Catalogo dei Corsi di studio

Conoscenze acquisite
Gli studenti alla fine del corso posseggono conoscenze di base relative a: calcolo differenziale per funzioni reali di una variabile reale e studio dei loro grafici, limiti di funzioni e successioni, serie numeriche.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di calcolare i limiti di successioni e funzioni, calcolare le derivate delle funzioni e disegnare i loro grafici, studiare la convergenza delle serie numeriche.

Conoscenze acquisite
Principi di base della programmazione procedurale e orientata agli oggetti. Il linguaggio Python. Strutture dati di base: vettori, liste, stringhe, dizionari.
Gestione dell'Input/Output da terminale, con interfaccie grafiche e tramite file. Principi di progettazione modulare tramite funzioni e classi. Alcuni algoritmi fondamentali: ricerca in liste, testi e grafi. Le librerie più importanti di Python per la grafica, per l'elaborazione numerica e di testi, per l'accesso a Internet e per l'elaborazione di file html.

Competenze acquisite
Lo studente che supera il corso sarà in grado di:
- modellare problemi di media difficoltà per risolverli tramite programmi;
- decomporre problemi complessi in problemi più semplici;
- implementare soluzioni scrivendo programmi ben progettati e con un buono stile di programmazione;
- effettuare debugging e testing di programmi;
- analizzare programmi relativamente alla loro correttezza ed efficienza;
- usare il linguaggio Python e le sue librerie.

Conoscenze acquisite
Elementi fondamentali di teoria degli insiemi. Struttura dei numeri naturali e principio di induzione. Algebre di Boole. Sistemi di verifica e sistemi deduttivi per il calcolo degli enunciati e dei predicati.

Competenze acquisite
Capacità di formalizzazione rigorosa di problemi presentati nel linguaggio corrente, mettendo in rilievo i rapporti tra la sintassi e la semantica. Capacità di utilizzare le tecniche di verifica e di dimostrazione più comuni in matematica ed in informatica.

Conoscenze acquisite
Strumenti teorici di applicazione generale, quali l’algebra booleana e gli automi a stati finiti con output (automi di Moore e Mealy). Metodologie di progettazione di circuiti combinatori e sequenziali.

Competenze acquisite
Capacità di progettare, analizzare e verificare (anche attraverso strumenti software per il supporto al disegno logico) il funzionamento di circuiti digitali di media complessità.

Conoscenze acquisite
Funzionamento della macchina di Von Neumann. Comprensione dei principi di un linguaggio assemblativo.

Competenze acquisite
Capacità di analizzare e valutare l’architettura di un calcolatore secondo i componenti che lo costituiscono. Programmazione in linguaggio assembly.

Conoscenze acquisite
Sviluppo in serie di Taylor delle funzioni elementari; calcolo integrale per funzioni di una variabile reale; studio di alcune equazioni differenziali ordinarie del I e II ordine.

Competenze acquisite
Studio delle serie di potenze; calcolo di alcuni integrali elementari; soluzione di alcune equazioni differenziali particolari.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conosceranno le metodologie di base per la progettazione e l'analisi di algoritmi iterativi e ricorsivi, le principali strutture dati, i principali algoritmi di ordinamento e le implementazioni più elementari dei dizionari.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti:
- avranno acquisito familiarità con le principali strutture dati elementari, in particolare quelle che implementano i dizionari. Sapranno spiegarne gli algoritmi e analizzarne la complessità, evidenziando come le prestazioni dipendano dalla struttura dati utilizzata. Saranno in grado di progettare nuove strutture dati e i relativi algoritmi, rielaborando quelli esistenti;
- sapranno spiegare i principali algoritmi di ordinamento, illustrando le stategie di progetto sottostanti e la relativa analisi di complessità;
- saranno in grado di confrontare i comportamenti asintotici di funzioni ottenute componendo in modo semplice polinomi, funzioni logaritmiche o esponenziali;
- saranno in grado di progettare soluzioni ricorsive di problemi e di analizzare asintoticamente gli algoritmi risultanti.

Conoscenze acquisite
I concetti fondamentali della programmazione orientata agli oggetti: classi e oggetti, incapsulamento, ereditarietà, polimorfismo, binding statico e dinamico. Il linguaggio Java. Gli strumenti e le metodologie di base della progettazione software tramite un linguaggio orientato agli oggetti.

