di progetti, anche da svolgere in gruppo.
Sono inoltre perseguiti attraverso le attivita relative alla tesi di laurea magistrale.
La verifica avviene attraverso gli esami di profitto e l'esame di laurea magistrale.
Autonomia di giudizio
Il laureato magistrale in Ingegneria informatica sara in grado di assumere responsabilita decisionali autonome in merito all?analisi, alla progettazione e alla valutazione di soluzioni informatiche, nel loro contesto applicativo, nell?ambito di progetti e sistemi complessi e di grandi dimensioni, nonche di partecipare attivamente a processi decisionali in contesti anche interdisciplinari.
Questa autonomia di giudizio viene perseguita soprattutto attraverso gli insegnamenti che prevedono una componente progettuale e la predisposizione di relazioni su tali attivita progettuali, nonche attraverso le attivita legate alla tesi di laurea magistrale e alla predisposizione di un relativo elaborato scritto.
Questo obiettivo viene verificato attraverso i relativi esami di profitto e la prova finale.
Abilità comunicative
Il laureato magistrale sara in grado di comunicare e interagire efficacemente sulle tematiche di interesse con interlocutori specialisti e non specialisti, anche di alto livello, sia per comprendere e analizzare le loro necessita e i loro interessi specifici, che per prendere e valutare decisioni progettuali, nonche per comunicare e spiegare le proprie decisioni progettuali e le loro conseguenze.
Queste abilita comunicative vengono perseguite attraverso gli esami e attraverso la tesi di laurea magistrale.
In particolare, sono importanti le attivita che prevedono una componente progettuale, da svolgere individualmente oppure in gruppo, nonche la stesura di relazioni per documentare tali attivita progettuali.
E inoltre previsto un corso dedicato alla comunicazione con il mondo del lavoro e alle soft skill.
Questo obiettivo viene verificato attraverso la predisposizione di forme diversificate per gli esami di profitto (prove scritte, prove orali e relazioni di attivita progettuali) e soprattutto attraverso la prova finale (che prevede sia la scrittura dell?elaborato di tesi magistrale che una sua esposizione orale), consentendo di valutare in modo complessivo le capacita di sintesi, comunicazione ed esposizione raggiunte.
Capacità di apprendimento
Il laureato magistrale sara in grado di procedere in maniera autonoma nell?aggiornamento professionale, per rinnovare le proprie conoscenze ed acquisire nuove conoscenze anche in relazione alle continue evoluzioni delle tecnologie e metodologie informatiche.
Queste capacita di apprendimento vengono perseguite in particolare attraverso alcuni insegnamenti che prevedono una componente seminariale, di ricerca bibliografica e di classificazione della letteratura tecnico/scientifica.
Le capacita vengono ulteriormente consolidate attraverso la tesi di laurea magistrale.
Questo obiettivo viene verificato attraverso i relativi esami di profitto e la prova finale.
Requisiti di ammissione
Per poter accedere al Corso di Laurea magistrale in Ingegneria Informatica lo studente deve essere in possesso di una laurea nella classe L-8 Ingegneria Informatica oppure nella classe L-31 Scienze e tecnologie Informatiche.
Alternativamente, se laureato in classi diverse dalla L-8 ed L-31, lo studente deve aver conseguito almeno 24 CFU nei settori scientifico-disciplinari dell'area MAT e almeno 36 CFU complessivi nei settori scientifico-disciplinari ING-INF/05 o INF/01
Inoltre sono ammessi i possessori di altro titolo acquisito all'estero e riconosciuto idoneo.
Si rinvia al regolamento didattico del corso per la disciplina delle modalità di verifica delle personale preparazione.
La verifica della personale preparazione è obbligatoria in ogni caso, e possono accedervi solo gli studenti in possesso dei requisiti curriculari; in particolare, tale possesso non può essere considerato come verifica della personale preparazione.
In base all'analisi del curriculum individuale dello studente sarà eventualmente possibile individuare percorsi, sotto forma di piani di studio individuali all'interno della laurea magistrale, che conducano al conseguimento della laurea con 120 CFU, senza attività formative aggiuntive.
L'accesso alla Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica prevede, inoltre, una verifica dell'adeguatezza della preparazione personale degli studenti, le cui modalita sono definite nel regolamento didattico.
Infine, il possesso di competenze nella lingua inglese che consenta ai laureati di utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell'Unione Europea oltre l'italiano, con riferimento anche ai lessici disciplinari, come richiesto dalla classe di laurea, viene verificato richiedendo in accesso un livello equivalente al B2 del QCER secondo le modalità indicate nel regolamento didattico del corso.
Prova finale
La prova finale e costituita dalla discussione di una tesi di laurea magistrale originale, elaborata in modo autonomo dal candidato.
In particolare, la tesi deve essere relativa ad una significativa attivita nell?ambito dell?Ingegneria Informatica, svolta dal candidato presso l?Universita oppure presso un?azienda o un ente, sotto la guida di un relatore ed eventualmente di uno o piu co-relatori, in cui e normalmente richiesta l?applicazione delle conoscenze e delle capacita apprese nei corsi di insegnamento, spesso con l'integrazione di conoscenze aggiuntive e la formulazione di proposte innovative.
Orientamento in ingresso
Le azioni di orientamento in ingresso sono improntate alla realizzazione di processi di raccordo con la scuola media secondaria.
Si concretizzano sia in attivita informative e di approfondimento dei caratteri formativi dei Corsi di Studio (CdS) dell'Ateneo, sia in un impegno condiviso da scuola e universita per favorire lo sviluppo di una maggiore consapevolezza da parte degli studenti nel compiere scelte coerenti con le proprie conoscenze, competenze, attitudini e interessi.
Le attivita promosse si articolano in:
a) incontri e manifestazioni rivolte alle future matricole;
b) sviluppo di servizi online e pubblicazione di guide sull'offerta formativa dei CdS.
L'attivita di orientamento in ingresso prevede quattro principali attivita, distribuite nel corso dell'anno accademico, alle quali partecipano tutti i Dipartimenti e i CdS:
1) Giornate di Vita Universitaria (GVU), si svolgono ogni anno da dicembre a marzo e sono rivolte agli studenti degli ultimi due anni della scuola secondaria superiore.
Si svolgono in tutti i Dipartimenti dell'Ateneo e costituiscono un'importante occasione per le future matricole per vivere la realta universitaria.
Gli incontri sono strutturati in modo tale che accanto alla presentazione dei Corsi di Laurea, gli studenti possano anche fare un'esperienza diretta di vita universitaria con la partecipazione ad attivita didattiche, laboratori, lezioni o seminari, alle quali partecipano anche studenti seniores che svolgono una significativa mediazione di tipo tutoriale.
Partecipano annualmente circa 5.000 studenti;
2) Autorientamento, un progetto sviluppato in collaborazione diretta con alcune scuole medie superiori per lo sviluppo di una maggiore consapevolezza nella scelta da parte degli studenti.
Il progetto, infatti, e articolato in incontri svolti presso le scuole ed e finalizzato a sollecitare nelle future matricole una riflessione sui propri punti di forza e sui criteri di scelta;
3) Attivita di orientamento sviluppate dai singoli Dipartimenti, mediante incontri in presenza e servizi online;
4) Orientarsi a Roma Tre, rappresenta la manifestazione che riassume le annuali attivita di orientamento in ingresso e si svolge in Ateneo a luglio di ogni anno.
L'evento accoglie, perlopiu, studenti romani che partecipano per mettere definitivamente a fuoco la loro scelta universitaria.
Durante la manifestazione viene presentata l'offerta formativa e sono presenti, con un proprio spazio, tutti i principali servizi di Roma Tre, le segreterie didattiche e la segreteria studenti.
I servizi di orientamento online messi a disposizione dei futuri studenti universitari sono nel tempo aumentati, tenendo conto dello sviluppo delle nuove opportunita di comunicazione tramite web.
Inoltre, durante tutte le manifestazioni di presentazione dell'offerta formativa, sono illustrati quei siti web di Dipartimento, di Ateneo, Portale dello studente, etc., che possono aiutare gli studenti nella loro scelta.
Infine, l'Ateneo valuta, di volta in volta, l'opportunita di partecipare ad ulteriori occasioni di orientamento in presenza ovvero online (Salone dello studente ed altre iniziative).
Il Corso di Studio in breve
Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, afferente al Dipartimento di Ingegneria dell'Universita degli Studi Roma Tre e appartenente alla classe delle lauree magistrali LM-32 in Ingegneria Informatica, e finalizzato al conseguimento del titolo di studio universitario: Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica.
Il corso di laurea magistrale mira a formare laureati con solide basi metodologiche e con una elevata qualificazione professionale nell'area dell'Ingegneria dell'Informazione, che siano in grado di operare efficacemente nei numerosi settori applicativi che ne richiedono le competenze, di identificare, formulare e risolvere problemi complessi e/o che richiedano approcci e soluzioni originali, di promuovere e gestire l'innovazione tecnologica, di adeguarsi ai rapidi mutamenti tipici dei settori ad alta tecnologia.
In particolare, l'obiettivo e quello di fornire le basi culturali e le capacita tecniche e operative necessarie per progettare sistemi di elevata complessita nell'ambito dei sistemi informativi e di calcolo ad alte prestazioni, dei sistemi software distribuiti e orientati a Internet e delle reti di comunicazione.
Il corso di studio e ad accesso libero, senza numero programmato, ed il requisito richiesto e il possesso di una laurea nella Classe delle Lauree in Ingegneria dell'Informazione o nella Classe delle Lauree in Scienze e Tecnologie Informatiche.
Inoltre, e necessario che lo studente abbia competenze di: analisi matematica, geometria ed algebra, fisica, ricerca operativa, fondamenti di informatica, algoritmi e strutture di dati, calcolatori elettronici, basi di dati, economia applicata all'Ingegneria, reti di calcolatori e programmazione orientata agli oggetti tipiche dei corsi di laurea in Ingegneria Informatica.
Pertanto, per accedere al corso di studio e necessario presentare una domanda di pre-iscrizione, documentando tutte le attivita formative del proprio piano di studio relativo alla Laurea.
Il corso di studi e organizzato con (i) un primo anno dedicato al consolidamento e al rafforzamento della formazione ingegneristica di primo livello, tanto nei settori caratterizzanti dell'informatica quanto nei settori delle discipline affini e integrative e (ii) un secondo anno, dedicato all'acquisizione di conoscenze avanzate e d'avanguardia nei settori caratterizzanti dell'informatica, conseguite anche attraverso importanti attivita di progettazione e/o di ricerca.
Il percorso previsto contempera la formazione di base, garantita da una serie di insegnamenti di ampio respiro, con elementi di natura professionalizzante avanzata, che sono sviluppati in insegnamenti di valenza applicativa.
