Informatica - erogato in modalità prevalentemente a distanza

Obiettivi formativi: acquisire conoscenze di base su sistemi di equazioni lineari, spazi vettoriali, applicazioni lineari, spazi affini, spazi euclidei.
Conoscenza e capacità di comprensione: al termine del corso lo studente avrà acquisito le nozioni e i risultati di base relativi alla risoluzione di sistemi lineari, al calcolo matriciale, alla teoria degli spazi vettoriali e delle applicazioni lineari tra essi, agli spazi affini, spazi vettoriali euclidei e spazi affini euclidei.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: al termine del corso lo studente sarà in grado di risolvere sistemi di equazioni lineari, di riconoscere problemi matematici rappresentati da applicazioni lineari tra spazi vettoriali e utilizzare questo fatto per la loro risoluzione; sarà in grado di operare con le matrici e di stabilire la risolubilità di un sistema lineare e l'invertibilità di un'applicazione lineare mediante considerazioni sul rango e il calcolo del determinante delle matrici associate; sarà in grado di calcolare gli autovalori di un endomorfismo lineare e determinare la decomposizione in autospazi ad esso associata; saprà risolvere problemi in cui intervengono prodotti euclidei; saprà risolvere problemi su spazi affini, spazi affini euclidei.
Autonomia di giudizio: lo studente avrà le basi per analizzare le relazioni tra gli argomenti trattati e argomenti di Algebra (teoria dei gruppi, dei semigruppi, matematica discreta), funzioni di più variabili reali (analisi matematica).
Abilità comunicative: capacità di esporre i contenuti nella parte orale della verifica e negli eventuali quesiti teorici presenti nella prova scritta.
Capacità di apprendimento: le conoscenze acquisite permetteranno uno studio, individuale o impartito in un corso di LM, relativo ad aspetti più specialistici della teoria degli operatori lineari non più limitati al caso di dimensione finita, di quella delle famiglie di spazi vettoriali (fibrati vettoriali), di quella delle decomposioni in autospazi relativa ad algebre commutative di endomorfismi, e della geometria riemanniana.

Insiemi, funzioni, relazioni. Numeri complessi.

Spazi vettoriali: gli archetipi e la definizione.

Sottospazi, (in)dipendenza lineare, basi.

Dimensione di uno spazio vettoriale.

Formula di Grassmann.

Coordinate affini nel piano e nello spazio. Spazi affini. Combinazioni lineari di punti, sottospazi di uno spazio affine.

Definizione di applicazione lineare, prime propriet`a. Immagine e nucleo di un’applicazione lineare. Isomorfismi.

Matrici, prodotto righe per colonne. Matrice associata a un’applicazione lineare.

Operazioni elementari sulle righe: riduzione a scala.

Operazioni elementari: risoluzione di un sistema di equazioni lineari, calcolo dell’inversa. Matrice del cambiamento di base, coniugio.

Applicazioni affini, affinit`a, cambiamenti di coordinate affini. Equazioni cartesiane di sottospazi affini.

Definizione del determinante. Applicazioni multilineari e alternanti, propriet`a del determinante.

Sviluppo di Laplace. Formula di Binet. Permutazioni e determinante. Formula di Cramer.

Diagonalizzazione. Autovalori, autospazi.

Prodotto scalare euclideo.

Marco Abate, Chiara De Fabritiis. Geometria analitica con elementi di algebra lineare. McGraw-Hill Education

