Sillabo dell'insegnamento

Non è presente il sillabo poiché non vi sono crediti allocati in aree per cui è previsto.

Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
COM - Complessita'
Ambienti Distribuiti: Entità, Eventi, Azioni e Comunicazioni. Assiomi e Restrizioni
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
Stati, Eventi e Configurazioni. Problemi e Soluzioni. Terminazione e Correttezza. Lower bounds per il problema del Broadcast. Broadcast su alberi, grafi completi e ipercubi.
COM - Complessita'
Enumerazione e NP-completezza. Case study: Prove di NP-completezza per K-Uniform Channel Allocation e K-Non-Uniform Channel Allocation. Case Study: Prova di NP-completezza per la connettività  su grafi a multiinterfaccia. Case study: Prova di NP-completezza per latenza dell'operazione di data aggregation su un grafo non orientato.
• B - Algoritmi
AD - Algoritmi Distribuiti
Problema del Wake-Up. Wake-Up su ipercubi, alberi e grafi completi. Tecnica dell'avversario. Probelma dell'attraversamento. Algoritmo DF_Traversal e miglioramenti.
AD - Algoritmi Distribuiti
Costruzione di uno Spanning Tree. Protocollo Shout. Correttezza, costi computazionali e miglioramenti. Esplorazione di un grafo anonimo tramite automa a stati finiti. Spanning tree con iniziatori multipli e Identificatori unici. Protocollo MultiShout.
AD - Algoritmi Distribuiti
Tecnica della saturazione e sue applicazioni. Leader Election: Risultati di impossibilità, topologia ad albero, topologia a ring. Protocollo AsFar.
AD - Algoritmi Distribuiti
Problema del Gathering. Modello Look-Compute-Move. Gathering su Ring, Alberi e Griglie. Ambienti sincroni: protocollo TwoBits, protocollo Speed.
* A - Algoritmi fondamentali
Algoritmi su reti: flusso massimo e taglio minimo. Algoritmo per il flusso massimo di Fork Fulkerson. Algoritmo di 'scaling del flusso massimo'. Algoritmo Fat Pipe per il flusso massimo. Algoritmo Shortest Pipes. Algoritmo Preflow-Push.
* A - Algoritmi fondamentali
Circolazioni di costo minimo, con domande e lower bounds. Algoritmo del ciclo di costo medio minimo per risolvere la circolazione di costo minimo: analisi debolmente polinomiale e analisi fortemente polinomiale. Flusso massimo di costo minimo.
* A - Algoritmi fondamentali
Matching su grafi bipartiti. Certificazione dell'esistenza del matching perfetto. Matching su un grafo qualsiasi: algoritmo di Edmond's.
* ASC - Algoritmi su Strutture Combinatorie
Algoritmi su Strutture Combinatorie Grafi e decomposizione con bounded tree-width. Weightmax independent set: soluzione basata sulla programmazione dinamica per alberi. Weight-max independent set su grafi con tree-width limitata. Tecnica della riduzione: vertex cover, grafi hamiltoniani diretti, coloring. Programmazione dinamica per K-Uniform Channel Allocation e K-Non-Uniform Channel Allocation.
TAPA - Tecniche fondamentali di Analisi e Progetto di Algoritmi
Algoritmi approssimati: soluzione polinomiali per ogni ogni istanza con qualità  della soluzione garantita. Inapprossimabilità : TSP e 3/2-Bin Packing. PTAS, FPTAS. Algoritmo di Christofides per 1/2-approssimazione di TSP metrico. Knapsack: 1/2-approssimazione e FPTAS (tecnica di rounding). Algoritmi di approssimazione per set cover.