Il corso di studio consente l'accesso, previo superamento dell'Esame di Stato, all'Albo professionale dell'Ordine degli Ingegneri nella Sezione A, Settore dell'informazione, ed e orientato alla formazione di tecnici aventi le competenze richieste per operare in numerose realta lavorative, incluse le industrie informatiche operanti negli ambiti della produzione software, dalle aziende dei settori dei sistemi informativi, delle reti di calcolatori e delle telecomunicazioni, dalle strutture competenti per l'informatica nelle pubbliche amministrazioni, nelle imprese di servizi e, nel caso degli studenti migliori, nella ricerca scientifica.
Il percorso di studi e comunque progettato per fornire tutte le competenze e conoscenze necessarie per consentire l'accesso ed una proficua fruizione di eventuali successivi corsi di dottorato di ricerca o master di secondo livello.
Il Collegio favorisce il coinvolgimento degli studenti in attivita formative presso istituzioni universitarie estere, ad esempio tramite programmi Erasmus o attraverso lo svolgimento del lavoro di tesi presso aziende, universita o enti di ricerca esteri.
Lo studente espliciterà le proprie scelte al momento della presentazione,
tramite il sistema informativo di ateneo, del piano di completamento o del piano di studio individuale,
secondo quanto stabilito dal regolamento didattico del corso di studio.
Sistemi Informatici Complessi
Primo anno
Primo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20810256 -
Automata, Languages and Computing
(obiettivi)
Presentare la teoria dei linguaggi e, parallelamente, la teoria degli automi. Introdurre i paradigmi della computabilità e della complessità. Al termine del corso gli studenti dovrebbero conoscere nuove metodologie formali, dovrebbero riuscire a rivisitare in modo critico, dal punto di vista del potere espressivo, metodologie già introdotte in modo pragmatico e dovrebbero essere in grado di classificare i problemi dal punto di vista delle risorse richieste per la loro risoluzione.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi I ANNO QUATTRO A SCELTA - (visualizza)
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36
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20801730 -
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
(obiettivi)
L’obiettivo è quello di presentare i modelli, i metodi e le tecniche fondamentali di varie aree dell'Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento ai metodi di ricerca automatica nello spazio degli stati, alla rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico, all'apprendimento automatico, all'elaborazione del linguaggio naturale, alla visione artificiale. Le lezioni e le esercitazioni pratiche svolte durante il corso consentiranno allo studente di acquisire capacità di analisi e di problem solving su vari domìni d’interesse per la disciplina.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
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Erogato in altro semestre o anno
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20810259 -
Internet and Data Centers
(obiettivi)
Fornire competenze avanzate sulle reti di calcolatori e sui data centers con contributi metodologici e tecnici. Particolare attenzione è riservata agli aspetti legati alla scalabilità. Al termine del corso lo studente dovrebbe aver assimilato i concetti di instradamento interdominio e intradominio, controllo di congestione, architetture per servizi scalabili, e dovrebbe aver acquisito tecnicalità avanzate sui protocolli più diffusi. Lo studente inoltre dovrebbe aver compreso quali siano gli aspetti tecnici ed economici e quali siano i principali attori che governano l'evoluzione di Internet e dei data centers.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810260 -
Tecnologie e Architetture per la Gestione dei Dati
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Erogato in altro semestre o anno
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20810266 -
Machine Learning
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Erogato in altro semestre o anno
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Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi - curriculum ingegneria dei Dati- curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning-I ANNO DUE A SCELTA - (visualizza)
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12
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20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
(obiettivi)
Fornire conoscenze di base, sia metodologiche che quantitative, per la rappresentazione e la soluzione di problemi di ottimizzazione. Preparare gli studenti all'uso dei modelli di programmazione matematica con particolare attenzione rivolta ai modelli di ottimizzazione a variabili intere e ad alcune loro applicazioni.
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6
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MAT/09
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54
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-
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-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
(obiettivi)
Obiettivo del corso è far acquisire i principali strumenti teorici e metodologici per la modellizzazione delle decisioni e per l’individuazione delle migliori strategie di supporto alle decisioni in considerazione degli obiettivi prefissati. Il corso mira anche a fornire abilità e competenze su come utilizzare i dati a disposizione per implementare modelli prescrittivi analitici a supporto delle decisioni, come leggere i risultati forniti dai modelli in uso e come interpretarli per proporre soluzioni opportune a problemi gestionali complessi
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6
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MAT/09
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54
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-
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-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810258 -
New Generation Mobile Networks
(obiettivi)
Acquisire conoscenze generali sui sistemi mobili cellulari di nuova generazione (3G, 4G, 5G, 6G) come parte integrante di un sistema di comunicazioni. Fornire una panoramica sui principali concetti operativi di una rete mobile strutturata, quali quelli riguardanti i servizi offerti anche dal punto di vista economico e finanziario, i requisiti di qualità, la gestione della mobilità, le problematiche di sicurezza, confidenzialità e autenticazione, i servizi di localizzazione, il controllo energetico dei dispositivi connessi, le tecnologie di accesso alla rete internet mediante dispositivi wireless, l'evoluzione delle architetture di rete virtualizzate e riconfigurabili via SW, gli algoritmi di elaborazione parallela che consentono un collegamento efficiente e dedicato negli standard più moderni (5G e oltre) con e tra i terminali e gli oggetti connessi nell'IoT.
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6
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ING-INF/03
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54
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-
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-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810257 -
Diritto dei Dati
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Erogato in altro semestre o anno
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20801648 -
PROBABILITA' E STATISTICA
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Erogato in altro semestre o anno
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Gruppo opzionale:
"12 CFU a scelta dello studente" per il curriculum Sistemi Informatici complessi - (visualizza)
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12
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20810265 -
Next Generation Computing Models
(obiettivi)
Presentare le classi di complessità relative ai nuovi paradigmi computazionali. Al termine del corso gli studenti dovrebbero essere in grado di confrontare il potere computazionale dei nuovi paradigmi di calcolo con il potere computazionale dei paradigmi consolidati.
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3
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ING-INF/05
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27
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-
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-
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-
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Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
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ITA |
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Secondo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi I ANNO QUATTRO A SCELTA - (visualizza)
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36
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20801730 -
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
(obiettivi)
Fornire competenze, sia metodologiche che tecnologiche, sull'architettura del software, che ha un ruolo fondamentale nel raggiungimento degli obiettivi di qualità (requisiti non funzionali) dei sistemi software. Verrà studiata l'architettura dei sistemi software distribuiti e di tipo enterprise, l'architettura basata su componenti, l'architettura orientata ai servizi e le architetture per il cloud. Verranno anche presentati aspetti tecnologici relativi alle principali tipologie di middleware. Alla fine del corso lo studente dovrebbe sapere impostare un progetto di un’architettura software, analizzandone dettagli e problematiche tecnologiche e metodologiche, e valutare l’architettura in termini di raggiungimento di obiettivi di qualità.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
(obiettivi)
Fornire allo studente conoscenze metodologico-operative e competenze progettuali per quanto attiene ai metodi di progettazione di codice per il calcolo parallelo e distribuito. Lo studente che abbia superato il corso dovrà essere in grado di: progettare e sviluppare applicazioni, nonché di partecipare al progetto e allo sviluppo di librerie e sottosistemi per applicazioni generiche
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9
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ING-INF/05
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72
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810259 -
Internet and Data Centers
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Erogato in altro semestre o anno
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20810260 -
Tecnologie e Architetture per la Gestione dei Dati
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi fondamentali per la tecnologia delle basi di dati insieme ad alcune recenti direzioni di evoluzione della tecnologia stessa. Affrontare le recenti direzioni di evoluzione delle metodologie e tecnologie delle basi di dati, con riferimento alle principali famiglie di problemi di interesse: integrazione di basi di dati eterogenee e autonome; utilizzo di basi di dati per applicazioni di analisi e supporto alle decisioni. Superato il corso, lo studente conoscerà le tecnologie fondamentali su cui sono basati i sistemi relazionali e le principali metodologie e tecnologie per l'integrazione di basi di dati e per lo sviluppo di datawarehouse.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810266 -
Machine Learning
(obiettivi)
Il corso consentirà agli studenti di approfondire i metodi e gli algoritmi tipici del Machine Learning, quelli supervisionati, non supervisionati e per rinforzo, e di utilizzarli come strumenti per lo sviluppo di tecnologie innovative. In particolare, verranno studiati gli aspetti delle principali aree della disciplina, tra cui la regressione, la classificazione e il clustering. Verranno poi introdotti i metodi e le tecniche di deep learning e ambienti di sviluppo specializzati. Il corso prevede, oltre a lezioni ed esercitazioni, lo svolgimento di un progetto individuale o di gruppo che consentirà agli studenti di applicare le basi teoriche apprese a lezione a problemi concreti su vari domìni d’interesse. Essi saranno relativi ad esempio a come analizzare grandi e complessi dataset in vari ambiti (e.g., la Health Care, la Data Science, il Data Mining, l’Analisi Finanziaria, i Videogame, la Computer Vision, ecc.), creare sistemi che si adattano e migliorano con il tempo (e.g., Recommender Systems), e così via. Infine il corso prevede seminari monografici (anche aziendali) dedicati a vari casi di studio.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi - curriculum ingegneria dei Dati- curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning-I ANNO DUE A SCELTA - (visualizza)
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12
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20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
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Erogato in altro semestre o anno
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20810258 -
New Generation Mobile Networks
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Erogato in altro semestre o anno
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20810257 -
Diritto dei Dati
(obiettivi)
Fornire una introduzione ai principi e alle regole fondamentali del diritto italiano ed europeo in materia di governo dei dati. Approfondire la distinzione normativa tra dati personali e dati non personali, con lo studio dei principali istituti (tra i quali la proprietà intellettuale, la tutela del segreto, la protezione dei dati personali) che disciplinano i profili dell'appartenenza, dell'accesso e della circolazione. Analizzare le questioni poste dall'uso dei dati per decisioni algoritmiche in ambito amministrativo e privatistico
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6
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IUS/02
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54
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-
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-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20801648 -
PROBABILITA' E STATISTICA
(obiettivi)
Fornire le conoscenze basilari della probabilità, della statistica descrittiva e di quella inferenziale
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6
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MAT/06
|
54
|
-
|
-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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Secondo anno
Primo semestre