Obiettivi formativi: Questo corso introduce i metodi di base per la progettazione e l’analisi degli algoritmi. Si studieranno vari algoritmi ben noti che risolvono problemi di base come l’ordinamento o la ricerca, insieme con i più semplici strumenti per analizzarli dal punto di vista dell’efficienza.
Conoscenza e capacità di comprensione: Al termine del corso, le studentesse e gli studenti conosceranno le metodologie di base per la progettazione e l'analisi di algoritmi iterativi e ricorsivi, le strutture dati elementari, i principali algoritmi di ordinamento e le implementazioni più elementari dei dizionari.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate: Al termine del corso, le studentesse e gli studenti avranno acquisito familiarità con le principali strutture dati di base, 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 strategie di progetto sottostanti e le relative analisi di complessità; saranno in grado di confrontare i comportamenti asintotici dei tempi di esecuzione degli algoritmi studiati; saranno in grado di progettare soluzioni ricorsive di problemi e di analizzare asintoticamente gli algoritmi risultanti.
Autonomia di giudizio: Le studentesse e gli studenti avranno le basi per analizzare la qualità di un algoritmo e delle relative strutture dati, sia dal punto di vista dell'effettiva risoluzione del problema che da quello dell'efficienza computazionale con la quale il problema viene risolto. Gli esercizi svolti a lezione dalla docente e quelli proposti da fare a casa affineranno queste capacità.
Abilità comunicative: Le studentesse e gli studenti acquisiranno la capacità di esporre in modo chiaro ed organizzato le proprie conoscenze, capacità che verrà verificata sia mediante i quesiti presentati nelle prove scritte che durante la prova orale. Le studentesse e gli studenti saranno in grado di esprimere un’idea algoritmica in modo rigoroso ad alto livello, in pseudocodice. La prova orale prevista come parte integrante dell'esame ha l'obiettivo di accrescere queste abilità.
Capacità di apprendere: Le conoscenze acquisite permetteranno allo studente di affrontare lo studio, individuale o previsto nell’ambito di un corso di laurea magistrale, di tecniche algoritmiche e di strutture dati più avanzate.

Questo insegnamento prevede le seguenti unità didattiche:

Introduzone del corso [2 ore]

Notazione asintotica [10 ore]

Il problema della ricerca [8 ore]

Introduzione alla ricorsione [10 ore]

Il problema dell'ordinamento [10 ore]

Strutture dati fondamentali [20 ore]

Segue il programma in maggior dettaglio.

1. Introduzione

Concetti di algoritmo, di struttura dati, di efficienza; di costo computazionale;

modello RAM; misura di costo uniforme e logaritmico.

2. Notazione asintotica

Definizione e significato degli insiemi O, Ω e Θ

3. Il problema della ricerca

Ricerca sequenziale in un vettore disordinato;

costo computazionale nel caso migliore, peggiore e medio

Ricerca dicotomica o binaria in un vettore ordinato (vers. iterativa)

costo computazionale nel caso migliore, peggiore e medio

4. Introduzione alla ricorsione

funzioni ricorsive

versione iterativa e ricorsiva di algoritmi: esempi

occupazione in memoria: l'esempio del calcolo dei numeri di Fibonacci

calcolo del costo computazionale delle funzioni ricorsive tramite equazioni di ricorrenza

metodo di sostituzione

metodo iterativo

metodo dell'albero

teorema principale ( dimostrazione facoltativa )

5. Il problema dell'ordinamento

algoritmi naif: filosofia, pseudocodice e costo computazionale

insertion, selection e bubble sort

limitazione inferiore sul costo computazionale degli algoritmi di ordinamento per confronti; dimostrazione

funzione di fusione e merge sort; cenno alla tecnica del divide et impera

ordinamento in tempo lineare: counting sort e bucket sort

quick sort e suo costo computazionale nel caso peggiore, migliore e medio

heap e heap sort

6. Strutture dati fondamentali

insiemi dinamici ed operazioni su di essi

vettore non ordinato e ordinato

pila e coda, funzioni di inserimento ed estrazione, coda circolare

lista semplice e doppiamente puntata

coda con priorità

albero

definizione come grafo connesso aciclico

teorema di caratterizzazione degli alberi e dimostrazione

alberi radicati, alberi binari, alberi ordinati, alberi binari completi

relazioni tra numero di nodi interni, numero di foglie ed altezza in un albero binario completo

rappresentazione in memoria di un albero binario

rappresentazione posizionale

rappresentazione con puntatori

vettore dei padri

visita in pre-, post- ed in-ordine e calcolo del costo computazionale tramite equazione di ricorrenza