Competenze acquisite
Saper usare il linguaggio Java e le più comuni librerie. Essere in grado di applicare le metodologie di base per affrontare la progettazione di sistemi software di grandezza medio-piccola. Saper usare i principali strumenti di sviluppo per realizzare tali sistemi in Java.

Conoscenze acquisite
Un ripasso delle nozioni grammaticali e delle strutture, il corso di lingua tecnica di base e’ per gli studenti che hanno una basilare conoscenza della lingua inglese parlata e scritta. Si porrà l'accento in generale sullo sviluppo di vocabolario accademico, ampia lettura e comprensione orale, sulla struttura della frase e grammatica, e di migliorare la capacita’ di scrivere e parlare utilizzando materiali tecnicamente mirata e, ove possibile, interazione in piccoli gruppi. I contenuti saranno provenienti in particolare dalla disciplina di Informatica. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di dimostrare:
- capacità di comunicare verbalmente (in un inglese corrette) concetti base di natura pratica e tecnica;
- un migliorato vocabolario relativo al parlato quotidiano e comunicazione scientifica;
- capacità di lettura relative a testi scientifici e generale scritti in inglese.

Competenze acquisite
Il corso produce nei studenti la capacità di:
- comprendere inglese scritto e parlato
- esprimersi verbalmente e per via orale
- comunicare in inglese corretto in contesti accademici e professionali.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative:
- alla teoria dei gruppi;
- alla struttura algebrica di alcuni semplici tipi di gruppi;
- alla risoluzione di sistemi di equazioni lineari;
- al problema della diagonalizzazione di operatori lineari su spazi vettoriali di dimensione finita.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- eseguire calcoli all’interno di gruppi;
- risolvere sistemi di equazioni lineari;
- deteminare autovalori ed autovettori di un operatore lineare ed, eventualmente, di diagonalizzarlo.

Conoscenze acquisite
Gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di applicare le nozioni di base del calcolo combinatorio in vari problemi matematici, derivare varie leggi di probabilità di variabili aleatorie discrete, apprezzare il significato e le implicazioni dell`indipendenza e del condizionamento (nell’ambito di modelli discreti), comprendere il significato di alcuni teoremi limite fondamentali, quali la legge dei grandi numeri.

Competenze acquisite
Gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di risolvere esercizi di calcolo combinatorio e di calcolo delle probabilità di media difficoltà, costruire modelli probabilistici in semplici situazioni di interesse fisico, biologico e tecnologico, utilizzare tavole e software di simulazione delle leggi discrete di più comune applicazione, nonchè della legge gaussina, e di comprendere l’utilizzazione di strumenti statistici elementari nell`inferenza, nel campionamento statistico e nella simulazione. Avranno inolte informazioni sulla struttura generale degli spazi di probabilità e sui problemi teorici che riguardano la loro costruzione.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative a:
- tecniche fondamentali di progettazione algoritmica;
- analisi della correttezza e della complessita' degli algoritmi;
- elementi di teoria della complessità.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- analizzare le prestazioni di un algoritmo tramite strumenti matematici rigorosi;
- analizzare problemi e, sfruttando le metodologie presentate durante il corso, progettare algoritmi corretti ed efficienti per la loro soluzione;
- caratterizzare la classe di complessità di alcuni problemi di media difficoltà.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative:
- ai concetti fondamentali relativi alle reti di elaboratori: livelli, servizi e protocolli;
- alle problematiche fondamentali, e relative soluzioni, incontrate nella definizione dei livelli fisico, data-link (incluso sottolivello MAC), rete, trasporto ed applicazione di una moderna architettura di rete;
- alle caratteristiche e funzionamento dei vari livelli e protocolli dell’architettura di rete Tcp/Ip;
- alla simulazione di rete.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- comprendere in profondità autonomamente le finalità, le caratteristiche ed il funzionamento di nuovi protocolli e sistemi di telecomunicazione;
- comprendere i perchè delle diverse scelte protocollari dello stack TPC/IP e quindi essere in grado di selezionare le configurazioni ed i protocolli più appropriate da usare in un contesto applicativo.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conosceranno i metodi e risultati di base della della teoria degli automi, della calcolabilità e della complessità e sapranno applicarli per individuare la complessità di problemi in diversi campi. In particolare sapranno:
- le diverse caratterizzazioni dei linguaggi regolari
- giustificare l'esistenza di problemi privi di soluzioni algoritmiche o intrattabili
- descrivere esempi concreti di problemi indecidibili, non dimostratamente intrattabili o intrattabili
- il senso e l'importanza della questione "P=NP?"