Insegnamento
|
CFU
|
SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi II ANNO -QUATTRO A SCELTA TRA - (visualizza)
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24
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20801798 -
SISTEMI INTELLIGENTI PER INTERNET
(obiettivi)
Il corso permetterà agli studenti di apprendere vari metodi per la progettazione, l’implementazione e la sperimentazione di sistemi adattivi su Web realizzati mediante tecniche di Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento alle tecniche di Machine Learning. Specifica attenzione sarà posta ai sistemi di Information Retrieval, come i motori di ricerca, i crawler e i document feed. Saranno studiati i modelli di retrieval classici, come il Vector Space Model e i modelli probabilistici, le tecniche di ranking dei documenti, così come l'algoritmo PageRank utilizzato da Google. Saranno affrontati i metodi di Machine Learning in Information Retrieval, incluse le tecniche per la Sentiment Analysis, i metodi di User Modeling necessari per la ricerca personalizzata e le applicazioni di social search che coinvolgono comunità di individui in attività quali il tagging dei contenuti e il question answering. Si approfondiranno le tecniche per l’analisi dei social network (e.g., Facebook e Twitter) che consentiranno di esplorare fenomeni come la diffusione delle fake news, il filter bubble e la polarizzazione degli utenti. Si studieranno, infine, i Recommender System, dagli algoritmi di base (e.g., collaborative filtering) agli scenari applicativi (e.g., film, libri, artisti e brani musicali)
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802125 -
BIG DATA
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Erogato in altro semestre o anno
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20810006 -
ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810140 -
CYBERSECURITY
(obiettivi)
Il corso in Cybersecurity intende fornire allo studente le competenze necessarie per comprendere e affrontare problematiche di sicurezza informatica per sistemi ICT e organizzazioni complesse, per progettare reti e sistemi informatici con un certo livello di sicurezza e per pianficiare e gestire attività legate alla sicurezza informatica. Il corso fornice competenze circa attacchi, contromisure, strumenti crittografici, applicazioni e metodologie nel campo della cybersecurity. Argomenti avanzati circa l'integrità dei dati sono anche trattati.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802126 -
VISUALIZZAZIONE DELLE INFORMAZIONI
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Erogato in altro semestre o anno
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20810205 -
Imprenditorialità digitale
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Erogato in altro semestre o anno
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20810211 -
Algoritmi per big data
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Erogato in altro semestre o anno
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20810223 -
INGEGNERIA DEI DATI
(obiettivi)
Fornire competenze su sistemi, metodologie, modelli e formalismi per l’analisi di informazioni strutturate e non strutturate. In particolare il corso mira a presentare aspetti metodologici e tecnologici per l’estrazione, il cleaning, l’integrazione, l’analisi e l'esplorazione dell'informazione proveniente da fonti non strutturate.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810261 -
Computer Graphics
(obiettivi)
Il corso mira ad illustrare le moderne architetture software e hardware di grafica, ed a fornire soluzioni matematiche, tecniche e metodologiche per la realizzazione di progetti che coinvolgano la visualizzazione di dati nello spazio 2D o 3D. Verranno esposti i concetti di base della grafica quali spazi, curve, superfici e volumi, ponendo l’accento su nozioni ed algoritmi correntemente usati nella visualizzazione scientifica, videogames, e animazione computerizzata. Inoltre, il corso mira ad esporre alcuni dettagli dell’hardware e delle piattaforme software correntemente in uso.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802136 -
CYBER PHYSICAL SYSTEMS
(obiettivi)
La progettazione di CPS richiede la capacità di saper coniugare discipline diverse. In particolare, i CPS si pongono come area di intersezione di discipline quali il controllo, l'elaborazione dei segnali, la data-fusion e il calcolo in tempo real-time. Il corso, pertanto, si propone di fornire allo studente alcune conoscenze di base di queste aree tematiche utilizzando un approccio di tipo sistemistico. Saranno inoltre trattati argomenti innovativi per la fusione e l'aggregazione dei dati mediante lo studio diretto della letteratura.
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6
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ING-INF/04
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810262 -
Deep Learning
(obiettivi)
Fornire competenze avanzate e specifiche nell'ambito delle architetture di reti neurali Deep. Il corso è costituito da una parte teorica e metodologica sui concetti fondamentali, e da una attività laboratoriale in cui tali concetti sono applicati nella risoluzione di problemi mediante recenti framework di sviluppo. Al termine del corso lo studente sarà in grado di: addestrare e ottimizzare in maniera adeguata reti neurali Deep; saper distinguere tra diverse soluzioni, e saper selezionare e personalizzare le architetture di reti più efficaci da utilizzare in ambiti applicativi reali, supervised, unsupervised o seguendo un approccio basato su un apprendimento per rinforzo.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810263 -
Logica
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Erogato in altro semestre o anno
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20810264 -
Pianificazione Automatica
(obiettivi)
Il corso presenta il problema della pianificazione automatica in Intelligenza Artificiale. Verranno introdotti modelli e tecniche di risoluzione sia per la pianificazione "classica", sia per la pianificazione temporale, coinvolgendo aspetti di scheduling. Verranno presentate diverse metodologie per la sintesi di piani d'azione e la loro esecuzione, e si considereranno aspetti legati all'apprendimento automatico di domini di pianificazione classica. Saranno inoltre presentate e discusse diverse applicazioni ed esempi di utilizzo delle tecniche presentate, anche in relazione al controllo di robot autonomi.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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Secondo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20801785 -
CONOSCENZE UTILI PER L'INSERIMENTO NEL MONDO DEL LAVORO
(obiettivi)
Obiettivo del corso è presentare agli studenti conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro attraverso testimonianze dirette da protagonisti della realtà produttiva. Vengono illustrate le dinamiche di inserimento e di carriera in diverse tipologie di aziende (startup, pmi, multinazionale) in diversi settori merceologici (software integrator, aziende di servizi, aziende di prodotto, gruppi assicurativi e bancari, utility).Vengono insegnati soft skills, utili all’inserimento nel mondo del lavoro (preparazione del cv, preparazione per colloquio di lavoro). Vengono inoltre introdotte nozioni di base del diritto del lavoro.
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1
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24
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-
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-
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-
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Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)
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ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi II ANNO -QUATTRO A SCELTA TRA - (visualizza)
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24
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20801798 -
SISTEMI INTELLIGENTI PER INTERNET
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Erogato in altro semestre o anno
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20802125 -
BIG DATA
(obiettivi)
Il corso mira a illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche alla gestione dei big data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per basi di dati. Partendo dai requisiti delle moderne applicazioni per basi di dati, verranno affrontate le diverse problematiche di memorizzazione e uso dei big data, illustrando le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione. Gli argomenti che verranno trattati includono: il le architetture basate su cluster, il paradigma map-reduce, il Cloud computing, i sistemi NoSQL, gli strumenti e i linguaggi per l'analisi dei dati. Durante il corso si cercherà di coniugare aspetti metodologici e tecnologici mediante esercitazioni pratiche con l'ausilio di sistemi reali, seminari aziendali e svolgimento di progetti pratici.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810006 -
ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi relativi ai più recenti avanzamenti nel settore dell’ingegneria informatica in grado di soddisfare i requisiti delle nuove applicazioni moderne. Il corso viene tenuto in inglese da docenti stranieri di alta qualificazione.
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6
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ING-INF/05
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42
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810140 -
CYBERSECURITY
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Erogato in altro semestre o anno
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20802126 -
VISUALIZZAZIONE DELLE INFORMAZIONI
(obiettivi)
Gli obiettivi del corso sono quelli di introdurre lo studente ai problemi e alle soluzioni relative all'esplorazione visuale di dati astratti, con particolare enfasi sui fenomeni della percezione visiva,sulle metafore grafiche che possono essere adottate e sui metodi e modelli algoritmici più comunemente utilizzati. Verranno approfondite le conoscenze degli studenti su problemi di ingegneria degli algoritmi e diottimizzazione su reti. Tali conoscenze verranno applicate a problemi di visualizzazione dell'informazione di varia natura e con una forte connotazione pratica.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810205 -
Imprenditorialità digitale
(obiettivi)
Fornire agli studenti le competenze tecniche e metodologiche necessarie a concepire, sviluppare e realizzare un progetto imprenditoriale digitale. Il corso sarà articolato in tre parti. La prima parte ha l’obiettivo di illustrare le motivazioni alla base del successo delle aziende digitali (in particolare, ma non solo, le startup) e le dinamiche dell’innovazione digitale. La seconda parte propone agli studenti gli strumenti tecnici e metodologici per la realizzazione di un progetto imprenditoriale digitale. La terza parte consiste nella realizzazione di un progetto ed è caratterizzata da un approccio fortemente sperimentale.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810211 -
Algoritmi per big data
(obiettivi)
In molti contesti applicativi sono in gioco enormi volumi di dati che vengono utilizzati in ambito economico-finanziario, politico, sociale ed anche istituzionale. Spesso i dati sono memorizzati in enormi cloud distribuite e talvolta sono generati secondo un flusso continuo, così consistente da renderne impossibile una memorizzazione completa. In moltissimi casi i dati sono inerenti ad entità in fitta relazione tra loro e danno luogo a immense reti di collegamenti. Esempi comuni di tali reti sono le reti sociali e biologiche, le reti di distribuzione e il grafo del Web. Inoltre il fatto che i dati siano memorizzati in sistemi gestiti da terze parti pone problemi di integrità che non trovano riscontro nella letteratura informatica classica sia per la tipologia sia per la scala.
Questo scenario pone sfide algoritmiche inedite sulle quali è al lavoro una vasta platea di ricercatori. Tale sforzo ha prodotto, nell’ultimo decennio, molte novità sia sul piano metodologico sia sul piano tecnologico. L’insegnamento ha lo scopo di trasferire agli studenti alcuni tra i più importanti strumenti metodologici nati nell’ambito della ricerca sugli algoritmi per Big Data. Tali strumenti metodologici sono proposti assieme a contesti applicativi sfidanti.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810223 -
INGEGNERIA DEI DATI
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Erogato in altro semestre o anno
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20810261 -
Computer Graphics
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Erogato in altro semestre o anno
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20802136 -
CYBER PHYSICAL SYSTEMS
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Erogato in altro semestre o anno
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20810262 -
Deep Learning
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Erogato in altro semestre o anno
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20810263 -
Logica
(obiettivi)
Acquisire la conoscenza della logica classica e di alcuni sistemi di logica non classica, della relativa semantica formale e metodi di dimostrazione. Acquisire la capacità di utilizzare le logiche studiate per la rappresentazione di realtà sia statiche che dinamiche. Presentazione di alcune importanti applicazioni della logica in ambito informatico.
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6
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ING-INF/05
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60
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810264 -
Pianificazione Automatica
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Erogato in altro semestre o anno
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20802019 -
PROVA FINALE
(obiettivi)
La prova finale è costituita dalla discussione di una relazione scritta (tesi), elaborata dallo studente sotto la guida di un relatore ed eventualmente di uno o più co-relatori. Il relatore della tesi è un docente (professore o ricercatore) che sia membro del Consiglio del Collegio Didattico di Ingegneria Informatica (CD) oppure membro del Dipartimento di Ingegneria e afferente ad un settore scientifico-disciplinare di interesse del Corso di Laurea Magistrale. Gli eventuali co-relatori sono docenti oppure esperti della materia provenienti da enti di ricerca pubblici o privati o dal mondo produttivo.
