Sillabo dell'insegnamento

• G - Basi di dati
OFGI - Organizzazione Fisica e Gestione delle Interrogazioni
I Database Management Systems e le loro proprietà. La rappresentazione fisica dei dati: gerarchie di memorie, struttura dei dischi. Strutture di memorizzazione dei dati: tipi di record, file heap, file ordinati, file hash. Hashing dinamico, hashing estendibile.
OFGI - Organizzazione Fisica e Gestione delle Interrogazioni
Strutture ausiliarie di accesso ai dati: indici primari, indici secondari, indici multilivello, indici ISAM. Indici multidimensionali: hashing partizionato, file agriglia, indici bitmapped. Analisi dei costi di memorizzazione ed accesso ai dati. Gli alberi: alberi binari, B-Tree, B+-Tree. Gli alberi multidimensionali: KD-Tree, Point Quad Tree, Quad Tree MX, R Tree.
OFGI - Organizzazione Fisica e Gestione delle Interrogazioni
Algebra relazionale. Implementazione degli operatori relazionali: selezione, proiezione, giunzione, operatori insiemistici. Analisi dei costi degli operatori relazionali: selezione, proiezione, giunzione, operatori insiemistici. Ottimizzazione delle interrogazioni: albero di esecuzione, proprietà degli operatori, euristiche di ottimizzazione.
TCR - Transazioni, Concorrenza e Recovery
Le transazioni: definizione e proprietà. Gli schedule: tipi di schedule, equivalenza degli schedule, tipi di serializzabilità (view, conflict). La gestione dei lock: lock esclusivi, lock condivisi, lock a due fasi.
BDA - Basi di Dati Avanzate
Basi di Dati Multimediali: gli MMDBMS, formati multimediali, estrazione delle caratteristiche. Query in un DB multimediale: query per similitudine, ranking, query pesate.
BDA - Basi di Dati Avanzate
Basi di Dati biometriche: biometria, gestione delle identità, estrazione, memorizzazione e confronto di dati biometrici.
V - Varie
Sistemi di supporto alle decisioni, applicazioni e strumenti per il Data Warehouse
* PC - Progettazione concettuale
Progettazione a vari livelli dei Data Warehouse
BDA - Basi di Dati Avanzate
Data Warehouse - Analisi delle sorgenti e strumenti ETL
* LI - Linguaggi di Interrogazione di Basi di Dati
XPath, XQuery e algebre relative
BDA - Basi di Dati Avanzate
Databases Semistrutturati XML-nativi
LP - Linguaggi di Programmazione di Basi di Dati
XSLT, SAX, DOM

Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
* CAL - Calcolabilità
Introduzione alle Macchine di Turing. Macchine di Turing multinastro. Macchine di Turing nondeterministiche. Macchine di Turing Universali.
* CAL - Calcolabilità
Problemi decidibili e indecidibili. Mapping Reducibility. Linear Bounded Automata e Post Correspondence Problem. Decidibilita' delle teorie logiche.
COM - Complessità
Le classi EXPTIME e EXPSPACE e loro completezza.
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
Introduzione agli automi nondeterministici su parole infinite. Espressioni omega-regolari. Proprieta' di chiusura, di proiezione, di determinizzazione, di inclusione e di complementazione.
COM - Complessità
Space Complexity. Savitch's Theorem e la classe PSPACE. PSPACE-completeness.
COM - Complessità
Misurazione della Complessita' e introduzione alla classe P. La classe dei problemi NP. Problemi NP-Completi.

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/08 - Analisi Numerica
Introduzione al Calcolo Parallelo. Classificazioni; Problemi di base. La legge di Moore.
MAT/08 - Analisi Numerica
Il paradigma del message passing; Lo standard MPI (Message Passing Interface).
MAT/08 - Analisi Numerica
Sistemi Shared-Memory; OpenMP (Open specifications for Multi Processing).
MAT/08 - Analisi Numerica
Parametri di valutazione di algoritmi e software parallelo.
MAT/08 - Analisi Numerica
Attività di laboratorio: Nuclei computazionali paralleli di calcolo matriciale in ambiente message-passing.
MAT/08 - Analisi Numerica
Attività di laboratorio: Nuclei computazionali paralleli di calcolo matriciale in ambiente shared memory.

Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati

1. Algoritmi e Strutture Dati II
2. Bioinformatica
3. Elaborazione del linguaggio naturale
4. Grafica Computazionale e Laboratorio
5. Griglie Computazionali
6. Ingegneria del Software II
7. Mente e macchine
8. Reti di Calcolatori II
9. Sicurezza e Privatezza
10. Sistemi informativi multimediali
11. Sistemi per il Governo dei Robot
12. Specifica di sistemi
13. Verifica di sistemi
14. Teoria dell'informazione
15. Visione Computazionale I
16. Calcolo Parallelo e Distribuito (mod. B)
17. Calcolo Scientifico (Mod. A)
18. Calcolo Scientifico (Mod. B)
19. Ottimizzazione Combinatoria
20. Analisi Matematica II
21. Controllo dei robot
22. Economia ed organizzazione aziendale
23. Elaborazione dei segnali multimediali
24. Elementi di automatica
25. Misure per l'automazione e la produzione industriale
26. Neurobiologia
27. Tecnologie Web
28. Sistemi dinamici e metodi analitici per l'informatica
29. Laboratorio di sistemi digitali
30. Linguaggi di Programmazione II
31. Sistemi multi-agente
32. Interazione Uomo Macchina

Insegnamenti "a scelta" che possono essere selezionati

1. Algoritmi e Strutture Dati II
2. Bioinformatica
3. Elaborazione del linguaggio naturale
4. Grafica Computazionale e Laboratorio
5. Mente e macchine
6. Sistemi per il Governo dei Robot
7. Specifica di sistemi
8. Verifica di sistemi
9. Teoria dell'informazione
10. Visione Computazionale I

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Sillabo dell'insegnamento

• M - Rappresentazione della conoscenza
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Reti neurali Feed-Forward e a strati: capacità rappresentativa. Reti a strati con funzione di output a gradino e di tipo sigmoidale.
V - Varie
Reti Neurali Ricorrenti a Tempo Continuo (CTRNN) e Discreto (DTRNN). Dinamica di una "piccola" CTRNN. Punti fissi. Biforcazioni.
* RP - Risoluzione di Problemi
Reti Neurali per problemi di Classificazione e Regressione. Teorema di Bayes. Funzioni Discriminanti. Recall e Precision. Curva ROC.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento automatico senza supervisione: clustering. K-means, Expectation-Maximization, clustering gerarchico
V - Varie
Dal neurone biologico ai primi modelli di neurone artificiale. Modello di McCulloch & Pitts. Modello di Hodgkin-Huxley.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Classificazione automatica con algoritmi di Bayes ingenuo, di Rocchio, kNN, SVM.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Reti Neurali con funzioni a base radiale (RBF). Interpolazione esatta. Addestramento.
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Information retrieval basato su modello booleano: indice invertito, elaborazione delle query, correttore ortografico, query tolleranti, relevance feedback e espansione delle query.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Introduzione di algoritmi di apprendimento automatico con e senza supervisione in un sistema di information retrieval.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Modello a spazio vettoriale: punteggi tf-idf nel caso di information retrieval, cosine similarity. Modello di Bernoulli e multinomiale.
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Valutazione di un sistema di information retrieval e in generale di sistemi di classificazione e di clustering. Raccolta e annotazione dei dati (indice kappa).
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento e generalizzazione di una rete neurale. Supervised Learning. Discesa del gradiente. Back-Propagation.Variazione sulla discesa del gradiente.

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/09 - Ricerca Operativa
Definizione e classificazione dei problemi di ottimizzazione e dei problemi di decisione e classificazione dei relativi metodi risolutivi (metodi esatti, metodi di approssimazione e metodi euristici). Programmazione Lineare (PL): il Metodo del Simplesso
MAT/09 - Ricerca Operativa
Metodi esatti per la risoluzione dei problemi di Programmazione Lineare Intera (Branch & Bound; piani di taglio; programmazione dinamica). Esempi di problemi di PLI con matrice dei vincoli unimodulare: il problema del trasporto ed il problema dell'assegnamento
MAT/09 - Ricerca Operativa
Il problema del Vertex Cover: un algoritmo 2-approssimato per il problema del Vertex Cover. Il problema dell'albero di copertura di un grafo a costo minimo (MST): l'algoritmo di Kruskal.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Un algoritmo Branch and Bound per il problema dello Zaino 0/1; un algoritmo greedy per il problema dello Zaino Frazionario; due algoritmi di Programmazione Dinamica per il problema dello Zaino 0/1
MAT/09 - Ricerca Operativa
Cammini in un grafo orientato: il problema della raggiungibilità (visita in ampiezza; visita in profondità). Il problema dei cammini minimi: l'algoritmo di Dijkstra; l'algoritmo di Floyd e Warshall.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Pianificazione di progetti: il Metodo CPM. Problemi di flusso su reti: il problema del massimo flusso; teorema max-flow min-cut; algoritmo di Ford-Fulkerson.

Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
COM - Complessità
Richiami di logica del primo ordine e complessità computazionale.
• M - Rappresentazione della conoscenza
BC - Basi di Conoscenza
Logiche descrittive: sintassi, semantica e reasoning tasks. Logiche descrittive e lo standard OWL. Espressività e complessità dei diversi frammenti logici. Basi di Conoscenza (BC)
BC - Basi di Conoscenza
Strumenti di sviluppo di Ontologie (Protegé). Modellazione di domini tramite OWL (definizione di ontologie).
BC - Basi di Conoscenza
Logiche descrittive indecidibili. Logiche a bassa complessità. l profili OWL-EL, OWL-DL e OWL-RL.
RA - Ragionamento Automatico
Meccanismi di ragionamento automatico basati su tableaux e relative tecniche di ottimizzazione. Meccanismi di ragionamento per la logica EL.
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Elementi di programmazione logica: il linguaggio Prolog, esempi di programmi logici, negazione come fallimento.

Sillabo dell'insegnamento

• F - Sistemi operativi
* GM - Gestione della Memoria
L'indirizzamento della memoria. La segmentazione della memoria. La paginazione della memoria. La Cache. Il Buddy System. Lo Slab Allocator. La gestione delle regioni di memoria.
* SCO - Struttura e Componenti di un sistema operativo
Sistemi Operativi Multitask, Multiutente, Batch, Interattivi e Soft Real-Time. Il sistema Linux 2.6. Linux History. Design Principles. Kernel Modules. Il Virtual File System.
* GSP - Gestione e Sincronizzazione dei Processi
Il processo e le sue strutture dati in linux 2.6. Le runqueue e le wait queue. La sospensione ed il risveglio di processi in linux 2.6. La creazione e la terminazione di processi in linux 2.6. I Kernel Thread di linux 2.6. Il Context switch e la gestione delle cache in linux 2.6.. Le politiche e gli algoritmi di Scheduling in linux 2.6. Le strutture dati del kernel linux 2.6 per lo scheduling. Le funzioni del kernel linux 2.6 per la gestione dello scheduling. Interrupt, Eccezioni, SoftIrq, Tasklet.
MA - Modelli e Architetture di sistemi operativi
Sistemi Operativi per dispositivi Mobile (il mercato e gli utenti, i Personal Digital Assistent, gli Smartphone). Symbian OS; − Mac iOS; Android OS; Sviluppo di App in Android OS.
MA - Modelli e Architetture di sistemi operativi
La tecnologia Grid. La tecnologia Cloud. Livelli di Cloud. Cloud Pervasivi. La virtualizzazione. L'architettura di VMware. La gestione della memoria in VMware. La gestione della CPU in VMware.
SAA - Sistemi operativi per Architetture Avanzate
Sistemi Operativi Hard Realtime. I Task: Periodic vs. Aperiodic. I sistemi embedded e i programmi in ROM. Il concetto di deadline e di WCET. I Time-Triggered Systems. Lo scheduling in un RTOS. Il sistema Arduino. Il leOS e leOS2. Il sistema BeRTOS.

Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
COM - Complessità
Riduzioni polinomiali. Le classi P ed NP. NP-completeness.
• B - Algoritmi
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Introduzione alla progettazione ed analisi di algoritmi approssimati. Algoritmi greedy approssimati. Programmazione lineare e rouding.
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Algoritmi Randomizzati. Symmetry breaking. Global min cut. algoritmo approssimmato per MAX-3SAT. Chernoff Bound e sue applicazioni. Le classi di complessita ZPP e RP.
TAPA - Tecniche fondamentali di Analisi e Progetto di Algoritmi
Introduzione alla programmazione dinamica. Memoization. Progettazione ed analisi di algoritmi per Weighted intervals scheduling.
TAPA - Tecniche fondamentali di Analisi e Progetto di Algoritmi
Progettazione ed analisi di algoritmi tramite programmazione dinamica 0/1 knapsack, unbuonded knapsack, shortest path in grafi con pesi negativi.
TAPA - Tecniche fondamentali di Analisi e Progetto di Algoritmi
Introduzione alla tecnica di progettazione Greedy. Progettazione ed analisi di algoritmi Greedy: Shortest Path, Minimum Spanning Tree

