Sillabo dell'insegnamento

• B - Algoritmi
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Approximation Algorithms
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Local search techniques
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Randomized Algorithms
AP - Algoritmi Paralleli
Models of computation and complexity measures, Interconnection networks, Parallel algorithmic techniques: application examples
AD - Algoritmi Distribuiti
Distributed algorithms: Models and complexity measures, interconnection networks and network properties.
AD - Algoritmi Distribuiti
Design and analysis of distributed algorithms: application examples
• C - Programmazione
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Classes, operators, inheritance, polymorphism, generic programming
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Semantics and policies, type semantics, value and reference, lifetime and ownership policies, policy-based design
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Functors and lambdas, stateful functors, overloading/overriding and double dispatching functors, lambdas, higher order functions
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Separation of operation and transversal, generalized associativity/commutativity, optimization of reduction, Closures, Continuations
PP - Paradigmi di Programmazione
Event programming patterns, command, listener/callback
PCC - Programmazione Concorrente
Future and promises, Asynchronous Completion Token pattern, Reactor pattern, Acceptor-Connector pattern, Proactor pattern

Sillabo dell'insegnamento

• G - Basi di dati
* DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
Files structures in secondary memory
* DBMS - Sistemi di Gestione di Basi di Dati
Physical operators for relational DBMSs
OFGI - Organizzazione Fisica e Gestione delle Interrogazioni
Query optimization techniques
TCR - Transazioni, Concorrenza e Recovery
Concurrency in DBMSs
TCR - Transazioni, Concorrenza e Recovery
Transaction management
BDA - Basi di Dati Avanzate
Main concepts for datawarehousing

Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Teoria dell'informazione e inferenza: codifica di sorgente.
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Teoria dell'informazione e inferenza: codifica di canale
• M - Rappresentazione della conoscenza
* RP - Risoluzione di Problemi
Informed search and exploration
* RP - Risoluzione di Problemi
Constraint satisfaction problems
RA - Ragionamento Automatico
Logic and theorem proving
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Expert Systems and Semantic Networks
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Decision trees
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Random forests
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento e inferenze con le reti neurali: modelli "feed-forward", architetture "profonde" (deep learning).
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento e inferenze con le reti neurali: reti di Hopfield e modelli analoghi.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato: K-means, clustering "spettrale", insiemi dominanti.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato: modelli basati sulla teoria dei giochi.

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/09 - Ricerca Operativa
Nozioni base in Rn, vettore Tangente e vettore Normale. Autovalori e Autovettori, Derivate miste e Derivate Direzionali, Differenziazione e Differenziazione Composta.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Teorema di Taylor. Teorema della Funzione Implicita. Teorema di Fubini.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Differenziali e Forme Esatte. Teorema e formule di Green, Integrali di Linea. Teorema di Stokes
MAT/09 - Ricerca Operativa
Minimi/Massimi Locali/Globali. Condizioni di ottimalità di Karush-Kuhn-Tucker. Nozioni e condizioni di Convessità. Teoremi del Valor Medio.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Metodi per l'Ottimizzazione Vincolata e Non Vincolata. Metodi al Gradiente, Gradiente Proiettato. Procedure di Linesearch. Metodi del Gradiente Coniugato e Quasi Newton. Metodi Active set.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Metodi di Penalità/Barriera. Metodi Lagrangiani e Lagrangiani Aumentati. Programmazione Quadratica Ricorsiva. Applicazioni con il quoziente di Rayleigh.

Sillabo dell'insegnamento

• H - Computazione su rete
* MIR - Modelli di Interazione in Rete
Foundation. Introduction to distributed systems and cloud computing. Architectural models, classification. Principle of distributed system design. Communication. Client-server paradigm and IPC. Group and multicast communication. Network virtualization. Remote Method Invocation (RMI) and Remote Procedure Call (RPC). Types and semantics. Indirect communication, publish-subscribe systems.
* FCD - Fondamenti del Calcolo Distribuito
Fundamental of cloud computing. Design of cloud computing. Mechanisms and architectures. Models, technologies and security. Cloud service and applications. Service quality metrics. Service oriented architectures.
SRM - Sistemi operativi di Rete e Middleware per la programmazione di rete
Distributed operating systems. Processes: allocation and scheduling, migration and load balancing. Deadlock. OS virtualization
* FCD - Fondamenti del Calcolo Distribuito
Distributed operating systems. Processes: allocation and scheduling, migration and load Distributed File System. Model file service and design issues. Case studies: NFS, AFS. Case study: Google File System.
* FCD - Fondamenti del Calcolo Distribuito
Synchronization and coordination in distributed systems. Algorithms for synchronization, coordination and agreement clock synchronization, mutual exclusion, global state. Causal ordering.
* FCD - Fondamenti del Calcolo Distribuito
Shared Data. Replication, consistency and transactions. Consistency models. Architectural models of replication. Transactions and concurrency control in distributed systems. Distributed transactions. Mobility in distributed systems.

Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati

1. High Performance Computing
2. Network Science
3. Bioinformatics
4. Computer Vision
5. Human Computer Interaction and Information Visualization

Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati

1. Statistics for Spatio-Temporal Data
2. Data Design and Nature-Inspired Computing
3. Numerical Algorithms

Sillabo dell'insegnamento

• G - Basi di dati
V - Varie
Basic IR Models, Basic Tokenizing, Indexing, and Implementation of Vector-Space Retrieval
V - Varie
Evaluating IR Systems, Text Representation
BDA - Basi di Dati Avanzate
Web Search: Crawling, Link-based algorithms and Scalability issues
BDA - Basi di Dati Avanzate
Information Extraction and Integration
• M - Rappresentazione della conoscenza
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Web and text mining (supervised)
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Web and text mining (unsupervised)

Sillabo dell'insegnamento

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

Sillabo dell'insegnamento

• B - Algoritmi
* A - Algoritmi fondamentali
Allineamento a coppie; Allineamento multiplo.
* A - Algoritmi fondamentali
Modelli di sequenze: Grammatiche e automi con pesi e probabilistici; HMM.
* SDF - Strutture di Dati Fondamentali
Confronto di sequenze: Pattern matching esatto; Suffix tree; Suffix array;
TAPA - Tecniche fondamentali di Analisi e Progetto di Algoritmi
Alberi filogenetici: inferenza e confronto.
• C - Programmazione
* PSA - Problem Solving e Algoritmi
Sequenziamento genomico: tecnologie e strategie.
* PSA - Problem Solving e Algoritmi
Biologia dei sistemi: un problema e una sua soluzione.

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

1. Elective courses - Computer Science

Sillabo dell'insegnamento

• L - Interazione, grafica e multimedialità
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Digital images and image processing: Color/contrast correction and equalization, geometric transformations, filters, morphological operators
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Features: Edge detection, corner and interest points, color and texture features
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Segmentation: K-means, Ncut
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Model fitting: Hough transform, deformable models and snakes
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Shape representation and matching: point distribution models, turning functions and boundary signatures, skeletons
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
One of the following topics will be addressed: Motion & tracking, stereo vision, shape from shading, camera calibration and 3D pose estimation, face detection and recognition

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

1. Elective courses - Computer Science

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. Elective courses - Mathematics and Statistics

Sillabo dell'insegnamento

• C - Programmazione
* CB - Costrutti di Base
Libraries and languages for parallel programming - shared memory.
* CB - Costrutti di Base
Libraries and languages for parallel programming - message passing.
* CB - Costrutti di Base
Parallelization techniques and issues.
• E - Architetture
AA - Architetture Avanzate
Metrics for performance evaluation.
AA - Architetture Avanzate
Parallel architectures - shared memory.
AA - Architetture Avanzate
Parallel architectures - distributed memory.

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

1. Elective courses - Computer Science

Sillabo dell'insegnamento

• L - Interazione, grafica e multimedialità
RV - Rendering e Visualizzazione
Case Studies
RV - Rendering e Visualizzazione
Techniques for Visualizing and Interacting with Data. Visual Analytics
RV - Rendering e Visualizzazione
Introduction to Information Visualization
V - Varie
Technologies for Mobile and Ubiquitous interaction. Case studies
* MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
Designing mobile and ubiquitous user experiences. Prototyping. Evaluation
TMI - Teorie e Modelli per l'Interazione
Mobile and ubiquitous HCI

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

1. Elective courses - Computer Science

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. Elective courses - Computer Science

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/08 - Analisi Numerica
Solution of non-linear equations.
MAT/08 - Analisi Numerica
Approximation of functions. Numerical differentiation and quadrature.
MAT/08 - Analisi Numerica
Solution of linear systems.
MAT/08 - Analisi Numerica
Numerical solution of ordinary differential equations.
MAT/08 - Analisi Numerica
Numerical methods for boundary value problems.
MAT/08 - Analisi Numerica
Representation of real numbers into a computer.

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

1. Elective courses - Mathematics and Statistics

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. Elective courses - Mathematics and Statistics