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26
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650
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-
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-
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-
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Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)
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ITA |
Ingegneria dei Dati
Primo anno
Primo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20810256 -
Automata, Languages and Computing
(obiettivi)
Presentare la teoria dei linguaggi e, parallelamente, la teoria degli automi. Introdurre i paradigmi della computabilità e della complessità. Al termine del corso gli studenti dovrebbero conoscere nuove metodologie formali, dovrebbero riuscire a rivisitare in modo critico, dal punto di vista del potere espressivo, metodologie già introdotte in modo pragmatico e dovrebbero essere in grado di classificare i problemi dal punto di vista delle risorse richieste per la loro risoluzione.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi - curriculum ingegneria dei Dati- curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning-I ANNO DUE A SCELTA - (visualizza)
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12
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20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
(obiettivi)
Fornire conoscenze di base, sia metodologiche che quantitative, per la rappresentazione e la soluzione di problemi di ottimizzazione. Preparare gli studenti all'uso dei modelli di programmazione matematica con particolare attenzione rivolta ai modelli di ottimizzazione a variabili intere e ad alcune loro applicazioni.
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6
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MAT/09
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54
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-
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-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
(obiettivi)
Obiettivo del corso è far acquisire i principali strumenti teorici e metodologici per la modellizzazione delle decisioni e per l’individuazione delle migliori strategie di supporto alle decisioni in considerazione degli obiettivi prefissati. Il corso mira anche a fornire abilità e competenze su come utilizzare i dati a disposizione per implementare modelli prescrittivi analitici a supporto delle decisioni, come leggere i risultati forniti dai modelli in uso e come interpretarli per proporre soluzioni opportune a problemi gestionali complessi
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6
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MAT/09
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54
|
-
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-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810258 -
New Generation Mobile Networks
(obiettivi)
Acquisire conoscenze generali sui sistemi mobili cellulari di nuova generazione (3G, 4G, 5G, 6G) come parte integrante di un sistema di comunicazioni. Fornire una panoramica sui principali concetti operativi di una rete mobile strutturata, quali quelli riguardanti i servizi offerti anche dal punto di vista economico e finanziario, i requisiti di qualità, la gestione della mobilità, le problematiche di sicurezza, confidenzialità e autenticazione, i servizi di localizzazione, il controllo energetico dei dispositivi connessi, le tecnologie di accesso alla rete internet mediante dispositivi wireless, l'evoluzione delle architetture di rete virtualizzate e riconfigurabili via SW, gli algoritmi di elaborazione parallela che consentono un collegamento efficiente e dedicato negli standard più moderni (5G e oltre) con e tra i terminali e gli oggetti connessi nell'IoT.
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6
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ING-INF/03
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54
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-
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-
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-
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810257 -
Diritto dei Dati
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Erogato in altro semestre o anno
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20801648 -
PROBABILITA' E STATISTICA
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Erogato in altro semestre o anno
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Gruppo opzionale:
curriculum Ingegneria dei dati - I anno- tre a scelta tra - (visualizza)
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27
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20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
|
Erogato in altro semestre o anno
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20801730 -
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
(obiettivi)
L’obiettivo è quello di presentare i modelli, i metodi e le tecniche fondamentali di varie aree dell'Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento ai metodi di ricerca automatica nello spazio degli stati, alla rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico, all'apprendimento automatico, all'elaborazione del linguaggio naturale, alla visione artificiale. Le lezioni e le esercitazioni pratiche svolte durante il corso consentiranno allo studente di acquisire capacità di analisi e di problem solving su vari domìni d’interesse per la disciplina.
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9
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ING-INF/05
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81
|
-
|
-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810259 -
Internet and Data Centers
(obiettivi)
Fornire competenze avanzate sulle reti di calcolatori e sui data centers con contributi metodologici e tecnici. Particolare attenzione è riservata agli aspetti legati alla scalabilità. Al termine del corso lo studente dovrebbe aver assimilato i concetti di instradamento interdominio e intradominio, controllo di congestione, architetture per servizi scalabili, e dovrebbe aver acquisito tecnicalità avanzate sui protocolli più diffusi. Lo studente inoltre dovrebbe aver compreso quali siano gli aspetti tecnici ed economici e quali siano i principali attori che governano l'evoluzione di Internet e dei data centers.
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9
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ING-INF/05
|
81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810266 -
Machine Learning
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Erogato in altro semestre o anno
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Secondo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20810260 -
Tecnologie e Architetture per la Gestione dei Dati
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi fondamentali per la tecnologia delle basi di dati insieme ad alcune recenti direzioni di evoluzione della tecnologia stessa. Affrontare le recenti direzioni di evoluzione delle metodologie e tecnologie delle basi di dati, con riferimento alle principali famiglie di problemi di interesse: integrazione di basi di dati eterogenee e autonome; utilizzo di basi di dati per applicazioni di analisi e supporto alle decisioni. Superato il corso, lo studente conoscerà le tecnologie fondamentali su cui sono basati i sistemi relazionali e le principali metodologie e tecnologie per l'integrazione di basi di dati e per lo sviluppo di datawarehouse.
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9
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ING-INF/05
|
81
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi - curriculum ingegneria dei Dati- curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning-I ANNO DUE A SCELTA - (visualizza)
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12
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20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810258 -
New Generation Mobile Networks
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Erogato in altro semestre o anno
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20810257 -
Diritto dei Dati
(obiettivi)
Fornire una introduzione ai principi e alle regole fondamentali del diritto italiano ed europeo in materia di governo dei dati. Approfondire la distinzione normativa tra dati personali e dati non personali, con lo studio dei principali istituti (tra i quali la proprietà intellettuale, la tutela del segreto, la protezione dei dati personali) che disciplinano i profili dell'appartenenza, dell'accesso e della circolazione. Analizzare le questioni poste dall'uso dei dati per decisioni algoritmiche in ambito amministrativo e privatistico
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6
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IUS/02
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54
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-
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-
|
-
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Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
20801648 -
PROBABILITA' E STATISTICA
(obiettivi)
Fornire le conoscenze basilari della probabilità, della statistica descrittiva e di quella inferenziale
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6
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MAT/06
|
54
|
-
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-
|
-
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Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
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Gruppo opzionale:
curriculum Ingegneria dei dati - I anno- tre a scelta tra - (visualizza)
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27
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20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
(obiettivi)
Fornire competenze, sia metodologiche che tecnologiche, sull'architettura del software, che ha un ruolo fondamentale nel raggiungimento degli obiettivi di qualità (requisiti non funzionali) dei sistemi software. Verrà studiata l'architettura dei sistemi software distribuiti e di tipo enterprise, l'architettura basata su componenti, l'architettura orientata ai servizi e le architetture per il cloud. Verranno anche presentati aspetti tecnologici relativi alle principali tipologie di middleware. Alla fine del corso lo studente dovrebbe sapere impostare un progetto di un’architettura software, analizzandone dettagli e problematiche tecnologiche e metodologiche, e valutare l’architettura in termini di raggiungimento di obiettivi di qualità.
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9
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ING-INF/05
|
81
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
(obiettivi)
Fornire allo studente conoscenze metodologico-operative e competenze progettuali per quanto attiene ai metodi di progettazione di codice per il calcolo parallelo e distribuito. Lo studente che abbia superato il corso dovrà essere in grado di: progettare e sviluppare applicazioni, nonché di partecipare al progetto e allo sviluppo di librerie e sottosistemi per applicazioni generiche
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9
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ING-INF/05
|
72
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20801730 -
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810259 -
Internet and Data Centers
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Erogato in altro semestre o anno
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20810266 -
Machine Learning
(obiettivi)
Il corso consentirà agli studenti di approfondire i metodi e gli algoritmi tipici del Machine Learning, quelli supervisionati, non supervisionati e per rinforzo, e di utilizzarli come strumenti per lo sviluppo di tecnologie innovative. In particolare, verranno studiati gli aspetti delle principali aree della disciplina, tra cui la regressione, la classificazione e il clustering. Verranno poi introdotti i metodi e le tecniche di deep learning e ambienti di sviluppo specializzati. Il corso prevede, oltre a lezioni ed esercitazioni, lo svolgimento di un progetto individuale o di gruppo che consentirà agli studenti di applicare le basi teoriche apprese a lezione a problemi concreti su vari domìni d’interesse. Essi saranno relativi ad esempio a come analizzare grandi e complessi dataset in vari ambiti (e.g., la Health Care, la Data Science, il Data Mining, l’Analisi Finanziaria, i Videogame, la Computer Vision, ecc.), creare sistemi che si adattano e migliorano con il tempo (e.g., Recommender Systems), e così via. Infine il corso prevede seminari monografici (anche aziendali) dedicati a vari casi di studio.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
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Secondo anno
Primo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
|
Ore Studio
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Attività
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Lingua
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Gruppo opzionale:
Curriculum Ingegneria dei dati - II anno due a scelta tra - (visualizza)
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12
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Secondo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
|
Ore Lezione
|
Ore Eserc.
|
Ore Lab
|
Ore Studio
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Attività
|
Lingua
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20801785 -
CONOSCENZE UTILI PER L'INSERIMENTO NEL MONDO DEL LAVORO
(obiettivi)
Obiettivo del corso è presentare agli studenti conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro attraverso testimonianze dirette da protagonisti della realtà produttiva. Vengono illustrate le dinamiche di inserimento e di carriera in diverse tipologie di aziende (startup, pmi, multinazionale) in diversi settori merceologici (software integrator, aziende di servizi, aziende di prodotto, gruppi assicurativi e bancari, utility).Vengono insegnati soft skills, utili all’inserimento nel mondo del lavoro (preparazione del cv, preparazione per colloquio di lavoro). Vengono inoltre introdotte nozioni di base del diritto del lavoro.
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1
|
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24
|
-
|
-
|
-
|
Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)
|
ITA |
20802019 -
PROVA FINALE
(obiettivi)
La prova finale è costituita dalla discussione di una relazione scritta (tesi), elaborata dallo studente sotto la guida di un relatore ed eventualmente di uno o più co-relatori. Il relatore della tesi è un docente (professore o ricercatore) che sia membro del Consiglio del Collegio Didattico di Ingegneria Informatica (CD) oppure membro del Dipartimento di Ingegneria e afferente ad un settore scientifico-disciplinare di interesse del Corso di Laurea Magistrale. Gli eventuali co-relatori sono docenti oppure esperti della materia provenienti da enti di ricerca pubblici o privati o dal mondo produttivo.
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26
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650
|
-
|
-
|
-
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Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)
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ITA |
Gruppo opzionale:
Curriculum Ingegneria dei dati - II anno due a scelta tra - (visualizza)
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12
|
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|
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20810006 -
ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi relativi ai più recenti avanzamenti nel settore dell’ingegneria informatica in grado di soddisfare i requisiti delle nuove applicazioni moderne. Il corso viene tenuto in inglese da docenti stranieri di alta qualificazione.