7. Dizionari

indirizzamento diretto

tabelle hash

collisioni

soluzione delle collisioni per concatenazione (liste di trabocco e fattore di carico)

costo computazionale nel caso medio

soluzioni delle collisioni con indirizzamento aperto

vari tipi di scansione (lineare, quadratica ed hashing doppio)

costo computazionale nel caso medio

alberi binari di ricerca

definizione

algoritmo di ricerca e suo costo computazionale

algoritmi di ricerca del massimo, minimo, successore e predecessore e loro costo computazionale

algoritmo di inserimento e suo costo computazionale

algoritmo di cancellazione e suo costo computazionale

la problematica del bilanciamento per la limitazione del costo computazionale

alberi red black e teorema per la limitazione dell'altezza ( rotazioni ed altri dettagli facoltativi )

• Introduzone del corso [2 ore]
• Testi di riferimento: Capitolo 1 delle dispense
• Il problema della ricerca [8 ore]
• Testi di riferimento: Capitolo 3 delle dispense
• Introduzione alla ricorsione [15 ore]
• Testi di riferimento: Capitoli 4 e 5 delle dispense
• Il problema dell'ordinamento [10 ore]
• Testi di riferimento: Capitolo 6 delle dispense
• Strutture dati fondamentali e dizionari [25 ore]
• Testi di riferimento: Capitolo 7 delle dispense

L’esame mira a valutare l’apprendimento tramite una prova scritta di sbarramento e una prova orale.

La prova scritta è molto snella e consiste in brevi quesiti teorici e nella risoluzione di problemi dello stesso tipo di quelli svolti nelle esercitazioni; la prova orale, a cui può accedere chi abbia conseguito un voto sufficiente alla prova scritta, consiste nella discussione dei temi teorici più rilevanti illustrati nel corso e nell'elaborazione di soluzioni algoritmiche a problemi proposti.

Per superare l'esame occorre conseguire un voto non inferiore a 18/30. La studentessa o lo studente deve dimostrare di aver acquisito una conoscenza sufficiente degli argomenti di tutte le parti del programma. Per conseguire un punteggio pari a 30/30 e lode, la studentessa o lo studente deve invece dimostrare di aver acquisito una conoscenza eccellente di tutti gli argomenti trattati durante il corso ed essere in grado di raccordarli in modo logico e coerente.

T. H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest: Introduction to algorithms, The MIT Press

Sarà cura della docente pubblicare materiale didattico, relativo alle lezioni ed alle esercitazioni (sotto forma di dispense) sulla piattaforma Unitelma.

Obiettivi formativi Il corso mira a fornire una conoscenza di base delle tecniche del Calcolo e dell’Analisi matematica, introducendo concetti fondamentali quali funzioni, limiti, derivate, integrali, serie numeriche e di potenze, sviluppi in serie di Taylor ed equazioni differenziali ordinarie. Particolare attenzione è rivolta sia agli strumenti teorici sia alle principali applicazioni, come lo studio del grafico di funzioni, i problemi di massimo e minimo e la risoluzione di equazioni differenziali elementari. Al termine del corso lo studente sarà in grado di calcolare limiti di funzioni e successioni, applicare le regole di derivazione allo studio locale e globale delle funzioni, utilizzare metodi di integrazione (per parti e per sostituzione) per il calcolo di integrali definiti e indefiniti, discutere la convergenza di serie numeriche, serie di potenze e sviluppi di Taylor di funzioni elementari, nonché risolvere equazioni differenziali ordinarie del primo ordine (a variabili separabili e lineari) e del secondo ordine lineari a coefficienti costanti, sia omogenee sia non omogenee.
Conoscenza e capacità di comprensione Lo studente acquisirà le nozioni e i risultati fondamentali del Calcolo e dell’Analisi matematica, apprendendo le tecniche di base per il calcolo di derivate, integrali e limiti, per lo studio del grafico di funzioni reali di una variabile, per l’analisi della convergenza di successioni e serie e per la risoluzione di semplici equazioni differenziali ordinarie.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione Le lezioni teoriche e le esercitazioni consentiranno allo studente di affrontare e risolvere esercizi applicativi, consolidando progressivamente le competenze acquisite.
Autonomia di giudizio Lo studente svilupperà la capacità di interpretare e analizzare situazioni concrete descrivibili matematicamente, di utilizzare i grafici come strumenti di analisi e di applicare autonomamente gli strumenti appresi a nuovi problemi incontrati durante gli studi o in ambito lavorativo.
Abilità comunicative Lo studente sarà in grado di esprimersi correttamente mediante il linguaggio matematico, comprendere testi scientifici di moderata complessità e riassumerne i concetti principali.
Capacità di apprendimento Le conoscenze acquisite costituiranno la base per approfondimenti successivi, sia individuali sia nell’ambito di corsi più avanzati, favorendo l’autonomia nello studio di ulteriori aspetti dell’Analisi matematica.