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

1. Insegnamenti a scelta vincolata
2. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/05 - Analisi Matematica
Richiami di calcolo in una variabile: derivate, integrali, teorema fondamentale del calcolo. Richiami sulle funzioni elementari. Applicazioni delle funzioni elementari nelle scienze naturali.
MAT/05 - Analisi Matematica
Funzioni di due o più variabili: cenni allo spazio R2 ed alla sua topologia. Limiti e continuità. Derivate parziali, gradiente, derivate direzionali, differenziabilità.
MAT/05 - Analisi Matematica
Teorema di Schwarz e formula di Taylor. Calcolo di massimi e minimi ed applicazioni.
MAT/05 - Analisi Matematica
Generalità ed esempi sulle equazioni differenziali e sul problema di Cauchy. Risoluzione di equazioni differenziali lineari del primo ordine a coefficienti variabili, e lineari di ordine qualunque a coefficienti costanti. Risoluzione di particolari equazioni differenziali nonlineari.
MAT/05 - Analisi Matematica
Cenni al teorema di esistenza ed unicità locale per il problema di Cauchy. Cenni alla teoria generale delle equazioni differenziali lineari. Applicazioni delle equazioni differenziali nelle scienze.
MAT/05 - Analisi Matematica
Integrali doppi e tripli. Formule di Gauss-Green, teorema della divergenza, teorema di Stokes. Esempi ed applicazioni in fisica.

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

1. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• B - Algoritmi
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Analisi di dati high-throughput e modelli quantitativi
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Simulazioni al computer in Biologia Computazionale: Metodi Monte Carlo
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Simulazioni al computer in Biologia Computazionale: Metodi di Dinamica Molecolare
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Metodi di ottimizzazione: Simulated Annealing
• G - Basi di dati
V - Varie
Database in Bioinformatica e System Biology
• M - Rappresentazione della conoscenza
* RP - Risoluzione di Problemi
Concetti base di Bioinformatica

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

1. Insegnamenti a scelta vincolata
2. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/08 - Analisi Numerica
Differenze tra Calcolo Parallelo e Calcolo Distribuito. Ambiti di applicazione.
MAT/08 - Analisi Numerica
Algoritmi Latency tolerant e fault tolerant.
MAT/08 - Analisi Numerica
Un ambiente per il Calcolo Distribuito: NetSolve.
MAT/08 - Analisi Numerica
Gli ambienti di calcolo Multicore Based.
MAT/08 - Analisi Numerica
Attività di laboratorio: Nuclei computazionali paralleli di calcolo matriciale su processori multicore.
MAT/08 - Analisi Numerica
Attivita' di laboratorio: sviluppo di algoritmi in ambiente NetSolve.

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

1. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/08 - Analisi Numerica
Risoluzione di sistemi di equazioni lineari: metodi a blocchi per il calcolo ad alte prestazioni.
MAT/08 - Analisi Numerica
Le librerie di software matematico per problemi di algebra lineare: BLAS e LAPACK.
MAT/08 - Analisi Numerica
Matrici sparse e software numerico per la manipolazione ed il calcolo con matrici sparse (SPARSKIT).
MAT/08 - Analisi Numerica
Metodi diretti e metodi iterativi per sistemi lineari con matrici sparse.
MAT/08 - Analisi Numerica
Metodi iterativi per equazioni non lineari: metodo di bisezione, secanti, Newton, metodi ibridi.
MAT/08 - Analisi Numerica
Metodi numerici per equazioni differenziali ordinarie: metodi ad un passo e metodi a più passi.