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6
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ING-INF/05
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54
|
-
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-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810211 -
Algoritmi per big data
(obiettivi)
In molti contesti applicativi sono in gioco enormi volumi di dati che vengono utilizzati in ambito economico-finanziario, politico, sociale ed anche istituzionale. Spesso i dati sono memorizzati in enormi cloud distribuite e talvolta sono generati secondo un flusso continuo, così consistente da renderne impossibile una memorizzazione completa. In moltissimi casi i dati sono inerenti ad entità in fitta relazione tra loro e danno luogo a immense reti di collegamenti. Esempi comuni di tali reti sono le reti sociali e biologiche, le reti di distribuzione e il grafo del Web. Inoltre il fatto che i dati siano memorizzati in sistemi gestiti da terze parti pone problemi di integrità che non trovano riscontro nella letteratura informatica classica sia per la tipologia sia per la scala.
Questo scenario pone sfide algoritmiche inedite sulle quali è al lavoro una vasta platea di ricercatori. Tale sforzo ha prodotto, nell’ultimo decennio, molte novità sia sul piano metodologico sia sul piano tecnologico. L’insegnamento ha lo scopo di trasferire agli studenti alcuni tra i più importanti strumenti metodologici nati nell’ambito della ricerca sugli algoritmi per Big Data. Tali strumenti metodologici sono proposti assieme a contesti applicativi sfidanti.
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6
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ING-INF/05
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54
|
-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810140 -
CYBERSECURITY
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Erogato in altro semestre o anno
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20810205 -
Imprenditorialità digitale
(obiettivi)
Fornire agli studenti le competenze tecniche e metodologiche necessarie a concepire, sviluppare e realizzare un progetto imprenditoriale digitale. Il corso sarà articolato in tre parti. La prima parte ha l’obiettivo di illustrare le motivazioni alla base del successo delle aziende digitali (in particolare, ma non solo, le startup) e le dinamiche dell’innovazione digitale. La seconda parte propone agli studenti gli strumenti tecnici e metodologici per la realizzazione di un progetto imprenditoriale digitale. La terza parte consiste nella realizzazione di un progetto ed è caratterizzata da un approccio fortemente sperimentale.
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6
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ING-INF/05
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54
|
-
|
-
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-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810263 -
Logica
(obiettivi)
Acquisire la conoscenza della logica classica e di alcuni sistemi di logica non classica, della relativa semantica formale e metodi di dimostrazione. Acquisire la capacità di utilizzare le logiche studiate per la rappresentazione di realtà sia statiche che dinamiche. Presentazione di alcune importanti applicazioni della logica in ambito informatico.
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6
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ING-INF/05
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60
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20802126 -
VISUALIZZAZIONE DELLE INFORMAZIONI
(obiettivi)
Gli obiettivi del corso sono quelli di introdurre lo studente ai problemi e alle soluzioni relative all'esplorazione visuale di dati astratti, con particolare enfasi sui fenomeni della percezione visiva,sulle metafore grafiche che possono essere adottate e sui metodi e modelli algoritmici più comunemente utilizzati. Verranno approfondite le conoscenze degli studenti su problemi di ingegneria degli algoritmi e diottimizzazione su reti. Tali conoscenze verranno applicate a problemi di visualizzazione dell'informazione di varia natura e con una forte connotazione pratica.
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6
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ING-INF/05
|
54
|
-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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20802125 -
BIG DATA
(obiettivi)
Il corso mira a illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche alla gestione dei big data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per basi di dati. Partendo dai requisiti delle moderne applicazioni per basi di dati, verranno affrontate le diverse problematiche di memorizzazione e uso dei big data, illustrando le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione. Gli argomenti che verranno trattati includono: il le architetture basate su cluster, il paradigma map-reduce, il Cloud computing, i sistemi NoSQL, gli strumenti e i linguaggi per l'analisi dei dati. Durante il corso si cercherà di coniugare aspetti metodologici e tecnologici mediante esercitazioni pratiche con l'ausilio di sistemi reali, seminari aziendali e svolgimento di progetti pratici.
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6
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ING-INF/05
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54
|
-
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-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810223 -
INGEGNERIA DEI DATI
(obiettivi)
Fornire competenze su sistemi, metodologie, modelli e formalismi per l’analisi di informazioni strutturate e non strutturate. In particolare il corso mira a presentare aspetti metodologici e tecnologici per l’estrazione, il cleaning, l’integrazione, l’analisi e l'esplorazione dell'informazione proveniente da fonti non strutturate.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810288 -
12 CFU A SCELTA LIBERA DELLO STUDENTE
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12
|
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108
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-
|
-
|
-
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Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
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ITA |
Intelligenza artificiale e Machine Learning
Primo anno
Primo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
|
Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20810256 -
Automata, Languages and Computing
(obiettivi)
Presentare la teoria dei linguaggi e, parallelamente, la teoria degli automi. Introdurre i paradigmi della computabilità e della complessità. Al termine del corso gli studenti dovrebbero conoscere nuove metodologie formali, dovrebbero riuscire a rivisitare in modo critico, dal punto di vista del potere espressivo, metodologie già introdotte in modo pragmatico e dovrebbero essere in grado di classificare i problemi dal punto di vista delle risorse richieste per la loro risoluzione.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801730 -
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
(obiettivi)
L’obiettivo è quello di presentare i modelli, i metodi e le tecniche fondamentali di varie aree dell'Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento ai metodi di ricerca automatica nello spazio degli stati, alla rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico, all'apprendimento automatico, all'elaborazione del linguaggio naturale, alla visione artificiale. Le lezioni e le esercitazioni pratiche svolte durante il corso consentiranno allo studente di acquisire capacità di analisi e di problem solving su vari domìni d’interesse per la disciplina.
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9
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ING-INF/05
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81
|
-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Intelligenza Artificiale e Machine Learning- I anno - due a scelta tra - (visualizza)
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18
|
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20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810259 -
Internet and Data Centers
(obiettivi)
Fornire competenze avanzate sulle reti di calcolatori e sui data centers con contributi metodologici e tecnici. Particolare attenzione è riservata agli aspetti legati alla scalabilità. Al termine del corso lo studente dovrebbe aver assimilato i concetti di instradamento interdominio e intradominio, controllo di congestione, architetture per servizi scalabili, e dovrebbe aver acquisito tecnicalità avanzate sui protocolli più diffusi. Lo studente inoltre dovrebbe aver compreso quali siano gli aspetti tecnici ed economici e quali siano i principali attori che governano l'evoluzione di Internet e dei data centers.
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9
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ING-INF/05
|
81
|
-
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-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810260 -
Tecnologie e Architetture per la Gestione dei Dati
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Erogato in altro semestre o anno
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Secondo semestre
Insegnamento
|
CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20810263 -
Logica
(obiettivi)
Acquisire la conoscenza della logica classica e di alcuni sistemi di logica non classica, della relativa semantica formale e metodi di dimostrazione. Acquisire la capacità di utilizzare le logiche studiate per la rappresentazione di realtà sia statiche che dinamiche. Presentazione di alcune importanti applicazioni della logica in ambito informatico.
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6
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ING-INF/05
|
60
|
-
|
-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810266 -
Machine Learning
(obiettivi)
Il corso consentirà agli studenti di approfondire i metodi e gli algoritmi tipici del Machine Learning, quelli supervisionati, non supervisionati e per rinforzo, e di utilizzarli come strumenti per lo sviluppo di tecnologie innovative. In particolare, verranno studiati gli aspetti delle principali aree della disciplina, tra cui la regressione, la classificazione e il clustering. Verranno poi introdotti i metodi e le tecniche di deep learning e ambienti di sviluppo specializzati. Il corso prevede, oltre a lezioni ed esercitazioni, lo svolgimento di un progetto individuale o di gruppo che consentirà agli studenti di applicare le basi teoriche apprese a lezione a problemi concreti su vari domìni d’interesse. Essi saranno relativi ad esempio a come analizzare grandi e complessi dataset in vari ambiti (e.g., la Health Care, la Data Science, il Data Mining, l’Analisi Finanziaria, i Videogame, la Computer Vision, ecc.), creare sistemi che si adattano e migliorano con il tempo (e.g., Recommender Systems), e così via. Infine il corso prevede seminari monografici (anche aziendali) dedicati a vari casi di studio.
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9
|
ING-INF/05
|
81
|
-
|
-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Intelligenza Artificiale e Machine Learning- I anno - due a scelta tra - (visualizza)
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18
|
|
|
|
|
|
|
|
20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
(obiettivi)
Fornire competenze, sia metodologiche che tecnologiche, sull'architettura del software, che ha un ruolo fondamentale nel raggiungimento degli obiettivi di qualità (requisiti non funzionali) dei sistemi software. Verrà studiata l'architettura dei sistemi software distribuiti e di tipo enterprise, l'architettura basata su componenti, l'architettura orientata ai servizi e le architetture per il cloud. Verranno anche presentati aspetti tecnologici relativi alle principali tipologie di middleware. Alla fine del corso lo studente dovrebbe sapere impostare un progetto di un’architettura software, analizzandone dettagli e problematiche tecnologiche e metodologiche, e valutare l’architettura in termini di raggiungimento di obiettivi di qualità.
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9
|
ING-INF/05
|
81
|
-
|
-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
(obiettivi)
Fornire allo studente conoscenze metodologico-operative e competenze progettuali per quanto attiene ai metodi di progettazione di codice per il calcolo parallelo e distribuito. Lo studente che abbia superato il corso dovrà essere in grado di: progettare e sviluppare applicazioni, nonché di partecipare al progetto e allo sviluppo di librerie e sottosistemi per applicazioni generiche
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9
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ING-INF/05
|
72
|
-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810259 -
Internet and Data Centers
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810260 -
Tecnologie e Architetture per la Gestione dei Dati
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi fondamentali per la tecnologia delle basi di dati insieme ad alcune recenti direzioni di evoluzione della tecnologia stessa. Affrontare le recenti direzioni di evoluzione delle metodologie e tecnologie delle basi di dati, con riferimento alle principali famiglie di problemi di interesse: integrazione di basi di dati eterogenee e autonome; utilizzo di basi di dati per applicazioni di analisi e supporto alle decisioni. Superato il corso, lo studente conoscerà le tecnologie fondamentali su cui sono basati i sistemi relazionali e le principali metodologie e tecnologie per l'integrazione di basi di dati e per lo sviluppo di datawarehouse.
