2014
2014
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Il percorso ha la certificazione
Corso di Laurea: Informatica
-
Percorso: Corso di Laurea Magistrale in Informatica
| Informazioni generali | ||||
| Università | BARI | Responsabile del Percorso | Giuseppe Visaggio | |
|---|---|---|---|---|
| Livello del Cdl | MAGISTRALE | giuseppe.visaggio@uniba.it | ||
| Scheda Unica Annuale (SUA) del Corso di Laurea: | Visualizza documento SUA caricato | E' un percorso interdisciplinare | No | |
| Commento | ||||
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Basi di dati II | 9 | 9 | ||||||||||||||||
| Intelligenza Artificiale | 9 | 1 | 8 | |||||||||||||||
| Interazione uomo macchina II | 9 | 9 | ||||||||||||||||
| Metodi formali dell'informatica | 6 | 6 | ||||||||||||||||
| Metodi numerici per l'informatica | 12 | 12 | ||||||||||||||||
| Metodi sperimentali per la produzione del software | 9 | 9 | ||||||||||||||||
| Teoria dell'Informazione | 6 | 6 | ||||||||||||||||
| Ulteriori insegnamenti di informatica per 30 cfu | 30 | 30 | ||||||||||||||||
| Attività Extracurriculari | 0 | 0 | ||||||||||||||||
| Lingue Straniere | 0 | 0 | ||||||||||||||||
| Prova Finale | 20 | 20 | ||||||||||||||||
| Tirocinio | 10 | 10 | ||||||||||||||||
| TOTALE | 120 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 9 | 0 | 9 | 9 | 8 | 0 | 0 | 30 | 12 | 0 | 30 |
Riepilogo dell'insegnamento: Basi di dati II
| Nome | Basi di dati II | CFU | 9 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 9 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 ING-INF/05 |
9 cfu così ripartiti nelle aree:
- 9 CFU nell'area G - Basi di dati
Sillabo dell'insegnamento
- G - Basi di dati
- *
DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
DBMS - *
LI - Linguaggi di Interrogazione di Basi di Dati
LI - *
ML - Modelli logici
ML -
NBD - Normalizzazione di Basi di Dati
NBD - *
PC - Progettazione concettuale
PC - *
PC - Progettazione concettuale
PC - *
PL - Progettazione Logica
pl - *
ML - Modelli logici
ML -
TCR - Transazioni, Concorrenza e Recovery
TCR
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Riepilogo dell'insegnamento: Intelligenza Artificiale
| Nome | Intelligenza Artificiale | CFU | 9 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 9 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 ING-INF/05 |
9 cfu così ripartiti nelle aree:
- 1 CFU nell'area A - Fondamenti
- 8 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- A - Fondamenti
-
L - Logica
Fondamenti: logica proposizionale; logica del primo ordine - M - Rappresentazione della conoscenza
- *
RP - Risoluzione di Problemi
Principi fondamentali, Strategie di ricerca - *
SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Il modello di calcolo; i task; le applicazioni - *
LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Paradigmi computazionali: programmazione eregole, programmazione PROLOG -
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
I metodi per acquisire conoscenza, la concettualizzazione, la scelta della rappresentazione -
AI - Agenti Intelligenti
Modelli di agente: l'agente risolutore di problemi, l'agente basato su conoscenza, l'agente pianificatore, l'agente che impara -
RA - Ragionamento Automatico
Rappresentazione di conoscenza, schemi di rappresentazione, ragionamento, ragionamento sotto incertezza -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Paradigmi di apprendimento induttivo simbolico e sub-simbolico, guidato e non guidato. -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento multistrategico. Fondamenti di Inductive Logic Programming
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Riepilogo dell'insegnamento: Interazione uomo macchina II
| Nome | Interazione uomo macchina II | CFU | 9 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 9 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
9 cfu così ripartiti nelle aree:
- 9 CFU nell'area L - Interazione, grafica e multimedialità
Sillabo dell'insegnamento
- L - Interazione, grafica e multimedialità
- *
PMTV - Principi, Metodologie e Tecniche di Valutazione di interfacce
La progettazione: cosa si progetta, il processo di progettazione del dialogo tra utente e calcolatore, principi di progettazione, definizione dei requisiti, card sorting, progettazione di protipi - *
PMTV - Principi, Metodologie e Tecniche di Valutazione di interfacce
Ingegneria dell'usabilità: approfondimento delle metodologie e delle tecniche di valutazione di usabilità. Test con utenti. Esperimenti controllati - *
PMTV - Principi, Metodologie e Tecniche di Valutazione di interfacce
Studi sul campo. Valutazione analitica - *
MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
Definizione dei requisiti. Studio degli utenti - *
MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
Metodi per raccolta e analisi di dati. Analisi qualitative. Analisi quantitative. Metodi statistici per l'analisi dei dati - *
MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
Metodi e strumenti per IV. Visual analytics -
TMI - Teorie e Modelli per l'Interazione
- Il modello di Norman, Il modello dei processi di interazione e co-evoluzione, End-User Development (EUD) -
TMI - Teorie e Modelli per l'Interazione
Modelli per EUD: SSW e SER. Esempi di EUD Culture of Participation, Meta-design -
PIRV - Paradigmi di Interazione e Realtà Virtuale
Nuovi paradigmi di interazione. Sistemi Ubiqui
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Riepilogo dell'insegnamento: Metodi formali dell'informatica
| Nome | Metodi formali dell'informatica | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 6 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area A - Fondamenti
Sillabo dell'insegnamento
- A - Fondamenti
-
L - Logica
l - *
CAL - Calcolabilita'
CAL - *
CAL - Calcolabilita'
Cal -
COM - Complessita'
COM -
COM - Complessita'
com -
SLP - Semantica dei Linguaggi di Programmazione
slp
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Riepilogo dell'insegnamento: Metodi numerici per l'informatica
| Nome | Metodi numerici per l'informatica | CFU | 12 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | MAT/08 |
12 cfu così ripartiti nelle aree:
- 12 CFU nell'area MAT - Crediti di MATEMATICA
Sillabo dell'insegnamento
- MAT - Crediti di MATEMATICA
-
MAT/08 - Analisi Numerica
Algebra lineare numerica e sue applicazioni all'informatica -
MAT/08 - Analisi Numerica
Sistemi di equazioni non lineari -
MAT/08 - Analisi Numerica
Minimi quadrati -
MAT/08 - Analisi Numerica
Tecniche di ottimizzazione non vincolata per le applicazioni informatiche -
MAT/08 - Analisi Numerica
Tecniche di ottimizzazione vincolata per le applicazioni informatiche -
MAT/08 - Analisi Numerica
Decomposizione a valori singolari (SVD) sue proprietà e applicazioni -
MAT/08 - Analisi Numerica
Understanding Search Engine: il modello vettoriale dell'informazione -
MAT/08 - Analisi Numerica
Metodi basati sugli autovettori per il Web Information Retrieval :HITS -
MAT/08 - Analisi Numerica
Metodi basati sugli autovettori per il Web Information Retrieval :Page-Rank -
MAT/08 - Analisi Numerica
Analisi delle componenti principali (PCA) -
MAT/08 - Analisi Numerica
Fattorizzazioni non-negative (NMF) -
MAT/08 - Analisi Numerica
Tecniche numeriche per il pre-processing 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
Riepilogo dell'insegnamento: Metodi sperimentali per la produzione del software
| Nome | Metodi sperimentali per la produzione del software | CFU | 9 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 9 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 ING-INF/05 |
9 cfu così ripartiti nelle aree:
- 9 CFU nell'area I - Ingegneria del software
Sillabo dell'insegnamento
- I - Ingegneria del software
- *
PSS - Processi di Sviluppo del Software
studi empirici, caratteristiche e applicazione - *
PSS - Processi di Sviluppo del Software
processo per la realizzazione di indagini empiriche - *
PSS - Processi di Sviluppo del Software
processo per definire/eseguire una replica sperimentale - *
PSS - Processi di Sviluppo del Software
famiglie di esperimenti - *
LMS - Linguaggi di Modellazione del Software
modello di indagine e processo di miglioramento - *
LMS - Linguaggi di Modellazione del Software
pacchetti di conoscenza e pacchetto di esperienza - *
TVV - Testing, Verifica e Validazione
valutazione delle minacce alla validità di una indagine empirica - *
TVV - Testing, Verifica e Validazione
consolidamento e trasferimento dei risultati di una indagine empirica -
EPGS - Economia della Produzione e Gestione di progetti Software
innovazione tecnologica
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Riepilogo dell'insegnamento: Teoria dell'Informazione
| Nome | Teoria dell'Informazione | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 6 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area A - Fondamenti
Sillabo dell'insegnamento
- A - Fondamenti
-
V - Varie
Elementi di granular computing -
V - Varie
Teoria della possibilità; Rappresentazione di granuli di informazione -
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Misura del'informazione; Codifica senza rumore -
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Canali con e senza memoria -
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Sorgenti di informazione -