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

1. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/08 - Analisi Numerica
Metodi iterativi per sistemi di equazioni lineari : metodi non stazionari
MAT/08 - Analisi Numerica
Metodi iterativi per sistemi di equazioni non lineari: metodo di newton
MAT/08 - Analisi Numerica
Risoluzione numerica di equazioni differenziali alle derivate parziali
MAT/08 - Analisi Numerica
La Trasformata discreta di Fourier e sue applicazioni
MAT/08 - Analisi Numerica
Algoritmo di Fast Fourier Transform e il software FFTW
MAT/08 - Analisi Numerica
Operatori matematici alla base dell'analisi di immagini e applicazioni

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

1. Insegnamenti a libera 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. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

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

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

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Sillabo dell'insegnamento

• L - Interazione, grafica e multimedialità
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Elementi di digital signal processing per il trattamento del segnale vocale
V - Varie
Sintesi vocale
V - Varie
Riconoscimento del Parlato
V - Varie
Modelli del linguaggio e statistiche testuali
V - Varie
Language Understanding
TMI - Teorie e Modelli per l'Interazione
Sistemi di dialogo uomo macchina

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

1. Insegnamenti a scelta vincolata
2. Insegnamenti a libera scelta

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Sillabo dell'insegnamento

• B - Algoritmi
AN - Algoritmi Numerici
Modellazione di curve e superfici, spline e spline razionali (NURBS).
• E - Architetture
AA - Architetture Avanzate
Strumenti hardware e software per la grafica. LE GPU.
• L - Interazione, grafica e multimedialità
RV - Rendering e Visualizzazione
Ray tracing. Volume rendering. Radiosity.
MG - Modellazione Geometrica
Algoritmi di base (Modelli poligonali 2D/3D. Trasformazioni geometriche, di vista. Proiezioni)
RV - Rendering e Visualizzazione
Modelli di illuminazione locale e globale. Le ombre. Texture mapping.
SIAS - Sistemi di Supporto all'interazione e Ambienti di Sviluppo
Le Librerie grafiche (Open GL, ..)

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

1. Insegnamenti a scelta vincolata
2. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• H - Computazione su rete
* PT - Protocolli
Protocollo JDL (Job Description Language), protocolli per la sottomissione di Job su grid, protocollo SRM (Storage Resource Manager) per la gestione dello storage in Grid. Protocollo gsiftp per il trasferimento di dati su WAN
GRC - Gestione di Reti di Calcolatori
Sistemi di monitoraggio di Griglie Computazionali. Installazione e update di risorse in grid.
SRM - Sistemi operativi di Rete e Middleware per la programmazione di rete
Middleware per interconnessione di cluster via Grid, gestione delle risorse di calcolo e storage. Rappresentazione delle informazioni e delle caratteristiche delle risorese. Sistemi di Workload Management, Matchmaking e sistemi per il Loggin and Bookeeping. Servizi di un Computing Element, servizi di uno Storage Element. Studio e lab sul Middlewaere gLite/EMI.
* SR - Sicurezza delle Reti
Modello di sicurezza GSI (Grid Security Infrastructure), crittografia asimmetrica, certificati X.509, Proxy Certificate, Attribute Authority, Servizi di Virtual Organization. Gestione delle autenticazioni e autorizzazioni, protocolli Local Center Authorization Service (LCAS) e Local Credential Mapping Service (LCMAPS)
* ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
Architettura di un infrasrtuttura Grid, Modello a Clessidra secondo Ian Foster. Introduzione dei diversi layer: Fabric, Connectivity, Resource Collective e Application.
* FCD - Fondamenti del Calcolo Distribuito
Introduzione ai sistemi di calcolo distribuito, storia, esempi di infrastrutture.

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

1. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• I - Ingegneria del software
* PSC - Progettazione del Software e Codifica
Re-ingegnerizzazione e refactoring. Design Pattern.
* AR - Analisi dei Requisiti
Metodologie agili: Extreme Programming e Test Driven Development
MES - Manutenzione ed Evoluzione del Software
Gestione di versioni e configurazioni.
MES - Manutenzione ed Evoluzione del Software
Processi e tecniche di evoluzione e manutenzione del software
* TVV - Testing, Verifica e Validazione
Testing white box. Metriche di copertura. Strumenti di supporto al Testing
* TVV - Testing, Verifica e Validazione
Testing black box. Progettazione dei casi di test.