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• G - Basi di dati
BDA - Basi di Dati Avanzate
Basi di dati non relazionali. Clearmont Report. Teorema Brewer. Modelli NoSQL: column store, document store, key-value, object oriented. Basi di dati multimediali
BDA - Basi di Dati Avanzate
Data Warehousing. Modello concettuale multidimensionale. Modello logico multidimensionale a cubo e operatori slice, dice, roll-up, drill-down e pivot. Modello logico multidimensionale relazionale: schema a stella e snowflaking. SQL per l'analisi dei dati: operatori modello multidimensionale, funzioni analitiche e funzioni finestra.
BDA - Basi di Dati Avanzate
Basi di dati distribuite: Frammentazione e trasparenza. Tecniche per il mantenimento delle proprietà ACID per le basi di dati distribuite: Commit a 2 fasi, gestione della concorrenza, deadlock in ambiente distribuito. Sistema BASE e modelli consistenza debole (eventual consistency)
BDA - Basi di Dati Avanzate
Data Warehousing: Viste materializzate; reticoli dei cuboidi e delle viste; algoritmo per la scelta delle viste da materializzare. Riscrittura delle query attraverso l'uso delle viste. Algoritmo per il calcolo della compensazione basato sul confronto degli alberi logici. Â Indici per sistemi OLAP: indici bitmap, bit-sliced, encoded vector, encoded bitmap, indici di join.
• M - Rappresentazione della conoscenza
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Il processo Knowledge Discovery in Databases (KDD). Introduzione al data mining; data mining e machine learning. Apprendimento supervisionato e non supervisionato. Introduzione alla Classificazione con alberi di decisione (tipi e gestione degli attributi, algoritmi di costruzione)
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Ulteriori tecniche di classificazione: NN classifiers; Classificatori bayesiani; Classificatori basati su reti neurali; Classificatori basati su SVM
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Association rules: Concetti e definizioni di base. Mining association rules: frequent itemset generation (algoritmo a priori e ottimizzazione attraverso hash tree); rule generation (generazione per l'algoritmo a priori)
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Preprocessing. Tecniche e misure di valutazione dei modelli. Costruzione e analisi degli insiemi di training e di test. Utilizzo in laboratorio del software WEKA.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Clustering: Concetti e definizioni di base. clustering partitivo (k-means e varianti), clustering gerarchico, clustering density based (dbscan e optics). Misure e tecniche di valutazione, validazione e confronto.

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• A - Fondamenti
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
La Macchina di Turing. Linguaggi accettati e decisi. Macchine di Turing a più nastri. Macchine di Turing non deterministiche.
* CAL - Calcolabilita'
Problemi risolubili algoritmicamente e problemi insolubili: Tesi di Church. La Macchina universale. Il Problema dell'Arresto. Macchine auto-generanti: Teoremi di Turing e Rice. Il Decimo Problema di Hilbert.
* CAL - Calcolabilita'
Funzioni Ricorsive Primitive. Funzioni parziali ricorsive
COM - Complessita'
Classi di Complessità Temporale. La classe P e la Tesi di Edmonds-Cook-Karp. La classe NP.
COM - Complessita'
Il problema P=NP. Problemi NP-completi. Il teorema di Cook-Levin. La gerarchia polinomiale.
COM - Complessita'
Complessità spaziale. Le classi L, NL, PSPACE, NPSPACE. Il teorema di Savitch.

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• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/08 - Analisi Numerica
Introduzione alla programmazione lineare. Coppia di problemi primale e duale
MAT/08 - Analisi Numerica
Teorema fondamentale delle disuguaglianze lineari di Farkas e conseguenze. Lemma di Farkas.
MAT/08 - Analisi Numerica
Teorema della dualità.
MAT/08 - Analisi Numerica
Poliedri, politopi e coni. Ottimizzazione in un dominio poliedrico.
MAT/08 - Analisi Numerica
Teorema degli scarti complementari. Algoritmo del simplesso primale.
MAT/08 - Analisi Numerica
Algoritmo del simplesso duale.