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9
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ING-INF/05
|
81
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
|
20801648 -
PROBABILITA' E STATISTICA
(obiettivi)
Fornire le conoscenze basilari della probabilità, della statistica descrittiva e di quella inferenziale
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6
|
MAT/06
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54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
Secondo anno
Primo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20801798 -
SISTEMI INTELLIGENTI PER INTERNET
(obiettivi)
Il corso permetterà agli studenti di apprendere vari metodi per la progettazione, l’implementazione e la sperimentazione di sistemi adattivi su Web realizzati mediante tecniche di Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento alle tecniche di Machine Learning. Specifica attenzione sarà posta ai sistemi di Information Retrieval, come i motori di ricerca, i crawler e i document feed. Saranno studiati i modelli di retrieval classici, come il Vector Space Model e i modelli probabilistici, le tecniche di ranking dei documenti, così come l'algoritmo PageRank utilizzato da Google. Saranno affrontati i metodi di Machine Learning in Information Retrieval, incluse le tecniche per la Sentiment Analysis, i metodi di User Modeling necessari per la ricerca personalizzata e le applicazioni di social search che coinvolgono comunità di individui in attività quali il tagging dei contenuti e il question answering. Si approfondiranno le tecniche per l’analisi dei social network (e.g., Facebook e Twitter) che consentiranno di esplorare fenomeni come la diffusione delle fake news, il filter bubble e la polarizzazione degli utenti. Si studieranno, infine, i Recommender System, dagli algoritmi di base (e.g., collaborative filtering) agli scenari applicativi (e.g., film, libri, artisti e brani musicali)
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6
|
ING-INF/05
|
54
|
-
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-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Intelligenza Artificiale e Machine Learning- II anno - due a scelta tra - (visualizza)
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12
|
|
|
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|
|
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|
20810006 -
ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
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Erogato in altro semestre o anno
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20802125 -
BIG DATA
|
Erogato in altro semestre o anno
|
20802136 -
CYBER PHYSICAL SYSTEMS
(obiettivi)
La progettazione di CPS richiede la capacità di saper coniugare discipline diverse. In particolare, i CPS si pongono come area di intersezione di discipline quali il controllo, l'elaborazione dei segnali, la data-fusion e il calcolo in tempo real-time. Il corso, pertanto, si propone di fornire allo studente alcune conoscenze di base di queste aree tematiche utilizzando un approccio di tipo sistemistico. Saranno inoltre trattati argomenti innovativi per la fusione e l'aggregazione dei dati mediante lo studio diretto della letteratura.
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6
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ING-INF/04
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810262 -
Deep Learning
(obiettivi)
Fornire competenze avanzate e specifiche nell'ambito delle architetture di reti neurali Deep. Il corso è costituito da una parte teorica e metodologica sui concetti fondamentali, e da una attività laboratoriale in cui tali concetti sono applicati nella risoluzione di problemi mediante recenti framework di sviluppo. Al termine del corso lo studente sarà in grado di: addestrare e ottimizzare in maniera adeguata reti neurali Deep; saper distinguere tra diverse soluzioni, e saper selezionare e personalizzare le architetture di reti più efficaci da utilizzare in ambiti applicativi reali, supervised, unsupervised o seguendo un approccio basato su un apprendimento per rinforzo.
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6
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ING-INF/05
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810205 -
Imprenditorialità digitale
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810223 -
INGEGNERIA DEI DATI
(obiettivi)
Fornire competenze su sistemi, metodologie, modelli e formalismi per l’analisi di informazioni strutturate e non strutturate. In particolare il corso mira a presentare aspetti metodologici e tecnologici per l’estrazione, il cleaning, l’integrazione, l’analisi e l'esplorazione dell'informazione proveniente da fonti non strutturate.
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6
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ING-INF/05
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810264 -
Pianificazione Automatica
(obiettivi)
Il corso presenta il problema della pianificazione automatica in Intelligenza Artificiale. Verranno introdotti modelli e tecniche di risoluzione sia per la pianificazione "classica", sia per la pianificazione temporale, coinvolgendo aspetti di scheduling. Verranno presentate diverse metodologie per la sintesi di piani d'azione e la loro esecuzione, e si considereranno aspetti legati all'apprendimento automatico di domini di pianificazione classica. Saranno inoltre presentate e discusse diverse applicazioni ed esempi di utilizzo delle tecniche presentate, anche in relazione al controllo di robot autonomi.
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6
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ING-INF/05
|
54
|
-
|
-
|
-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810140 -
CYBERSECURITY
(obiettivi)
Il corso in Cybersecurity intende fornire allo studente le competenze necessarie per comprendere e affrontare problematiche di sicurezza informatica per sistemi ICT e organizzazioni complesse, per progettare reti e sistemi informatici con un certo livello di sicurezza e per pianficiare e gestire attività legate alla sicurezza informatica. Il corso fornice competenze circa attacchi, contromisure, strumenti crittografici, applicazioni e metodologie nel campo della cybersecurity. Argomenti avanzati circa l'integrità dei dati sono anche trattati.
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6
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ING-INF/05
|
54
|
-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
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Gruppo opzionale:
curriculum Intelligenza Artificiale e Machine Learning- II anno - uno a scelta tra - (visualizza)
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6
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20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
(obiettivi)
Fornire conoscenze di base, sia metodologiche che quantitative, per la rappresentazione e la soluzione di problemi di ottimizzazione. Preparare gli studenti all'uso dei modelli di programmazione matematica con particolare attenzione rivolta ai modelli di ottimizzazione a variabili intere e ad alcune loro applicazioni.
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6
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MAT/09
|
54
|
-
|
-
|
-
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Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
20810267 -
Artificial Intelligence from Engineering to Arts
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
(obiettivi)
Obiettivo del corso è far acquisire i principali strumenti teorici e metodologici per la modellizzazione delle decisioni e per l’individuazione delle migliori strategie di supporto alle decisioni in considerazione degli obiettivi prefissati. Il corso mira anche a fornire abilità e competenze su come utilizzare i dati a disposizione per implementare modelli prescrittivi analitici a supporto delle decisioni, come leggere i risultati forniti dai modelli in uso e come interpretarli per proporre soluzioni opportune a problemi gestionali complessi
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6
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MAT/09
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
20810254 -
TEORIA DEI GIOCHI
(obiettivi)
Obiettivo del corso è l’acquisizione di strumenti formali per modellare le interazioni strategiche tra due o più giocatori, tipicamente individui razionali che prendono decisioni allo scopo di ottimizzare i propri obiettivi soggettivi. Nel corso verranno studiati giochi cooperativi e non cooperativi, partendo dalle applicazioni in ambito sociale, politico o economico, per arrivare alle applicazioni in diversi ambiti dell’intelligenza artificiale, dall’addestramento di reti neurali al reinforcement learning nei sistemi multi-agente.
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6
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MAT/09
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
20802061 -
LABORATORIO DI MULTIMEDIALITA'
|
Erogato in altro semestre o anno
|
20810258 -
New Generation Mobile Networks
(obiettivi)
Acquisire conoscenze generali sui sistemi mobili cellulari di nuova generazione (3G, 4G, 5G, 6G) come parte integrante di un sistema di comunicazioni. Fornire una panoramica sui principali concetti operativi di una rete mobile strutturata, quali quelli riguardanti i servizi offerti anche dal punto di vista economico e finanziario, i requisiti di qualità, la gestione della mobilità, le problematiche di sicurezza, confidenzialità e autenticazione, i servizi di localizzazione, il controllo energetico dei dispositivi connessi, le tecnologie di accesso alla rete internet mediante dispositivi wireless, l'evoluzione delle architetture di rete virtualizzate e riconfigurabili via SW, gli algoritmi di elaborazione parallela che consentono un collegamento efficiente e dedicato negli standard più moderni (5G e oltre) con e tra i terminali e gli oggetti connessi nell'IoT.
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6
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ING-INF/03
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
|
Secondo semestre
Insegnamento
|
CFU
|
SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
|
Ore Studio
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Attività
|
Lingua
|
20801785 -
CONOSCENZE UTILI PER L'INSERIMENTO NEL MONDO DEL LAVORO
(obiettivi)
Obiettivo del corso è presentare agli studenti conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro attraverso testimonianze dirette da protagonisti della realtà produttiva. Vengono illustrate le dinamiche di inserimento e di carriera in diverse tipologie di aziende (startup, pmi, multinazionale) in diversi settori merceologici (software integrator, aziende di servizi, aziende di prodotto, gruppi assicurativi e bancari, utility).Vengono insegnati soft skills, utili all’inserimento nel mondo del lavoro (preparazione del cv, preparazione per colloquio di lavoro). Vengono inoltre introdotte nozioni di base del diritto del lavoro.
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1
|
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24
|
-
|
-
|
-
|
Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)
|
ITA |
20802019 -
PROVA FINALE
(obiettivi)
La prova finale è costituita dalla discussione di una relazione scritta (tesi), elaborata dallo studente sotto la guida di un relatore ed eventualmente di uno o più co-relatori. Il relatore della tesi è un docente (professore o ricercatore) che sia membro del Consiglio del Collegio Didattico di Ingegneria Informatica (CD) oppure membro del Dipartimento di Ingegneria e afferente ad un settore scientifico-disciplinare di interesse del Corso di Laurea Magistrale. Gli eventuali co-relatori sono docenti oppure esperti della materia provenienti da enti di ricerca pubblici o privati o dal mondo produttivo.
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26
|
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650
|
-
|
-
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-
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Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)
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ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Intelligenza Artificiale e Machine Learning- II anno - due a scelta tra - (visualizza)
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12
|
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20810006 -
ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi relativi ai più recenti avanzamenti nel settore dell’ingegneria informatica in grado di soddisfare i requisiti delle nuove applicazioni moderne. Il corso viene tenuto in inglese da docenti stranieri di alta qualificazione.
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6
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ING-INF/05
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20802125 -
BIG DATA
(obiettivi)
Il corso mira a illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche alla gestione dei big data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per basi di dati. Partendo dai requisiti delle moderne applicazioni per basi di dati, verranno affrontate le diverse problematiche di memorizzazione e uso dei big data, illustrando le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione. Gli argomenti che verranno trattati includono: il le architetture basate su cluster, il paradigma map-reduce, il Cloud computing, i sistemi NoSQL, gli strumenti e i linguaggi per l'analisi dei dati. Durante il corso si cercherà di coniugare aspetti metodologici e tecnologici mediante esercitazioni pratiche con l'ausilio di sistemi reali, seminari aziendali e svolgimento di progetti pratici.
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6
|
ING-INF/05
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20802136 -
CYBER PHYSICAL SYSTEMS
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810262 -
Deep Learning
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810205 -
Imprenditorialità digitale
(obiettivi)
Fornire agli studenti le competenze tecniche e metodologiche necessarie a concepire, sviluppare e realizzare un progetto imprenditoriale digitale. Il corso sarà articolato in tre parti. La prima parte ha l’obiettivo di illustrare le motivazioni alla base del successo delle aziende digitali (in particolare, ma non solo, le startup) e le dinamiche dell’innovazione digitale. La seconda parte propone agli studenti gli strumenti tecnici e metodologici per la realizzazione di un progetto imprenditoriale digitale. La terza parte consiste nella realizzazione di un progetto ed è caratterizzata da un approccio fortemente sperimentale.