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Codici a correzione di errore
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Riepilogo dell'insegnamento: Ulteriori insegnamenti di informatica per 30 cfu
| Nome | Ulteriori insegnamenti di informatica per 30 cfu | CFU | 30 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 30 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 ING-INF/05 |
| Commento | tre corsi fondamentali di 6CFU per ciascun curricula + 12 CFU a scelta dello studente, secondo manifesto in: http://informatica.di.uniba.it/laurea_magistrale/Manifesto%20Magistrale%202014-2015.pdf | ||
30 cfu così ripartiti nelle aree:
- 30 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.
Riepilogo dell'insegnamento: Accesso intell. Info e Elab. Ling. Nat.
| Nome | Accesso intell. Info e Elab. Ling. Nat. | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: ingegneria della conoscenza e intelligenza delle macchine | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- M - Rappresentazione della conoscenza
- *
SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Sistemi per la gestione di Open Data e di Big Data, sistemi che integrano basi di conoscenza strutturate e collaborative (dizionari controllati, thesauri, ontologie, folksonomie, Wikipedia, DBpedia, BabelNet) -
BC - Basi di Conoscenza
Open Data, tipologia e qualità dei dati, classificazione degli Open Data, pubblicazione di dataset, licenze, Linked Open Data -
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Elaborazione del linguaggio naturale, elementi di linguistica computazionale e risorse linguistiche, livello lessicale, livello sintattico, livello semantico (semantica lessicale, word sense disambiguation, word sense discrimination, named entity recognition e disambiguation) -
RA - Ragionamento Automatico
Metodi semantici per l'inferenza di modelli utente e la progettazione di sistemi per l'accesso intelligente all'informazione (motori di ricerca semantici, recommender systems semantici e sociali, sistemi di Question Answering semantici), social sematic web -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Metodi di apprendimento automatico per l'elaborazione del linguaggio naturale e l'accesso intelligente all'informazione, piattaforme e toolkit per l'elaborazione del linguaggio naturale, piattaforme e toolkit per lo sviluppo di recommender systems -
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Analisi, disegno, sviluppo e valutazione in-vitro ed in-vivo di applicazioni/casi_di_studio che integrano sistemi per l'elaborazione del linguaggio naturale e l'accesso intelligente all'informazione
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Data Mining
| Nome | Data Mining | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | ING-INF/05 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: ingegneria della conoscenza e intelligenza delle macchine | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 3 CFU nell'area G - Basi di dati
- 3 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- G - Basi di dati
- *
DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
Sistemi di Gestione di Basi di Dati - *
DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
Sistemi di Gestione di Basi di Dati - *
DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
Sistemi di Gestione di Basi di Dati - M - Rappresentazione della conoscenza
-
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenz -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenz -
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenz
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Intelligenza computazionale
| Nome | Intelligenza computazionale | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: ingegneria della conoscenza e intelligenza delle macchine | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- M - Rappresentazione della conoscenza
- *
RP - Risoluzione di Problemi
Paradigmi computazionali biologicamente e linguisticamente motivati per il problem solving - *
SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Logica fuzzy e Teoria degli insiemi fuzzy - *
SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Sistemi a regole fuzzy -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento sub-simbolico: Sistemi Neurali -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento sub-simbolico: Sistemi Neurofuzzy -
RA - Ragionamento Automatico
Rappresentazione di conoscenza incerta e ragionamento approssimato
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Metodi e tecniche per l'elearning
