| Informazioni generali | ||||
| Università | SALERNO | Responsabile del Percorso | Vincenzo Auletta | |
|---|---|---|---|---|
| Livello del Cdl | MAGISTRALE | auletta@unisa.it | ||
| Scheda Unica Annuale (SUA) del Corso di Laurea: | Visualizza documento SUA caricato | E' un percorso interdisciplinare | No | |
| Commento | Ordinamento ex art 270 | |||
| Legenda delle Aree | |||||
| A: | Fondamenti | G: | Basi di dati | altro INF: | Crediti di INFORMATICA non classificati nelle aree |
|---|---|---|---|---|---|
| B: | Algoritmi | H: | Computazione su rete | INF: | Crediti di INFORMATICA non classificabili a priori |
| C: | Programmazione | I: | Ingegneria del software | MAT: | Crediti di MATEMATICA |
| D: | Linguaggi | L: | Interazione, grafica e multimedialità | altro: | Crediti NON dell'INFORMATICA nè della MATEMATICA |
| E: | Architetture | M: | Rappresentazione della conoscenza | NC: | Crediti Non Classificabili a priori |
| F: | Sistemi operativi | A_M: | Una qualunque delle aree da A a M | ||
| Insegnamenti e ripartizione CFU per area | CFU | A | B | C | D | E | F | G | H | I | L | M | A_M | altro INF | INF | MAT | altro | NC |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Algoritmi II - Laboratorio | 2 | 2 | ||||||||||||||||
| Algoritmi II - Lezioni | 7 | 7 | ||||||||||||||||
| Automi, Linguaggi e Complessità | 9 | 7 | 2 | |||||||||||||||
| Basi di Dati II - Laboratorio | 2 | 2 | ||||||||||||||||
| Basi di Dati II - Lezioni | 7 | 7 | ||||||||||||||||
| Esame a scelta libera 1 | 6 | 6 | ||||||||||||||||
| Esame a scelta libera 2 | 6 | 6 | ||||||||||||||||
| Esami curriculari (M) | 24 | 24 | ||||||||||||||||
| Intelligenza Artificiale e Computazionale | 9 | 9 | ||||||||||||||||
| Linguaggi di Programmazione e Compilatori - Laboratorio | 2 | 2 | ||||||||||||||||
| Linguaggi di Programmazione e Compilatori - Lezioni | 7 | 7 | ||||||||||||||||
| Ottimizzazione - Laboratorio | 2 | 2 | ||||||||||||||||
| Ottimizzazione - Lezioni | 7 | 7 | ||||||||||||||||
| Sicurezza - Laboratorio | 2 | 2 | ||||||||||||||||
| Sicurezza - Lezioni | 7 | 2 | 5 | |||||||||||||||
| Attività Extracurriculari | 1 | 1 | ||||||||||||||||
| Lingue Straniere | 0 | 0 | ||||||||||||||||
| Prova Finale | 19 | 19 | ||||||||||||||||
| Tirocinio | 1 | 1 | ||||||||||||||||
| TOTALE | 120 | 9 | 7 | 2 | 11 | 0 | 0 | 9 | 7 | 0 | 0 | 9 | 0 | 0 | 24 | 9 | 0 | 33 |
| Nome | Algoritmi II - Laboratorio | CFU | 2 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 12 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
2 cfu così ripartiti nelle aree:
- 2 CFU nell'area C - Programmazione
Sillabo dell'insegnamento
- C - Programmazione
- *
PSA - Problem Solving e Algoritmi
Implementazione di Algoritmi Efficienti - *
PSA - Problem Solving e Algoritmi
Implementazione di Algoritmi Efficienti
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Algoritmi II - Lezioni | CFU | 7 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
7 cfu così ripartiti nelle aree:
- 7 CFU nell'area B - Algoritmi
Sillabo dell'insegnamento
- B - Algoritmi
- *
ASC - Algoritmi su Strutture Combinatorie
Algoritmi approssimanti su grafi -
TAPA - Tecniche fondamentali di Analisi e Progetto di Algoritmi
Algoritmi euristici - *
A - Algoritmi fondamentali
Algoritmi probabilistici -
AD - Algoritmi Distribuiti
Algortmi distribuiti - *
A - Algoritmi fondamentali
Algoritmi approssimanti per lo scheduling -
TAPA - Tecniche fondamentali di Analisi e Progetto di Algoritmi
Programmazione lineare e arrotondamento - *
A - Algoritmi fondamentali
Algoritmi su casi speciali: algoritmi su albero e algoritmi parametrizzati
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Automi, Linguaggi e Complessità | CFU | 9 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
9 cfu così ripartiti nelle aree:
- 7 CFU nell'area A - Fondamenti
- 2 CFU nell'area D - Linguaggi
Sillabo dell'insegnamento
- A - Fondamenti
- *
CAL - Calcolabilita'
Decidibilità - *
ALF - Automi e Linguaggi Formali
Automi non deterministici - *
ALF - Automi e Linguaggi Formali
Automi push-down -
COM - Complessita'
NP-Completezza - *
ALF - Automi e Linguaggi Formali
Espressioni regolari - *
ALF - Automi e Linguaggi Formali
Automi finiti -
COM - Complessita'
Gerarchie di classi di complessità - D - Linguaggi
-
TAV - Tecniche di Analisi e Verifica
Verifica di sistemi - *
LF - Linguaggi Formali
Linguaggi regolari e context-free
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Basi di Dati II - Laboratorio | CFU | 2 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 12 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
2 cfu così ripartiti nelle aree:
- 2 CFU nell'area G - Basi di dati
Sillabo dell'insegnamento
- G - Basi di dati
-
OFGI - Organizzazione Fisica e Gestione delle Interrogazioni
Strutture di indici per i file -
OFGI - Organizzazione Fisica e Gestione delle Interrogazioni