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6
|
ING-INF/05
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810223 -
INGEGNERIA DEI DATI
|
Erogato in altro semestre o anno
|
20810264 -
Pianificazione Automatica
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810140 -
CYBERSECURITY
|
Erogato in altro semestre o anno
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Gruppo opzionale:
curriculum Intelligenza Artificiale e Machine Learning- II anno - uno a scelta tra - (visualizza)
|
6
|
|
|
|
|
|
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|
20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
|
Erogato in altro semestre o anno
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20810267 -
Artificial Intelligence from Engineering to Arts
(obiettivi)
L’obiettivo formativo del corso è avvicinare lo studente ad alcune applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML) in campo ingegneristico e in campo artistico. Il corso è quindi concepito in due parti: la prima che riguarda applicazioni di IA all’ingegneria dell'energia elettrica e dell'informazione; la seconda che si concentra sull’utilizzazione di tecniche di ML per la produzione musicale e artistica in generale. Lo studente avrà così l’opportunità di apprendere come l’IA sia uno strumento molto versatile e performante in campi applicativi pur molto distanti culturalmente.
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6
|
ING-IND/31
|
54
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
|
Erogato in altro semestre o anno
|
20810254 -
TEORIA DEI GIOCHI
|
Erogato in altro semestre o anno
|
20802061 -
LABORATORIO DI MULTIMEDIALITA'
(obiettivi)
Il corso avrà l'obiettivo di illustrare le metodologie più avanzate per la caratterizzazione ed il trattamento dei segnali multimediali. In particolare si approfondirà lo studio di segnali video e di immagini sia nel caso bidimensionale che in quello tridimensionale. Il corso sarà suddiviso in due parti: la prima per fornire agli studenti le conoscenze teoriche di base sugli strumenti per l’elaborazione dei segnali multimediali e sulla programmazione in Matlab, la seconda consiste in esperienze pratiche, di gruppo e individuali, sia su calcolatori che tramite dispositivi messi a disposizione degli studenti (Kinect, sistemi di restituzione 3D, webcam stereo). L’utilizzo in laboratorio di sistemi di acquisizione, elaborazione e restituzione, consentirà allo studente di ottenere le conoscenze di base per il progetto di sistemi di comunicazione multimediali efficaci in termini di qualità, del costo e della sicurezza. Il corso prevede seminari monografici dedicati ad approfondire esempi di applicazione dei segnali multimediali come e-learning, cinema, IP-tv e comunicazioni mobili.
|
6
|
ING-INF/03
|
42
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
20810258 -
New Generation Mobile Networks
|
Erogato in altro semestre o anno
|
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20810288 -
12 CFU A SCELTA LIBERA DELLO STUDENTE
|
12
|
|
108
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
|
ITA |
Algoritmi, Big Data e Machine Learning
Primo anno
Primo semestre
Insegnamento
|
CFU
|
SSD
|
Ore Lezione
|
Ore Eserc.
|
Ore Lab
|
Ore Studio
|
Attività
|
Lingua
|
20810256 -
Automata, Languages and Computing
(obiettivi)
Presentare la teoria dei linguaggi e, parallelamente, la teoria degli automi. Introdurre i paradigmi della computabilità e della complessità. Al termine del corso gli studenti dovrebbero conoscere nuove metodologie formali, dovrebbero riuscire a rivisitare in modo critico, dal punto di vista del potere espressivo, metodologie già introdotte in modo pragmatico e dovrebbero essere in grado di classificare i problemi dal punto di vista delle risorse richieste per la loro risoluzione.
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9
|
ING-INF/05
|
81
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
20810259 -
Internet and Data Centers
(obiettivi)
Fornire competenze avanzate sulle reti di calcolatori e sui data centers con contributi metodologici e tecnici. Particolare attenzione è riservata agli aspetti legati alla scalabilità. Al termine del corso lo studente dovrebbe aver assimilato i concetti di instradamento interdominio e intradominio, controllo di congestione, architetture per servizi scalabili, e dovrebbe aver acquisito tecnicalità avanzate sui protocolli più diffusi. Lo studente inoltre dovrebbe aver compreso quali siano gli aspetti tecnici ed economici e quali siano i principali attori che governano l'evoluzione di Internet e dei data centers.
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9
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ING-INF/05
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81
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi - curriculum ingegneria dei Dati- curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning-I ANNO DUE A SCELTA - (visualizza)
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12
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20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
(obiettivi)
Fornire conoscenze di base, sia metodologiche che quantitative, per la rappresentazione e la soluzione di problemi di ottimizzazione. Preparare gli studenti all'uso dei modelli di programmazione matematica con particolare attenzione rivolta ai modelli di ottimizzazione a variabili intere e ad alcune loro applicazioni.
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6
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MAT/09
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54
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
(obiettivi)
Obiettivo del corso è far acquisire i principali strumenti teorici e metodologici per la modellizzazione delle decisioni e per l’individuazione delle migliori strategie di supporto alle decisioni in considerazione degli obiettivi prefissati. Il corso mira anche a fornire abilità e competenze su come utilizzare i dati a disposizione per implementare modelli prescrittivi analitici a supporto delle decisioni, come leggere i risultati forniti dai modelli in uso e come interpretarli per proporre soluzioni opportune a problemi gestionali complessi
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6
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MAT/09
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54
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810258 -
New Generation Mobile Networks
(obiettivi)
Acquisire conoscenze generali sui sistemi mobili cellulari di nuova generazione (3G, 4G, 5G, 6G) come parte integrante di un sistema di comunicazioni. Fornire una panoramica sui principali concetti operativi di una rete mobile strutturata, quali quelli riguardanti i servizi offerti anche dal punto di vista economico e finanziario, i requisiti di qualità, la gestione della mobilità, le problematiche di sicurezza, confidenzialità e autenticazione, i servizi di localizzazione, il controllo energetico dei dispositivi connessi, le tecnologie di accesso alla rete internet mediante dispositivi wireless, l'evoluzione delle architetture di rete virtualizzate e riconfigurabili via SW, gli algoritmi di elaborazione parallela che consentono un collegamento efficiente e dedicato negli standard più moderni (5G e oltre) con e tra i terminali e gli oggetti connessi nell'IoT.
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6
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ING-INF/03
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54
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20810257 -
Diritto dei Dati
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Erogato in altro semestre o anno
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20801648 -
PROBABILITA' E STATISTICA
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Erogato in altro semestre o anno
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Gruppo opzionale:
curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning- I anno "uno a scelta tra" - (visualizza)
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9
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20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
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Erogato in altro semestre o anno
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20801730 -
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
(obiettivi)
L’obiettivo è quello di presentare i modelli, i metodi e le tecniche fondamentali di varie aree dell'Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento ai metodi di ricerca automatica nello spazio degli stati, alla rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico, all'apprendimento automatico, all'elaborazione del linguaggio naturale, alla visione artificiale. Le lezioni e le esercitazioni pratiche svolte durante il corso consentiranno allo studente di acquisire capacità di analisi e di problem solving su vari domìni d’interesse per la disciplina.
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9
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ING-INF/05
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81
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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Secondo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20810266 -
Machine Learning
(obiettivi)
Il corso consentirà agli studenti di approfondire i metodi e gli algoritmi tipici del Machine Learning, quelli supervisionati, non supervisionati e per rinforzo, e di utilizzarli come strumenti per lo sviluppo di tecnologie innovative. In particolare, verranno studiati gli aspetti delle principali aree della disciplina, tra cui la regressione, la classificazione e il clustering. Verranno poi introdotti i metodi e le tecniche di deep learning e ambienti di sviluppo specializzati. Il corso prevede, oltre a lezioni ed esercitazioni, lo svolgimento di un progetto individuale o di gruppo che consentirà agli studenti di applicare le basi teoriche apprese a lezione a problemi concreti su vari domìni d’interesse. Essi saranno relativi ad esempio a come analizzare grandi e complessi dataset in vari ambiti (e.g., la Health Care, la Data Science, il Data Mining, l’Analisi Finanziaria, i Videogame, la Computer Vision, ecc.), creare sistemi che si adattano e migliorano con il tempo (e.g., Recommender Systems), e così via. Infine il corso prevede seminari monografici (anche aziendali) dedicati a vari casi di studio.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810260 -
Tecnologie e Architetture per la Gestione dei Dati
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi fondamentali per la tecnologia delle basi di dati insieme ad alcune recenti direzioni di evoluzione della tecnologia stessa. Affrontare le recenti direzioni di evoluzione delle metodologie e tecnologie delle basi di dati, con riferimento alle principali famiglie di problemi di interesse: integrazione di basi di dati eterogenee e autonome; utilizzo di basi di dati per applicazioni di analisi e supporto alle decisioni. Superato il corso, lo studente conoscerà le tecnologie fondamentali su cui sono basati i sistemi relazionali e le principali metodologie e tecnologie per l'integrazione di basi di dati e per lo sviluppo di datawarehouse.
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9
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ING-INF/05
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81
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
Gruppo opzionale:
curriculum Sistemi Informatici Complessi - curriculum ingegneria dei Dati- curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning-I ANNO DUE A SCELTA - (visualizza)
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12
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20810252 -
ALGORITMI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810208 -
Decision Support Systems and Analytics
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Erogato in altro semestre o anno
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20810258 -
New Generation Mobile Networks
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Erogato in altro semestre o anno
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20810257 -
Diritto dei Dati
(obiettivi)
Fornire una introduzione ai principi e alle regole fondamentali del diritto italiano ed europeo in materia di governo dei dati. Approfondire la distinzione normativa tra dati personali e dati non personali, con lo studio dei principali istituti (tra i quali la proprietà intellettuale, la tutela del segreto, la protezione dei dati personali) che disciplinano i profili dell'appartenenza, dell'accesso e della circolazione. Analizzare le questioni poste dall'uso dei dati per decisioni algoritmiche in ambito amministrativo e privatistico
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6
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IUS/02
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54
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20801648 -
PROBABILITA' E STATISTICA
(obiettivi)
Fornire le conoscenze basilari della probabilità, della statistica descrittiva e di quella inferenziale
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6
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MAT/06
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54
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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Gruppo opzionale:
curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning- I anno "uno a scelta tra" - (visualizza)
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9
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20810007 -
ARCHITETTURA DEI SISTEMI SOFTWARE
(obiettivi)
Fornire competenze, sia metodologiche che tecnologiche, sull'architettura del software, che ha un ruolo fondamentale nel raggiungimento degli obiettivi di qualità (requisiti non funzionali) dei sistemi software. Verrà studiata l'architettura dei sistemi software distribuiti e di tipo enterprise, l'architettura basata su componenti, l'architettura orientata ai servizi e le architetture per il cloud. Verranno anche presentati aspetti tecnologici relativi alle principali tipologie di middleware. Alla fine del corso lo studente dovrebbe sapere impostare un progetto di un’architettura software, analizzandone dettagli e problematiche tecnologiche e metodologiche, e valutare l’architettura in termini di raggiungimento di obiettivi di qualità.