| Nome | Metodi e tecniche per l'elearning | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricla: multimedialità e innovazione della comunicazione digitale | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area L - Interazione, grafica e multimedialità
Sillabo dell'insegnamento
- L - Interazione, grafica e multimedialità
-
TMI - Teorie e Modelli per l'Interazione
TMI - *
PMTV - Principi, Metodologie e Tecniche di Valutazione di interfacce
PMVT -
PIRV - Paradigmi di Interazione e Realtà Virtuale
PIRV - *
MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
MMPI - *
MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
MMPI - *
MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
MMPI
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Mobile Computing
| Nome | Mobile Computing | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: Ingegneria del software e dei servizi | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 4 CFU nell'area H - Computazione su rete
- 2 CFU nell'area I - Ingegneria del software
Sillabo dell'insegnamento
- H - Computazione su rete
- *
MIR - Modelli di Interazione in Rete
mobile computing -
V - Varie
mobile computing - *
MIR - Modelli di Interazione in Rete
interazione in rete - *
PT - Protocolli
protocolli - I - Ingegneria del software
- *
PSC - Progettazione del Software e Codifica
integrazione per il mobile computing - *
PSC - Progettazione del Software e Codifica
integrazione per il mobile computing
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Project Management
| Nome | Project Management | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: Ingegneria del software e dei servizi | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area I - Ingegneria del software
Sillabo dell'insegnamento
- I - Ingegneria del software
-
EPGS - Economia della Produzione e Gestione di progetti Software
gestione del rischio -
MSQ - Misure del Software e Qualita'
gestione della qualità nei progetti software -
MSQ - Misure del Software e Qualita'
gestione della qualità nei progetti software -
EPGS - Economia della Produzione e Gestione di progetti Software
gestione del tempo -
EPGS - Economia della Produzione e Gestione di progetti Software
gestione dei costi -
EPGS - Economia della Produzione e Gestione di progetti Software
project management e program management
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Sistemi distribuiti
| Nome | Sistemi distribuiti | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: multimedialità e innovazione nella comunicazione digitale | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 3 CFU nell'area F - Sistemi operativi
- 3 CFU nell'area H - Computazione su rete
Sillabo dell'insegnamento
- F - Sistemi operativi
-
SAA - Sistemi operativi per Architetture Avanzate
SAA -
SAA - Sistemi operativi per Architetture Avanzate
SAA -
SAA - Sistemi operativi per Architetture Avanzate
SAA - H - Computazione su rete
- *
ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
ARTC - *
ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
ARTC - *
ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
ARTC
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Sistemi informativi
| Nome | Sistemi informativi | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: multimedialità e innovazione nella comunicazione digitale | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 4 CFU nell'area G - Basi di dati
- 2 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- G - Basi di dati
- *
LI - Linguaggi di Interrogazione di Basi di Dati
LI - *
ML - Modelli logici
ML - *
LI - Linguaggi di Interrogazione di Basi di Dati
LI - *
DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
DBMS - M - Rappresentazione della conoscenza
- *
SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
SBC - *
SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
SBC
(*) 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
Riepilogo dell'insegnamento: Sistemi per la collaborazione in rete
| Nome | Sistemi per la collaborazione in rete | CFU | 6 |
|---|---|---|---|
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | ING-INF/05 |
| Commento | insegnamento fondamentale del curricula: Ingegneria del software e dei servizi | ||
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area I - Ingegneria del software
Sillabo dell'insegnamento
- I - Ingegneria del software
- *
PSC - Progettazione del Software e Codifica
PSC - *
PSC - Progettazione del Software e Codifica
PSC - *
LMS - Linguaggi di Modellazione del Software
LMS - *
LMS - Linguaggi di Modellazione del Software
LMS - *
ASW - Architetture Software
ASW - *
ASW - Architetture Software
ASW
(*) 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