Competenze acquisite
Gli studenti impareranno:
- come costruire automi finiti (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
- a usare la diagonalizzazione e la riducibilità tra problemi per dimostrarne l'indecidibilità
- a usare la riducibilità polinomiale per individuare la classe di complessità di problemi di decisione in vari campi.

Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze relative ai principali modelli di ciclo di vita del software, alle metriche per il dimensionamento dello sforzo, alle tecniche di descrizione delle diverse componenti di un progetto software. Saranno state acquisite conoscenze relative all'uso del linguaggio UML.

Competenze acquisite
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di lavorare in team alle attività di analisi, progettazione, documentazione e gestione di progetti software di medie dimensioni. Avrà imparato a produrre documentazione basata su UML, relativamente ai principali tipi di diagrammi: dei casi d'uso, delle classi, di interazione e collaborazione, di stato e di attività. Infine sarà in grado di produrre una valutazione dello sforzo basato su Punti Funzione.

Per tutti gli studenti è obbligatorio al terzo anno un tirocinio formativo. Esso è svolto sotto la guida di un responsabile e può essere esterno (svolto presso aziende o enti esterni) o interno (svolto nell’ambito del corso di laurea). In entrambi i casi il tirocinio ha una durata di circa tre mesi e prevede che allo studente sia proposto un problema del mondo reale, che egli deve risolvere attraverso l’elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.

La prova finale consiste nella stesura, nella presentazione e nella discussione di una dissertazione scritta, elaborata autonomamente dallo studente, che documenti in modo organico e dettagliato il problema affrontato nell'ambito del tirocinio formativo e tutte le attività compiute per pervenire alla soluzione.

Conoscenze acquisite
Gli studenti alla fine del corso posseggono conoscenze di base relative a: calcolo differenziale per funzioni reali di una variabile reale e studio dei loro grafici, limiti di funzioni e successioni, serie numeriche.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di calcolare i limiti di successioni e funzioni, calcolare le derivate delle funzioni e disegnare i loro grafici, studiare la convergenza delle serie numeriche.

Conoscenze acquisite
Principi di base della programmazione procedurale e orientata agli oggetti. Il linguaggio Python. Strutture dati di base: vettori, liste, stringhe, dizionari.
Gestione dell'Input/Output da terminale, con interfaccie grafiche e tramite file. Principi di progettazione modulare tramite funzioni e classi. Alcuni algoritmi fondamentali: ricerca in liste, testi e grafi. Le librerie più importanti di Python per la grafica, per l'elaborazione numerica e di testi, per l'accesso a Internet e per l'elaborazione di file html.

Competenze acquisite
Lo studente che supera il corso sarà in grado di:
- modellare problemi di media difficoltà per risolverli tramite programmi;
- decomporre problemi complessi in problemi più semplici;
- implementare soluzioni scrivendo programmi ben progettati e con un buono stile di programmazione;
- effettuare debugging e testing di programmi;
- analizzare programmi relativamente alla loro correttezza ed efficienza;
- usare il linguaggio Python e le sue librerie.

Conoscenze acquisite
Elementi fondamentali di teoria degli insiemi. Struttura dei numeri naturali e principio di induzione. Algebre di Boole. Sistemi di verifica e sistemi deduttivi per il calcolo degli enunciati e dei predicati.

Competenze acquisite
Capacità di formalizzazione rigorosa di problemi presentati nel linguaggio corrente, mettendo in rilievo i rapporti tra la sintassi e la semantica. Capacità di utilizzare le tecniche di verifica e di dimostrazione più comuni in matematica ed in informatica.

Conoscenze acquisite
Strumenti teorici di applicazione generale, quali l’algebra booleana e gli automi a stati finiti con output (automi di Moore e Mealy). Metodologie di progettazione di circuiti combinatori e sequenziali.