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Sillabo dell'insegnamento

• L - Interazione, grafica e multimedialità
* MMPI - Modelli e Metodi per la Progettazione dell'Interazione
ingegneria delle interfacce
TMI - Teorie e Modelli per l'Interazione
le caratteristiche degli uomini e delle macchine
TMI - Teorie e Modelli per l'Interazione
sistemi di dialogo e sistemi multimodali
PIRV - Paradigmi di Interazione e Realta' Virtuale
strumenti e linguaggi per il design di interfacce
* PMTV - Principi, Metodologie e Tecniche di Valutazione di interfacce
tecniche di valutazione delle interfacce
SIAS - Sistemi di Supporto all'interazione e Ambienti di Sviluppo
programmazione di dispositivi mobili e interfacce per il web

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

1. Insegnamenti a libera scelta

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Sillabo dell'insegnamento

• C - Programmazione
PCC - Programmazione Concorrente
Programmazione multi-threaded in Java. Primitive di sincronizzazione.
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Relazioni di uguaglianza e di ordine tra oggetti. Clonazione. Riflessione.
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Programmare con le collezioni: insiemi, liste, mappe associative
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Il sistema dei tipi e il type-checking di Java. Algoritmo di risoluzione dell'overloading e dell'overriding.
* POO - Programmazione Orientata agli Oggetti
Classi e metodi con parametri di tipo
• I - Ingegneria del software
* PSC - Progettazione del Software e Codifica
Design Pattern e loro implementazione in Java

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

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Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
L - Logica
Fondamenti della matematica, logica e nascita dell'informatica teorica.
• I - Ingegneria del software
EPG - Aspetti Etici, Professionali e Giuridici
Problematiche etiche, giuridiche, psicologiche e sociali collegate alla progettazione e all'uso dei sistemi ICT, dell'IA e della robotica.
• M - Rappresentazione della conoscenza
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Metodi dell'IA simbolica, subsimbolica, situata. Agenti reattivi, deliberativi, intenzionali e sociali. Razionalità limitata ed euristiche cognitive.
V - Varie
Storia ed epistemologia della cibernetica, dell'Intelligenza Artificiale e della Robotica.
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Interfacce cervello-macchina e sistemi bionici.
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Metodi per la modellistica cognitiva. Analisi e progettazione di modelli computazionali di processi percettivi, cognitivi e di coordinamento senso-motorio.

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

1. Insegnamenti a scelta vincolata
2. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

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1. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

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Sillabo dell'insegnamento

• MAT - Crediti di MATEMATICA
MAT/09 - Ricerca Operativa
Definizione delle principali varianti fra i problemi di vehicle routing; la formulazione matematica per tre varianti del problema; principali metodi euristici e meta-euristici per il problema nella sua versione generale e per il problema con time-windows.
MAT/09 - Ricerca Operativa
TSP su grafi qualsiasi, TSP grafico, Grafi hamiltoniani e semihamiltoniani, TSP simmetrico e asimmetrico, il postino rurale, Cammino hamiltoniano minimo, TSP collo di bottiglia.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Il problema del Commesso Viaggiatore (TSP): due formulazioni matematiche ed un algoritmo Branch and Bound per il TSP. Il D-TSP: un algoritmo 2-approssimato per il D-TSP; Algoritmo di Christofides. Medoti euristici per il TSP: a inserimento con diversi criteri di scelta; ricerca locale (2-opt exchange, 3-opt, k-opt, OR-opt); algoritmi per istanze geometriche (inviluppo convesso, a sezioni).
MAT/09 - Ricerca Operativa
Algoritmi euristici e meta-euristici: Simulated Annealing; Tabù Search; Algoritmi Genetici; GRASP; Algoritmi di Ricerca Locale.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Classi di complessità P, NP, NP-hard e NP-completi. Classificazione dei metodi risolutivi (metodi esatti, metodi di approssimazione e metodi euristici). Classi di approssimazione (NPO, APX, PTAS, FPTAS, PO). Riduzioni nelle classi di approssimazione e la riduzione PTAS.
MAT/09 - Ricerca Operativa
Algoritmi on-line per il problema del Bin-packing: Next Fit, First fit, Best Fit, Any Fit, HarmonicM.