Memorizzazione di record ed organizzazione dei file documento PDF
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Basi di Dati II - Lezioni | CFU | 7 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
7 cfu così ripartiti nelle aree:
- 7 CFU nell'area G - Basi di dati
Sillabo dell'insegnamento
- G - Basi di dati
-
TCR - Transazioni, Concorrenza e Recovery
Gestione delle transazioni e tecniche per il controllo della concorrenza - *
DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
DBMS distribuiti -
BDA - Basi di Dati Avanzate
Basi di dati multimediali e XML -
TCR - Transazioni, Concorrenza e Recovery
Tecniche di recovery -
BDA - Basi di Dati Avanzate
DataWarehouse e Business Intelligence -
NBD - Normalizzazione di Basi di Dati
Dipendenze funzionali e Normalizzazione di DB Relazionali: 4NF - *
PL - Progettazione Logica
Algoritmi per la progettazione di basi di dati relazionali
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Esame a scelta libera 1 | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | --libero-- |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area NC - Crediti Non Classificabili a priori
Sillabo dell'insegnamento
Non è presente il sillabo poiché non vi sono crediti allocati in aree per cui è previsto.
| Nome | Esame a scelta libera 2 | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | --libero-- |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area NC - Crediti Non Classificabili a priori
Sillabo dell'insegnamento
Non è presente il sillabo poiché non vi sono crediti allocati in aree per cui è previsto.
| Nome | Esami curriculari | CFU | 24 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | N/A | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
24 cfu così ripartiti nelle aree:
- 24 CFU nell'area INF - Crediti di INFORMATICA non classificabili a priori
Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati
| Nome | Intelligenza Artificiale e Computazionale | CFU | 9 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
9 cfu così ripartiti nelle aree:
- 9 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- M - Rappresentazione della conoscenza
-
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Modelli di apprendimento da esempi - *
SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Sistemi Basati sulla Conoscenza -
V - Varie
Pattern recognition statistico - *
RP - Risoluzione di Problemi
Algoritmi di ricerca -
AI - Agenti Intelligenti
Agenti Intelligenti -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Modelli di apprendimento da esempi -
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza - *
RP - Risoluzione di Problemi
Problem solving -
V - Varie
Modelli lineari per regressione e classificazione
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Linguaggi di Programmazione e Compilatori - Laboratorio | CFU | 2 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 12 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
2 cfu così ripartiti nelle aree:
- 2 CFU nell'area D - Linguaggi
Sillabo dell'insegnamento
- D - Linguaggi
- *
TTCI - Tecniche di Traduzione: Compilatori e Interpreti
Analisi - *
TTCI - Tecniche di Traduzione: Compilatori e Interpreti
Ottimizzazione e Analisi dei programmi
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Linguaggi di Programmazione e Compilatori - Lezioni | CFU | 7 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
7 cfu così ripartiti nelle aree:
- 7 CFU nell'area D - Linguaggi
Sillabo dell'insegnamento
- D - Linguaggi
- *
MATR - Macchine Astratte e Tecniche per la Realizzazione dei linguaggi di programmazione
Tecniche per la Realizzazione dei Linguaggi di Programmazione - *
TTCI - Tecniche di Traduzione: Compilatori e Interpreti
Gestione della Memoria a Runtime -
PLN - Paradigmi Linguistici
Paradigmi funzionale, procedurale e logico - *
MATR - Macchine Astratte e Tecniche per la Realizzazione dei linguaggi di programmazione
Macchine Astratte -
TAV - Tecniche di Analisi e Verifica
Ottimizzazione e analisi dei programmi - *
TTCI - Tecniche di Traduzione: Compilatori e Interpreti
Generazione di codice intermedio e codice macchina - *
TTCI - Tecniche di Traduzione: Compilatori e Interpreti
Analisi
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Ottimizzazione - Laboratorio | CFU | 2 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 12 | Settore Scientifico Disciplinare | MAT/09 |
2 cfu così ripartiti nelle aree:
- 2 CFU nell'area MAT - Crediti di MATEMATICA
Sillabo dell'insegnamento
- MAT - Crediti di MATEMATICA
-
MAT/09 - Ricerca Operativa
Tecniche di ricerca locale: metaeuristiche -
MAT/09 - Ricerca Operativa
Tecniche algoritmiche per problemi di programmazione lineare
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Ottimizzazione - Lezioni | CFU | 7 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | MAT/09 |
7 cfu così ripartiti nelle aree:
- 7 CFU nell'area MAT - Crediti di MATEMATICA