Competenze acquisite
Capacità di progettare, analizzare e verificare (anche attraverso strumenti software per il supporto al disegno logico) il funzionamento di circuiti digitali di media complessità.

Conoscenze acquisite
Funzionamento della macchina di Von Neumann. Comprensione dei principi di un linguaggio assemblativo.

Competenze acquisite
Capacità di analizzare e valutare l’architettura di un calcolatore secondo i componenti che lo costituiscono. Programmazione in linguaggio assembly.

Conoscenze acquisite
Sviluppo in serie di Taylor delle funzioni elementari; calcolo integrale per funzioni di una variabile reale; studio di alcune equazioni differenziali ordinarie del I e II ordine.

Competenze acquisite
Studio delle serie di potenze; calcolo di alcuni integrali elementari; soluzione di alcune equazioni differenziali particolari.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conosceranno le metodologie di base per la progettazione e l'analisi di algoritmi iterativi e ricorsivi, le principali strutture dati, i principali algoritmi di ordinamento e le implementazioni più elementari dei dizionari.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti:
- avranno acquisito familiarità con le principali strutture dati elementari, in particolare quelle che implementano i dizionari. Sapranno spiegarne gli algoritmi e analizzarne la complessità, evidenziando come le prestazioni dipendano dalla struttura dati utilizzata. Saranno in grado di progettare nuove strutture dati e i relativi algoritmi, rielaborando quelli esistenti;
- sapranno spiegare i principali algoritmi di ordinamento, illustrando le stategie di progetto sottostanti e la relativa analisi di complessità;
- saranno in grado di confrontare i comportamenti asintotici di funzioni ottenute componendo in modo semplice polinomi, funzioni logaritmiche o esponenziali;
- saranno in grado di progettare soluzioni ricorsive di problemi e di analizzare asintoticamente gli algoritmi risultanti.

Conoscenze acquisite
I concetti fondamentali della programmazione orientata agli oggetti: classi e oggetti, incapsulamento, ereditarietà, polimorfismo, binding statico e dinamico. Il linguaggio Java. Gli strumenti e le metodologie di base della progettazione software tramite un linguaggio orientato agli oggetti.

Competenze acquisite
Saper usare il linguaggio Java e le più comuni librerie. Essere in grado di applicare le metodologie di base per affrontare la progettazione di sistemi software di grandezza medio-piccola. Saper usare i principali strumenti di sviluppo per realizzare tali sistemi in Java.

Conoscenze acquisite
Un ripasso delle nozioni grammaticali e delle strutture, il corso di lingua tecnica di base e’ per gli studenti che hanno una basilare conoscenza della lingua inglese parlata e scritta. Si porrà l'accento in generale sullo sviluppo di vocabolario accademico, ampia lettura e comprensione orale, sulla struttura della frase e grammatica, e di migliorare la capacita’ di scrivere e parlare utilizzando materiali tecnicamente mirata e, ove possibile, interazione in piccoli gruppi. I contenuti saranno provenienti in particolare dalla disciplina di Informatica. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di dimostrare:
- capacità di comunicare verbalmente (in un inglese corrette) concetti base di natura pratica e tecnica;
- un migliorato vocabolario relativo al parlato quotidiano e comunicazione scientifica;
- capacità di lettura relative a testi scientifici e generale scritti in inglese.

Competenze acquisite
Il corso produce nei studenti la capacità di:
- comprendere inglese scritto e parlato
- esprimersi verbalmente e per via orale
- comunicare in inglese corretto in contesti accademici e professionali.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative:
- alla teoria dei gruppi;
- alla struttura algebrica di alcuni semplici tipi di gruppi;
- alla risoluzione di sistemi di equazioni lineari;
- al problema della diagonalizzazione di operatori lineari su spazi vettoriali di dimensione finita.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- eseguire calcoli all’interno di gruppi;
- risolvere sistemi di equazioni lineari;
- deteminare autovalori ed autovettori di un operatore lineare ed, eventualmente, di diagonalizzarlo.