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• C - Programmazione
PP - Paradigmi di Programmazione
Paradigma prorammazione funzionale. Linguaggio Ocaml.
PP - Paradigmi di Programmazione
Cenni di lambda-calcolo. Pattern matching.
* R - Ricorsione
Ricorsione. Ricorsione di coda.
* SDTD - Strutture Dati e Tipi di Dati astratti
Definizione di dati in OCML. Strutture dati polimorfe. Liste. Alberi. Grafi.
* PSA - Problem Solving e Algoritmi
Visite di grafi. Backtracking.
* PSA - Problem Solving e Algoritmi
Ricerca della soluzione di costo minimo: branch and bound. Algoritmi di ricerca informata: best-first, hill-climbing, A*
• M - Rappresentazione della conoscenza
AI - Agenti Intelligenti
Introduzione. Cenni storici settori di ricerca e campi di applicazione. Definizioni ed approcci alla intelligenza artificiale. Il Test di Turing. Agenti e modelli di interazione: agenti reattivi, agenti reattivi con stato. Agenti basati su modello: agenti pianificatori basati su obiettivi, agenti basati su utilita', agenti distribuiti.
* RP - Risoluzione di Problemi
Modellazione di problemi come ricerca nello spazio degli stati. Strategie di Ricerca Non Informata: in ampiezza, in profondita a costo costante, ad approfondimento iterativo. Ricerca Informata: euristiche definizioni e proprieta',ricerche euristiche- Approcci greedy A* e varianti
* RP - Risoluzione di Problemi
Ricerca Locale e ottimizzazione. Ricerca randomizzata e Simulated Annealing. Algoritmi Evolutivi e ispirati dalla natura: algoritmi ed operatori genetici, algoritmi di tipo swarm, algoritmi ACO.
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Logica e ragionamento. Logica ed operatori. Sistema logico. Tautologie e Contraddizioni. Modelli e Validita', implicazione logica. Sistemi inferenziali: regole di inferenza, deduzione naturale, risoluzone. Cenni su Logiche fuzzy e Logiche Multivalore.
* SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Pianificazione Automatica: STRIPS, modelli di azione e piani. Spazio dei piani e degli stati. Principali risolutori per pianificatori PDDL. Problemi di soddisfacimento dei vincoli: CSP, tecniche ed euristiche principali. Scelta variabile/valore. Forward checking.arco consistenza e k-consistenza. CSP duale e ricerca locale e CSP-
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Giochi e Strategie. Teoria dei giochi e delle decisioni. Il modello minimax e varianti. Problemi con giocatori multipli ed elementi randomizzati. Funzioni di valutazione e incompletezza. Tecniche per la Verifica: SAT e Davis Putnam. Tecniche basate su risoluzione: insiemi di supporto. Tecniche di backtracking Non Cronologico: diretto dalla dipendenza

Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
V - Varie
I goal di Sicurezza: Confidentiality, Integrity, Availability
V - Varie
Policy di Sicurezza
• C - Programmazione
* SCP - Sviluppo e Correttezza dei Programmi
Buffer Overflow (attacchi su heap e stack)
• H - Computazione su rete
* SR - Sicurezza delle Reti
Protocolli di Autenticazione e attacchi
* SR - Sicurezza delle Reti
VPN, Firewalls, IDS
* SR - Sicurezza delle Reti
Attacchi a siti web (SQL injection, XSS, cookie poisoning

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• E - Architetture
AA - Architetture Avanzate
Cluster Computing: Introduzione, Architettura di sistemi Cluster, Configuriazione di sistemi Cluster. Grid Computing: Introduzione, Architettura Grid, Virtual Organizations, Middleware, Presentazione di use cases
AA - Architetture Avanzate
GPGPU Computing: Introduzione, Architettura GPU, Linguaggio OpenCL, Presentazione di use cases
AA - Architetture Avanzate
Cloud Computing: Introduzione, Architettura dei sistemi Cloud, Presentazione di use cases
• F - Sistemi operativi
* AMM - Amministrazione di sistema
Virtualizzazione, amministrazione di sistemi Cluster Computing, Grid Computing e Cloud Computing.
MA - Modelli e Architetture di sistemi operativi
Modelli e architetture per ambienti distribuiti, Cluster Computing, Grid Computing e Cloud Computing
SAA - Sistemi operativi per Architetture Avanzate
Sistemi operativi per ambienti distribuiti, Cluster Computing, Grid Computing e Cloud Computing
• H - Computazione su rete
* ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
Servizi Internet per sistemi distribuiti e per la condivisione di risorse
SRM - Sistemi operativi di Rete e Middleware per la programmazione di rete
Sistemi operativi e middleware per Cluster Computing, Grid Computing, Cloud Computing
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Disegno di applicazioni e servizi in ambiente Cluster Computing, Grid Computing e Cloud Computing.

Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati

1. Programmazione dichiarativa
2. Sistemi con vincoli e rappresentazione della conoscenza
3. Pianificazione della sicurezza informatica e elementi di informatica forense
4. Simulazione
5. Programmazione concorrente e parallela

Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati

1. Crittografia e applicazioni
2. Diagnostica per immagini
3. Metodi teorici e computazionali per le Scienze Molecolari

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/02 - Algebra
Aritmetica modulare. Definizione di gruppo. Gruppi ciclici. Permutazioni. Congruenze, funzione di Eulero, elementi invertibili in Zn. Cenni sui campi finiti. Teorema di Eulero, piccolo teorema di Fermat. Cenni sull' algoritmo di Euclide per il calcolo del MCD.
MAT/03 - Geometria
Introduzione alla crittografia. Definizione di crittosistema. Cifrari classici. Crittoanalisi. Tipi di attacco. Crittanalisi di cifrari affini, a sostituzione, di Vigenère, di Hill.
MAT/03 - Geometria
Cenni di teoria di Shannon. Caratterizzazione dei crittosistemi a segretezza perfetta. One-time pad. Cifrari a flusso. Registri a scorrimento lineari. Crittosistemi prodotto. Reti a sostituzione-permutazione. Cifrari di Feistel. Data Encryption Standard. Triplo DES. Advanced Encryption Standard (AES).
MAT/02 - Algebra
Funzioni hash. MAC Sicuri e Funzioni Hash Resistenti alle Collisioni
MAT/03 - Geometria
Introduzione alla crittografia a chiave pubblica. Cenni di teoria della complessità delle operazioni in aritmetica modulare. Il crittosistema RSA. L'algoritmo square and multiply. Test di primalità. RSA e fattorizzazione. Alcuni attacchi all'RSA. Il problema del logaritmo discreto. Scambio della chiave di Diffie-Hellman. Il crittosistema di Elgamal. Crittografia su curve ellittiche.
MAT/03 - Geometria
Firma digitale. Schemi di firma. Lo schema RSA. Lo schema di El Gamal.

Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto

1. Un insegnamento affine/integrativo a scelta

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

1. Un insegnamento affine/integrativo a scelta

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

1. Un insegnamento affine/integrativo a scelta

Sillabo dell'insegnamento

• C - Programmazione
* SCP - Sviluppo e Correttezza dei Programmi
Secure Coding linee guida e standard. Principi di programmazione sicura. Le principali vulnerabilita' software SANS/MITRE e relative metriche. Gli standard CERT metriche e aree vulnerabilita' principali relativi a C, C++ e Java. Strumenti e ambienti di sviluppo/verifica.
• I - Ingegneria del software
MES - Manutenzione ed Evoluzione del Software
Le politiche di sicurezza informatica. I principi della sicurezza. Sicurezza nell'organizzazione. La certificazione e gli standard. Analisi e gestione del rischio informatico. Sand box e evoluzione del software e della infrastruttura: problematiche e rischi.
EPG - Aspetti Etici, Professionali e Giuridici
Analisi forense e digitale. Principali riferimenti legislativi. Il processo di acquisizione della prova: acquisizione e verifica dell'hash dei dispositivi. Analisi a caldo, a freddo. I dispositivi mobili: telefoni, navigatori satellitari, etc. . Analisi di attivita' su web. Strumenti hardware e software.
* TVV - Testing, Verifica e Validazione
Tecniche di testing e verifica. Tecniche di testing funzionali e strutturali. Sicurezza dell'ambiernte di sviluppo. Verifca e testing di progetto. Laboratori di verifica. Test di penetrazione.BUsiness Continuita e Disaster Recovery metriche RTO/RPO.
MSQ - Misure del Software e Qualita'
Certificazioni di Prodotto. Principali standard IFIP e Common Criteria. I livelli EAL. Profili di protezione (PP). I laboratori di verifica. Casi di studio.
MSQ - Misure del Software e Qualita'
Certificazioni di processo e ISO27001/2. Storia degli standard di processo. BS7799 e best practice. ISO17799. Le principali aree della gestione di sicurezza informatica. Gestione degli Incidenti informatici. e metriche RPO. Tecniche di backup e approccio cloud.

Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto

1. Tre insegnamenti caratterizzanti a scelta

Sillabo dell'insegnamento

• H - Computazione su rete
* FCD - Fondamenti del Calcolo Distribuito
Paradigmi fondamentali del calcolo parallelo e relativi strumenti e librerie
* ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
Tassonomie delle piattaforme concorrenti e elementi architetturali specifici
* FCD - Fondamenti del Calcolo Distribuito
Paradigmi fondamentali del calcolo distribuito su griglie di calcolo e relativi strumenti e librerie
SRM - Sistemi operativi di Rete e Middleware per la programmazione di rete
Middleware per il calcolo in ambienti eterogenei distribuiti
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Casi di uso di applicazioni distribuite e di applicazioni parallele
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Applicazioni miste e selezione delle piattaforme più idonee mediante criteri di qualità del servizio

Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto

1. Tre insegnamenti caratterizzanti a scelta

Sillabo dell'insegnamento

• M - Rappresentazione della conoscenza
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Fondamenti della logica computazionale: sintassi, semantica e automazione dell'inferenza proposizionale e predicativa.
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Programmazione logica. Prolog.
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Tecniche avanzate di programmazione dichiarativa: Constraint logic programming.
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Tecniche avanzate di programmazione dichiarativa: Answer set programming.
* RP - Risoluzione di Problemi
Approccio dichiarativo alla modellazione e soluzione di problemi computazionalmente difficili.
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Applicazioni a problemi di ottimizzazione e decisionali.

Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto

1. Tre insegnamenti caratterizzanti a scelta

Sillabo dell'insegnamento

• E - Architetture
VMP - Valutazione e Miglioramento delle Prestazioni
Algoritmi per sistemi di simulazione distribuita/parallela
VMP - Valutazione e Miglioramento delle Prestazioni
Generatori di numeri pseudocasuali, generazione di variabili casuali
VMP - Valutazione e Miglioramento delle Prestazioni
Classificazione di sistemi e modelli, pianificazione di uno studio di simulazione, progettazione di simulatori
VMP - Valutazione e Miglioramento delle Prestazioni
Modelli stocastici: processi di Markov, reti di code. Reti in forma
VMP - Valutazione e Miglioramento delle Prestazioni
Tecniche di simulazione ad eventi, analisi dei risultati di un esperimento di simulazione
VMP - Valutazione e Miglioramento delle Prestazioni
Verifica, convalida e test di un modello di simulazione, ambienti di simulazione

Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto

1. Tre insegnamenti caratterizzanti a scelta

Sillabo dell'insegnamento

• M - Rappresentazione della conoscenza
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Tecniche per la rappresentazione della conoscenza: Rule-based programming e Sistemi con Vincoli
* RP - Risoluzione di Problemi
Strategie di ricerca non informata. Strategie di ricerca informata.
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Programmazione con vincoli (crisp e soft)
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Tecniche e algoritmi di consistenza Locale
* SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Rule Based Programming
* SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
Conoscenze dei sistemi Rule-Based e loro differenze

Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto

1. Tre insegnamenti caratterizzanti a scelta