Sillabo dell'insegnamento
- MAT - Crediti di MATEMATICA
-
MAT/09 - Ricerca Operativa
Programmazione lineare -
MAT/09 - Ricerca Operativa
Teoria della dualità -
MAT/09 - Ricerca Operativa
Algoritmi di enumerazione implicita -
MAT/09 - Ricerca Operativa
Minimi quadrati -
MAT/09 - Ricerca Operativa
Metodo di Lagrange -
MAT/09 - Ricerca Operativa
Programmazione nonlineare -
MAT/09 - Ricerca Operativa
Ottimizzazine vincolata e non vincolata
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Sicurezza - Laboratorio | CFU | 2 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 12 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
2 cfu così ripartiti nelle aree:
- 2 CFU nell'area H - Computazione su rete
Sillabo dell'insegnamento
- H - Computazione su rete
-
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Sistemi di protezione da attacchi esterni - *
SR - Sicurezza delle Reti
Applicazioni di PKI
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Sicurezza - Lezioni | CFU | 7 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
7 cfu così ripartiti nelle aree:
- 2 CFU nell'area A - Fondamenti
- 5 CFU nell'area H - Computazione su rete
Sillabo dell'insegnamento
- A - Fondamenti
-
V - Varie
Elementi di Crittografia -
V - Varie
Elementi di Crittografia - H - Computazione su rete
- *
SR - Sicurezza delle Reti
Sicurezza nei sistemi operativi e sul web - *
SR - Sicurezza delle Reti
Public Key Infrastructure - *
SR - Sicurezza delle Reti
Sicurezza delle reti - *
PT - Protocolli
Protocolli crittografici -
V - Varie
Digital Forensics
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
| Nome | Integrazione Dati sul Web | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 4 CFU nell'area G - Basi di dati
- 2 CFU nell'area H - Computazione su rete
Sillabo dell'insegnamento
- G - Basi di dati
- *
ML - Modelli logici
Modellazione delle fonti di dati -
BDA - Basi di Dati Avanzate
Conversione automatica di schemi -
V - Varie
Interrogazioni in sistemi di integrazione dati -
BDA - Basi di Dati Avanzate
XML e database eterogenei - H - Computazione su rete
-
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Integrazione dati su web - *
ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
Architetture distribuite per l'integrazione dei dati
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto
| Nome | Metodi e Tecniche per l'Analisi dei Dati | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area INF - Crediti di INFORMATICA non classificabili a priori
Sillabo dell'insegnamento
Non è presente il sillabo poiché non vi sono crediti allocati in aree per cui è previsto.
Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto
| Nome | Reti Neurali e Knowledge Discovery | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- M - Rappresentazione della conoscenza
-
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Reti neurali - *
RP - Risoluzione di Problemi
Algoritmi di clustering - *
RP - Risoluzione di Problemi
Classificazione e regressione -
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Sistemi fuzzy -
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
sistemi di swarm intelligence - *
RP - Risoluzione di Problemi
Distributed and collaborative problem solving
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto
| Nome | Robotica - Laboratorio | CFU | 3 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 12 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
3 cfu così ripartiti nelle aree:
- 3 CFU nell'area INF - Crediti di INFORMATICA non classificabili a priori
Sillabo dell'insegnamento
Non è presente il sillabo poiché non vi sono crediti allocati in aree per cui è previsto.
Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto
| Nome | Robotica - Lezioni | CFU | 3 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
3 cfu così ripartiti nelle aree:
- 3 CFU nell'area INF - Crediti di INFORMATICA non classificabili a priori
Sillabo dell'insegnamento
Non è presente il sillabo poiché non vi sono crediti allocati in aree per cui è previsto.
Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto
| Nome | Web Semantico | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 2 CFU nell'area D - Linguaggi
- 1 CFU nell'area L - Interazione, grafica e multimedialità
- 3 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- D - Linguaggi
- *
S - Semantica
Model Theoretic semantics - *
S - Semantica
Model Theoretic semantics - L - Interazione, grafica e multimedialità
- *
IMW - Ipertesti, Multimedialità e WWW
Semantic Web - M - Rappresentazione della conoscenza
- *
LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
linguaggi (semantici) di markup (RDF, RDFS, Turtle, OWL, SPARQL) -
V - Varie
Ontologie e Linked Open Data -
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Tecniche di information retrieval
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto