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

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Sillabo dell'insegnamento

• H - Computazione su rete
* SR - Sicurezza delle Reti
Gestione dei segnali. Sistemi di autenticazione di rete. Standard IEEE 802.1x. Eduroam. IDEM.
DR - Dispositivi di Rete
Switch Layer 2 e Layer 3. Router. Access Point. Bridge. Ripetitori. Switch ottici per WDM e DWDM.
* PT - Protocolli
L'architettura di rete TCP/IP: architettura, protocollo IP, indirizzamento IP e instradamento. Protocolli della suite TCP-IP: TCP, UDP, ARP, RARP, SNMP, SMTP, POP3, IMAP, Reti ottiche, protocollo MPLS, WDM, DWDM.
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Elementi e problematiche di configurazione avanzata e troubleshooting di apparecchiature e di interfacce LAN. Elementi di Network Management Routing: problematiche avanzate di instradamento e gestione degli spazi di indirizzamento, evoluzione del concetto di routing e forwarding/switching, strategie e protocolli di routing. Elementi di configurazione e troubleshooting dei protocolli di routing IGP.
* ARTC - Architettura delle Reti di Calcolatori
Introduzione: caratteristiche di una rete di calcolatori, tipi di reti, aspetti progettuali, gli standard. Modello ISO-OSI.
GRC - Gestione di Reti di Calcolatori
Scalabilità e gestione avanzata di reti LAN, multilayer switching e Qualità del Servizio. Elementi e problematiche di configurazione di interfacce WAN. VLAN intra switch e inter switch. Qualità del Servizio (QoS).

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

1. Insegnamenti a libera scelta

Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
V - Varie
Politiche di sicurezza: Modelli matematici, meccanismi, e risultati di indecidibilità
• B - Algoritmi
V - Varie
Crittografia: terminologia, cenni storici, DES, RSA. Applicazioni della crittografia (firma elettronica, e-mail certificata, moneta elettronica, ecc.)
• G - Basi di dati
V - Varie
Basi di dati multilivello. Protezione tabelle di macro- e micro-dati in database statistici
• H - Computazione su rete
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Approcci standard per connessioni sicure, autenticazione, controllo degli accessi (SSH, SSL, Kerberos, XACML, Java security, ecc.)
* SR - Sicurezza delle Reti
Vulnerabilità dei protocolli TCP/IP, firewalls e partizionamento delle reti
• M - Rappresentazione della conoscenza
* LPD - Logica e Programmazione Dichiarativa
Linguaggi logici per la formulazione di politiche

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Sillabo dell'insegnamento

• G - Basi di dati
BDA - Basi di Dati Avanzate
Basi Dati per i sistemi di posizionamento
V - Varie
GPS, AGPS, DGPS, modelli di tracking
• L - Interazione, grafica e multimedialità
V - Varie
Sistemi Informativi Territoriali, Gis e georeferenziazione
SIAS - Sistemi di Supporto all'interazione e Ambienti di Sviluppo
linguaggi per i metadati
* IMW - Ipertesti, Multimedialita' e WWW
Tipi di dati, formati e standard
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Indicizzazione e Ricerca di Oggetti Multimediali

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Sillabo dell'insegnamento

• B - Algoritmi
AD - Algoritmi Distribuiti
Protocolli di votazione e votazione strategica. Mechanism design. Meccanismi d'asta, di negoziazione e allocazione di task.
• M - Rappresentazione della conoscenza
* RP - Risoluzione di Problemi
Risoluzione di problemi in presenza di avversari. Teoria dei giochi non cooperativi.
V - Varie
La comunicazione fra agenti: atti comunicativi, linguaggi di comunicazione fra agenti.
RA - Ragionamento Automatico
Pianificazione classica, Partial Order Planning, gerarchica e non deterministica.
RA - Ragionamento Automatico
Gli agenti intelligenti come decisori ottimali e subottimali: funzioni di utilità, problemi di decisione. Ragionamento in condizioni di incertezza e reti di decisione.
AI - Agenti Intelligenti
Architetture per agenti Intelligenti. Agenti reattivi, model-based, goal-based and utility-based. Agenti BDI.

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Sillabo dell'insegnamento

• M - Rappresentazione della conoscenza
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Architetture ibride: pianificazione/ripianificazione, monitoraggio di piano ed esecuzione, progettazione di sistemi ibridi (casi di studio)
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Robotica Probabilistica: localizzazione e mapping probabilistico, simultaneous localization and mapping (SLAM)
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Robotica Probabilistica: Modelli di sensori ed attuatori per robot mobili
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Il paradigma reattivo/deliberativo
ARC - Acquisizione e Rappresentazione della Conoscenza
Robotica Probabilistica: Filtri Bayesiani, filtri di Kalman, filtri particellari
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Progettazione di un sistema reattivo (casi di studio)
AI - Agenti Intelligenti
Il paradigma reattivo, architetture a sussunzione, campi di potenziale
AI - Agenti Intelligenti
Paradigma gerarchico, rappresentazione della conoscenza e pianificazione classica
AI - Agenti Intelligenti
Fondamenti biologici del Paradigma Reattivo
AIA - Applicazioni della Intelligenza Artificiale
Architetture ibride: sistemi per il monitoraggio dell'esecuzione , pianificazione di compiti, pianificazione e schedulazione temporale
AI - Agenti Intelligenti
Paradigmi ed architetture di sistemi per il governo dei robot
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Robotica Mobile: Pianificazione della traiettoria, pianificazione del moto, esplorazione.