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9
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ING-INF/05
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81
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810157 -
CALCOLO PARALLELO E DISTRIBUITO
(obiettivi)
Fornire allo studente conoscenze metodologico-operative e competenze progettuali per quanto attiene ai metodi di progettazione di codice per il calcolo parallelo e distribuito. Lo studente che abbia superato il corso dovrà essere in grado di: progettare e sviluppare applicazioni, nonché di partecipare al progetto e allo sviluppo di librerie e sottosistemi per applicazioni generiche
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9
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ING-INF/05
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72
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801730 -
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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Erogato in altro semestre o anno
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Secondo anno
Primo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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Gruppo opzionale:
Curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning II anno- due a scelta di cui - (visualizza)
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12
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20810006 -
ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
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Erogato in altro semestre o anno
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20810261 -
Computer Graphics
(obiettivi)
Il corso mira ad illustrare le moderne architetture software e hardware di grafica, ed a fornire soluzioni matematiche, tecniche e metodologiche per la realizzazione di progetti che coinvolgano la visualizzazione di dati nello spazio 2D o 3D. Verranno esposti i concetti di base della grafica quali spazi, curve, superfici e volumi, ponendo l’accento su nozioni ed algoritmi correntemente usati nella visualizzazione scientifica, videogames, e animazione computerizzata. Inoltre, il corso mira ad esporre alcuni dettagli dell’hardware e delle piattaforme software correntemente in uso.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810140 -
CYBERSECURITY
(obiettivi)
Il corso in Cybersecurity intende fornire allo studente le competenze necessarie per comprendere e affrontare problematiche di sicurezza informatica per sistemi ICT e organizzazioni complesse, per progettare reti e sistemi informatici con un certo livello di sicurezza e per pianficiare e gestire attività legate alla sicurezza informatica. Il corso fornice competenze circa attacchi, contromisure, strumenti crittografici, applicazioni e metodologie nel campo della cybersecurity. Argomenti avanzati circa l'integrità dei dati sono anche trattati.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810262 -
Deep Learning
(obiettivi)
Fornire competenze avanzate e specifiche nell'ambito delle architetture di reti neurali Deep. Il corso è costituito da una parte teorica e metodologica sui concetti fondamentali, e da una attività laboratoriale in cui tali concetti sono applicati nella risoluzione di problemi mediante recenti framework di sviluppo. Al termine del corso lo studente sarà in grado di: addestrare e ottimizzare in maniera adeguata reti neurali Deep; saper distinguere tra diverse soluzioni, e saper selezionare e personalizzare le architetture di reti più efficaci da utilizzare in ambiti applicativi reali, supervised, unsupervised o seguendo un approccio basato su un apprendimento per rinforzo.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810205 -
Imprenditorialità digitale
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Erogato in altro semestre o anno
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20810223 -
INGEGNERIA DEI DATI
(obiettivi)
Fornire competenze su sistemi, metodologie, modelli e formalismi per l’analisi di informazioni strutturate e non strutturate. In particolare il corso mira a presentare aspetti metodologici e tecnologici per l’estrazione, il cleaning, l’integrazione, l’analisi e l'esplorazione dell'informazione proveniente da fonti non strutturate.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801798 -
SISTEMI INTELLIGENTI PER INTERNET
(obiettivi)
Il corso permetterà agli studenti di apprendere vari metodi per la progettazione, l’implementazione e la sperimentazione di sistemi adattivi su Web realizzati mediante tecniche di Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento alle tecniche di Machine Learning. Specifica attenzione sarà posta ai sistemi di Information Retrieval, come i motori di ricerca, i crawler e i document feed. Saranno studiati i modelli di retrieval classici, come il Vector Space Model e i modelli probabilistici, le tecniche di ranking dei documenti, così come l'algoritmo PageRank utilizzato da Google. Saranno affrontati i metodi di Machine Learning in Information Retrieval, incluse le tecniche per la Sentiment Analysis, i metodi di User Modeling necessari per la ricerca personalizzata e le applicazioni di social search che coinvolgono comunità di individui in attività quali il tagging dei contenuti e il question answering. Si approfondiranno le tecniche per l’analisi dei social network (e.g., Facebook e Twitter) che consentiranno di esplorare fenomeni come la diffusione delle fake news, il filter bubble e la polarizzazione degli utenti. Si studieranno, infine, i Recommender System, dagli algoritmi di base (e.g., collaborative filtering) agli scenari applicativi (e.g., film, libri, artisti e brani musicali)
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802126 -
VISUALIZZAZIONE DELLE INFORMAZIONI
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Erogato in altro semestre o anno
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Secondo semestre
Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20801785 -
CONOSCENZE UTILI PER L'INSERIMENTO NEL MONDO DEL LAVORO
(obiettivi)
Obiettivo del corso è presentare agli studenti conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro attraverso testimonianze dirette da protagonisti della realtà produttiva. Vengono illustrate le dinamiche di inserimento e di carriera in diverse tipologie di aziende (startup, pmi, multinazionale) in diversi settori merceologici (software integrator, aziende di servizi, aziende di prodotto, gruppi assicurativi e bancari, utility).Vengono insegnati soft skills, utili all’inserimento nel mondo del lavoro (preparazione del cv, preparazione per colloquio di lavoro). Vengono inoltre introdotte nozioni di base del diritto del lavoro.
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1
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24
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-
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-
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-
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Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)
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ITA |
20802019 -
PROVA FINALE
(obiettivi)
La prova finale è costituita dalla discussione di una relazione scritta (tesi), elaborata dallo studente sotto la guida di un relatore ed eventualmente di uno o più co-relatori. Il relatore della tesi è un docente (professore o ricercatore) che sia membro del Consiglio del Collegio Didattico di Ingegneria Informatica (CD) oppure membro del Dipartimento di Ingegneria e afferente ad un settore scientifico-disciplinare di interesse del Corso di Laurea Magistrale. Gli eventuali co-relatori sono docenti oppure esperti della materia provenienti da enti di ricerca pubblici o privati o dal mondo produttivo.
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26
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650
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-
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-
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-
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Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)
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ITA |
20810211 -
Algoritmi per big data
(obiettivi)
In molti contesti applicativi sono in gioco enormi volumi di dati che vengono utilizzati in ambito economico-finanziario, politico, sociale ed anche istituzionale. Spesso i dati sono memorizzati in enormi cloud distribuite e talvolta sono generati secondo un flusso continuo, così consistente da renderne impossibile una memorizzazione completa. In moltissimi casi i dati sono inerenti ad entità in fitta relazione tra loro e danno luogo a immense reti di collegamenti. Esempi comuni di tali reti sono le reti sociali e biologiche, le reti di distribuzione e il grafo del Web. Inoltre il fatto che i dati siano memorizzati in sistemi gestiti da terze parti pone problemi di integrità che non trovano riscontro nella letteratura informatica classica sia per la tipologia sia per la scala.
Questo scenario pone sfide algoritmiche inedite sulle quali è al lavoro una vasta platea di ricercatori. Tale sforzo ha prodotto, nell’ultimo decennio, molte novità sia sul piano metodologico sia sul piano tecnologico. L’insegnamento ha lo scopo di trasferire agli studenti alcuni tra i più importanti strumenti metodologici nati nell’ambito della ricerca sugli algoritmi per Big Data. Tali strumenti metodologici sono proposti assieme a contesti applicativi sfidanti.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802125 -
BIG DATA
(obiettivi)
Il corso mira a illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche alla gestione dei big data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per basi di dati. Partendo dai requisiti delle moderne applicazioni per basi di dati, verranno affrontate le diverse problematiche di memorizzazione e uso dei big data, illustrando le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione. Gli argomenti che verranno trattati includono: il le architetture basate su cluster, il paradigma map-reduce, il Cloud computing, i sistemi NoSQL, gli strumenti e i linguaggi per l'analisi dei dati. Durante il corso si cercherà di coniugare aspetti metodologici e tecnologici mediante esercitazioni pratiche con l'ausilio di sistemi reali, seminari aziendali e svolgimento di progetti pratici.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
Gruppo opzionale:
Curriculum Algoritmi, Big Data e Machine Learning II anno- due a scelta di cui - (visualizza)
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12
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20810006 -
ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
(obiettivi)
Presentare modelli, metodi e sistemi relativi ai più recenti avanzamenti nel settore dell’ingegneria informatica in grado di soddisfare i requisiti delle nuove applicazioni moderne. Il corso viene tenuto in inglese da docenti stranieri di alta qualificazione.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810261 -
Computer Graphics
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Erogato in altro semestre o anno
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20810140 -
CYBERSECURITY
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Erogato in altro semestre o anno
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20810262 -
Deep Learning
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Erogato in altro semestre o anno
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20810205 -
Imprenditorialità digitale
(obiettivi)
Fornire agli studenti le competenze tecniche e metodologiche necessarie a concepire, sviluppare e realizzare un progetto imprenditoriale digitale. Il corso sarà articolato in tre parti. La prima parte ha l’obiettivo di illustrare le motivazioni alla base del successo delle aziende digitali (in particolare, ma non solo, le startup) e le dinamiche dell’innovazione digitale. La seconda parte propone agli studenti gli strumenti tecnici e metodologici per la realizzazione di un progetto imprenditoriale digitale. La terza parte consiste nella realizzazione di un progetto ed è caratterizzata da un approccio fortemente sperimentale.
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6
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ING-INF/05
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54
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20810223 -
INGEGNERIA DEI DATI
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Erogato in altro semestre o anno
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20801798 -
SISTEMI INTELLIGENTI PER INTERNET
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Erogato in altro semestre o anno
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20802126 -
VISUALIZZAZIONE DELLE INFORMAZIONI
(obiettivi)
Gli obiettivi del corso sono quelli di introdurre lo studente ai problemi e alle soluzioni relative all'esplorazione visuale di dati astratti, con particolare enfasi sui fenomeni della percezione visiva,sulle metafore grafiche che possono essere adottate e sui metodi e modelli algoritmici più comunemente utilizzati. Verranno approfondite le conoscenze degli studenti su problemi di ingegneria degli algoritmi e diottimizzazione su reti. Tali conoscenze verranno applicate a problemi di visualizzazione dell'informazione di varia natura e con una forte connotazione pratica.
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6
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ING-INF/05
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54
|
-
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-
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-
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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20810288 -
12 CFU A SCELTA LIBERA DELLO STUDENTE
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12
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108
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-
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Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
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ITA |