Conoscenze acquisite
Gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di applicare le nozioni di base del calcolo combinatorio in vari problemi matematici, derivare varie leggi di probabilità di variabili aleatorie discrete, apprezzare il significato e le implicazioni dell`indipendenza e del condizionamento (nell’ambito di modelli discreti), comprendere il significato di alcuni teoremi limite fondamentali, quali la legge dei grandi numeri.

Competenze acquisite
Gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di risolvere esercizi di calcolo combinatorio e di calcolo delle probabilità di media difficoltà, costruire modelli probabilistici in semplici situazioni di interesse fisico, biologico e tecnologico, utilizzare tavole e software di simulazione delle leggi discrete di più comune applicazione, nonchè della legge gaussina, e di comprendere l’utilizzazione di strumenti statistici elementari nell`inferenza, nel campionamento statistico e nella simulazione. Avranno inolte informazioni sulla struttura generale degli spazi di probabilità e sui problemi teorici che riguardano la loro costruzione.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative a:
- tecniche fondamentali di progettazione algoritmica;
- analisi della correttezza e della complessita' degli algoritmi;
- elementi di teoria della complessità.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- analizzare le prestazioni di un algoritmo tramite strumenti matematici rigorosi;
- analizzare problemi e, sfruttando le metodologie presentate durante il corso, progettare algoritmi corretti ed efficienti per la loro soluzione;
- caratterizzare la classe di complessità di alcuni problemi di media difficoltà.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative:
- ai concetti fondamentali relativi alle reti di elaboratori: livelli, servizi e protocolli;
- alle problematiche fondamentali, e relative soluzioni, incontrate nella definizione dei livelli fisico, data-link (incluso sottolivello MAC), rete, trasporto ed applicazione di una moderna architettura di rete;
- alle caratteristiche e funzionamento dei vari livelli e protocolli dell’architettura di rete Tcp/Ip;
- alla simulazione di rete.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- comprendere in profondità autonomamente le finalità, le caratteristiche ed il funzionamento di nuovi protocolli e sistemi di telecomunicazione;
- comprendere i perchè delle diverse scelte protocollari dello stack TPC/IP e quindi essere in grado di selezionare le configurazioni ed i protocolli più appropriate da usare in un contesto applicativo.

Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conosceranno i metodi e risultati di base della della teoria degli automi, della calcolabilità e della complessità e sapranno applicarli per individuare la complessità di problemi in diversi campi. In particolare sapranno:
- le diverse caratterizzazioni dei linguaggi regolari
- giustificare l'esistenza di problemi privi di soluzioni algoritmiche o intrattabili
- descrivere esempi concreti di problemi indecidibili, non dimostratamente intrattabili o intrattabili
- il senso e l'importanza della questione "P=NP?"

Competenze acquisite
Gli studenti impareranno:
- come costruire automi finiti (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
- a usare la diagonalizzazione e la riducibilità tra problemi per dimostrarne l'indecidibilità
- a usare la riducibilità polinomiale per individuare la classe di complessità di problemi di decisione in vari campi.

Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze relative ai principali modelli di ciclo di vita del software, alle metriche per il dimensionamento dello sforzo, alle tecniche di descrizione delle diverse componenti di un progetto software. Saranno state acquisite conoscenze relative all'uso del linguaggio UML.

Competenze acquisite
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di lavorare in team alle attività di analisi, progettazione, documentazione e gestione di progetti software di medie dimensioni. Avrà imparato a produrre documentazione basata su UML, relativamente ai principali tipi di diagrammi: dei casi d'uso, delle classi, di interazione e collaborazione, di stato e di attività. Infine sarà in grado di produrre una valutazione dello sforzo basato su Punti Funzione.

Per tutti gli studenti è obbligatorio al terzo anno un tirocinio formativo. Esso è svolto sotto la guida di un responsabile e può essere esterno (svolto presso aziende o enti esterni) o interno (svolto nell’ambito del corso di laurea). In entrambi i casi il tirocinio ha una durata di circa tre mesi e prevede che allo studente sia proposto un problema del mondo reale, che egli deve risolvere attraverso l’elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.

La prova finale consiste nella stesura, nella presentazione e nella discussione di una dissertazione scritta, elaborata autonomamente dallo studente, che documenti in modo organico e dettagliato il problema affrontato nell'ambito del tirocinio formativo e tutte le attività compiute per pervenire alla soluzione.