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Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
L - Logica
La Logica Temporale Lineare e la logica CTL: sintassi, semantica, espressività, specifica di proprietà
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
FSM (Macchine a Stati Finiti): propriètà di chiusura; FSM: Non-determinismo e succintezza; FSM: Parallelismo e comunicazione; FSM e strutturazione modulare.
• D - Linguaggi
TAV - Tecniche di Analisi e Verifica
Gli Automi di Büchi: definizione, semantica proprietà; Model checking di LTL basato su automi
TAV - Tecniche di Analisi e Verifica
Specifica di sistemi real time: Automi Temporizzati; Problemi di decisione negli Automi Temporizzati; Il sistema di verifica UPPAAL; Verifica di proprietà in UPPAAL.
TAV - Tecniche di Analisi e Verifica
Il linguaggio di specifica per FSM Promela; l'ambiente di specifica e verifica SPIN: proprietà di stato, di raggiungibiltà e di liveness
* S - Semantica
Introduzione ai metodi formali di specifica; Semantica dei formalismi di specifica; Astrazione e Bisimulazione forte e debole.

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Sillabo dell'insegnamento

• H - Computazione su rete
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Programmazione Web, servizi Web, mobile, CMS
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
XML, XHTML, CSS, DOM, Namespaces, XSL
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
PHP, JavaScript, Ajax
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Web, HTTP, CGI, session tracking
PASR - Programmazione di Applicazioni e Servizi di Rete
Java per applicazioni Web
• I - Ingegneria del software
* LMS - Linguaggi di Modellazione del Software
Web Engineering e architetture web

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Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Ritardo di decifrazione e sincronizzazione. Teorema di Even. Coppie sincronizzanti. Codici circolari.
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Sorgenti di informazione, Entropia di una sorgente. Codifica di sorgente. Teorema di Shannon. Codici ottimali. Metodo di Huffman.
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Codici a lunghezza variabile. Teoremi di Schutzenberger, Sardinas-Patterson e Levenstein. Disuguaglianza di Kraft-McMillan. Massimalità e completezza. Codici prefissi. Teorema di Kraft.
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
Nozioni di base: semigruppi e monoidi liberi, linguaggi formali.
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Motivazioni e finalita' . Trasmissione dell'Informazione nella teoria di Shannon. Altri approcci alla teoria dell'informazione
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Processi di Markov. Sorgenti con memoria. Capacita' del canale di trasmissione. Canali discreti senza memoria. Secondo teorema di Shannon.

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Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
Linguaggi regolari e automi a Stati Finiti. Linguaggi omega-regolari e automi su parole infinite (Automi di Buchi su parole).
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
Linguaggi ad albero e automi su alberi infiniti (Automi di Buchi su alberi).
L - Logica
Logiche per la specifica di proprietà di sistemi computazionali: Logica Temporale Lineare (LTL), Logiche degli Alberi di Computazione (CTL e CTL*), Logiche per Giochi (ATL).
• B - Algoritmi
SDA - Strutture di Dati Avanzate
Diagrammi Binari di Decisione (BDD) e loro applicazioni alla verifica (tecniche simboliche di analisi).
• D - Linguaggi
TAV - Tecniche di Analisi e Verifica
Model Checking di properietà della logica LTL.
TAV - Tecniche di Analisi e Verifica
Model Checking di properietà delle logiche CTL e ATL.

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Sillabo dell'insegnamento

• L - Interazione, grafica e multimedialità
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Fondamenti delle immagini digitali - Trasformazioni di intensità
V - Varie
Elaborazione di immagini mediche
MG - Modellazione Geometrica
Ricostruzione geometrica della scena da moto. Image based rendering.
MG - Modellazione Geometrica
Geometria epipolare. Ricostruzione stereo.
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Estrazione di features da immagini: corner, edge, linee
ESM - Elaborazione di Segnali Multimediali (immagini, suoni e video)
Filtraggio spaziale e nel dominio della frequenza

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