2015
2015
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Il percorso ha la certificazione (STANDARD)
Corso di Laurea: Informatica  -  Percorso: Informatica
Informazioni generali
Università INSUBRIA Responsabile del Percorso Elena Ferrari
Livello del Cdl MAGISTRALE Email elena.ferrari@uninsubria.it
Docenti che insegnano nel corso*: 6 Scheda Unica Annuale (SUA) del Corso di Laurea: Nessun documento SUA caricato
(*) Questo è il numero di docenti appartenenti ai settori scientifico-disciplinari INF/01 o ING-INF/05 che svolgono il loro carico didattico istituzionale presso questo corso di laurea   Afferisce al primo corso di laurea iscritto Si
Commento E' un percorso interdisciplinare No
Legenda delle Aree (versione standard)
A: Fondamenti G: Basi di dati A_M: Una qualunque delle aree da A a M
B: Algoritmi H: Computazione su rete altro INF: Crediti di INFORMATICA non classificati nelle aree
C: Programmazione I: Ingegneria del software INF: Crediti di INFORMATICA non classificabili a priori
D: Linguaggi L: Interazione, grafica e multimedialità altro: Crediti NON dell'INFORMATICA né della MATEMATICA
E: Architetture M: Rappresentazione della conoscenza NCP: Crediti Non Classificabili a priori
F: Sistemi operativi MAT: Crediti di MATEMATICA
Legenda delle Aree (versione beta)
AL: Algorithms and Complexity IS: Intelligent Systems SP: Social Issues and Professional Practice
AR: Architecture and Organization NC: Networking and Communication MAT: Crediti di MATEMATICA
DS: Discrete Structures OS: Operating Systems altro INF: Crediti di INFORMATICA non classificati nelle aree
GV: Graphics and Visualization PBD: Platform-Based Development INF: Crediti di INFORMATICA non classificabili a priori
HCI: Human Computer Interaction PD: Parallel and Distributed Computing altro: Crediti NON dell'INFORMATICA né della MATEMATICA
IAS: Information Assurance and Security PL: Programming Languages NCP: Crediti Non Classificabili a priori
IM: Information Management SE: Software Engineering
Insegnamenti e ripartizione CFU per area CFU A B C D E F G H I L M MAT A_M AL AR DS GV HCI IAS IM IS NC OS PBD PD PL SE SP MAT altro INF INF altro NCP
Data mining: problemi, strumenti ed applicazioni 6                     6                                            
Fondamenti di Ingegneria del Software 9                 9                                                
Insegnamenti Complementari (M) 30                         30                                        
Modelli di Calcolo 9 9                                                                
Privacy e Sicurezza dei Dati 9             9                                                    
Sistemi Intelligenti 9                     9                                            
                                                                     
Attività Extracurriculari 12                                                                 12
Lingue Straniere 0                                                                 0
Prova Finale 35                                                                 35
Tirocinio 1                                                                 1
TOTALE 120 9 0 0 0 0 0 9 0 9 0 15 0 30 0 0 0 48
Riepilogo dell'insegnamento: Data mining: problemi, strumenti ed applicazioni
Nome Data mining: problemi, strumenti ed applicazioni 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
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Mining di regole di associazione e pattern sequenziali.
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Alberi di decisione, classificazione lineare e lineare generalizzata; metodi di aggregazione.
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Prolemi e metodi di apprendimento ad informazioni parziali (tradeoff esplorazione-sfruttamento, "bandit problems", crowdsourcing).
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Classificazione gerarchica, ranking, collaborative filtering.
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Data mining su reti (co-training, transfer learning.
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Active learning e semi-supervised learning su reti di task, pagerank per la classificazione di strutture testuali linkate, community discovery e problem similari.

Le sottoaree "obbligatorie" sono prefisse da un segno più (+). Le sottoare "suggerite" sono prefisse da un segno asterisco (*).

Riepilogo dell'insegnamento: Fondamenti di Ingegneria del Software
Nome Fondamenti di Ingegneria del Software CFU 9
Ore di didattica frontale per CFU 8 Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05
   

9 cfu così ripartiti nelle aree:

  • 9 CFU nell'area I - Ingegneria del software

Sillabo dell'insegnamento

  • I - Ingegneria del software
    • * AR - Analisi dei Requisiti
      Data Flow Diagram, Macchine a Stati Finiti
    • * AR - Analisi dei Requisiti
      Reti di Petri, Logica temporale
    • * TVV - Testing, Verifica e Validazione
      Verifica e Validazione del Software
    • EPGS - Economia della Produzione e Gestione di progetti Software
      Stima dei costi
    • * AR - Analisi dei Requisiti
      Esercitazione
    • * PSC - Progettazione del Software e Codifica
      Metodologie
    • * PSC - Progettazione del Software e Codifica
      Tipologie di Linguaggi
    • * PSC - Progettazione del Software e Codifica
      Tipologie di Linguaggi
    • * PSC - Progettazione del Software e Codifica
      Modelli di comunicazione

Le sottoaree "obbligatorie" sono prefisse da un segno più (+). Le sottoare "suggerite" sono prefisse da un segno asterisco (*).

Riepilogo dell'insegnamento: Insegnamenti Complementari
Nome Insegnamenti Complementari CFU 30
Ore di didattica frontale per CFU N/A Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05 INF/01
   

30 cfu così ripartiti nelle aree:

  • 30 CFU nell'area A_M - Una qualunque delle aree da A a M

Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati

Riepilogo dell'insegnamento: Modelli di Calcolo
Nome Modelli di Calcolo CFU 9
Ore di didattica frontale per CFU 8 Settore Scientifico Disciplinare INF/01
   

9 cfu così ripartiti nelle aree:

  • 9 CFU nell'area A - Fondamenti

Sillabo dell'insegnamento

  • A - Fondamenti
    • * ALF - Automi e Linguaggi Formali
      Linguaggi regolari. Automi deterministici e nondeterministici
    • * ALF - Automi e Linguaggi Formali
      Automi Pushdown con relative proprieta' di chiusura. Grarchia di Chomsky
    • * CAL - Calcolabilità
      Macchine di Turing deterministiche e non-deterministiche. Macchine di Turing Universali.
    • * CAL - Calcolabilità
      Problemi decidibili e indecidibili. Mapping Reducibility.
    • COM - Complessità
      Complessità in tempo e spazio. Le classi P e NP. Problemi NP-Completi.
    • * ALF - Automi e Linguaggi Formali
      Teorema di Savitch's Theorem. PSPACE e PSPACE completezza
    • * ALF - Automi e Linguaggi Formali
      Le classi EXPTIME e EXPSPACE
    • SLP - Semantica dei Linguaggi di Programmazione
      Lambda caclolo
    • SLP - Semantica dei Linguaggi di Programmazione
      Semantica denotazionale

Le sottoaree "obbligatorie" sono prefisse da un segno più (+). Le sottoare "suggerite" sono prefisse da un segno asterisco (*).

Riepilogo dell'insegnamento: Privacy e Sicurezza dei Dati
Nome Privacy e Sicurezza dei Dati CFU 9
Ore di didattica frontale per CFU 8 Settore Scientifico Disciplinare INF/01
   

9 cfu così ripartiti nelle aree:

  • 9 CFU nell'area G - Basi di dati

Sillabo dell'insegnamento

  • G - Basi di dati
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Sicurezza dati
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Controllo dell'accesso in basi di dati
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Modelli mandatori e discrezionali
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Modelli basati sui ruoli
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Controllo dell'accesso in Oracle
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Data outsourcing sicuro
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Sistemi di gestione dati privacy-preserving
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Sistemi di gestione dati privacy-preserving
    • BDA - Basi di Dati Avanzate
      Linee di ricerca

Le sottoaree "obbligatorie" sono prefisse da un segno più (+). Le sottoare "suggerite" sono prefisse da un segno asterisco (*).

Riepilogo dell'insegnamento: Sistemi Intelligenti
Nome Sistemi Intelligenti 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
      Apprendimento statistico supervisionato, classificatore bayesiano, K-NN
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      estrazione e selezione delle features
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Modelli neurali supervisionati
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Tecniche Flat e gerarchiche di Clustering
    • AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
      Apprendimento competitivo, Self Organizing Maps
    • RA - Ragionamento Automatico
      Tecniche di ragionamento approssimato, Fuzzy reasoning
    • * SBC - Sistemi Basati su Conoscenza
      Acquisizione della conoscenza, Sviluppo di sistemi a regole di produzione
    • AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
      Applicazioni nella Segmentazione e Riconoscimento di Immagini, nel Web Mining
    • AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
      Applicazioni nella Segmentazione e Riconoscimento di Immagini, nel Web Mining

Le sottoaree "obbligatorie" sono prefisse da un segno più (+). Le sottoare "suggerite" sono prefisse da un segno asterisco (*).

Sistema di certificazione della qualità dei contenuti delle lauree in Informatica
Credits
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