ANALISI MATEMATICA II MODULO
Le lezioni si articolano secondo i seguenti moduli:

1) Numeri reali

Argomenti: Logica elementare. Teoria elementare degli insiemi. Insiemi numerici. Numeri reali. Topologia della retta reale. Funzioni reali di una variabile reale.

2) Limiti di funzioni e funzioni continue

Argomenti: Limiti di funzione. Teoremi sui limiti di funzioni. Continuità. Teoremi sulle funzioni continue.

3) Successioni

Argomenti: Successioni di numeri reali. Limiti di successioni. Tecniche di calcolo.

4) Calcolo differenziale.

Argomenti: Derivabilità e calcolo differenziale. Differenziale di una funzione. Teoremi sulle funzioni derivabili. Grafici di funzione. Polinomio di Taylor.

5) Grafico di funzioni

6) Serie numeriche reali e serie di potenze

7) Calcolo integrale

8) Equazioni differenziali ordinarie

9) Esercitazioni

Modulo: ANALISI MATEMATICA II MODULO
N/D
Modulo: ANALISI MATEMATICA I MODULO
N/D

ANALISI MATEMATICA I MODULO
Le lezioni si articolano secondo i seguenti moduli:

1) Numeri reali

Argomenti: Logica elementare. Teoria elementare degli insiemi. Insiemi numerici. Numeri reali. Topologia della retta reale. Funzioni reali di una variabile reale.

2) Limiti di funzioni e funzioni continue

Argomenti: Limiti di funzione. Teoremi sui limiti di funzioni. Continuità. Teoremi sulle funzioni continue.

3) Successioni

Argomenti: Successioni di numeri reali. Limiti di successioni. Tecniche di calcolo.

4) Calcolo differenziale.

Argomenti: Derivabilità e calcolo differenziale. Differenziale di una funzione. Teoremi sulle funzioni derivabili. Grafici di funzione. Polinomio di Taylor.

5) Grafico di funzioni

6) Serie numeriche reali e serie di potenze

7) Calcolo integrale

8) Equazioni differenziali ordinarie

9) Esercitazioni

Modulo: ANALISI MATEMATICA II MODULO
N/D
Modulo: ANALISI MATEMATICA I MODULO
N/D

ANALISI MATEMATICA II MODULO
Nella valutazione dell'esame si tiene conto dei seguenti elementi :

1. la logica seguita dallo studente nella risoluzione degli esercizi nell'esame scritto

2. la correttezza della procedura individuata per la soluzione del quesito

3. l'adeguatezza della soluzione proposta in relazione alle competenze che lo studente si presuppone abbia acquisito alla fine del corso;

4. l'acquisita conoscenza dei risultati teorici descritti durante il corso, tenendo conto anche della proprietà di linguaggio e del formalismo nel descriverli.

Il soddisfacimento degli aspetti n. 1 e 4 è condizione necessaria per il raggiungimento di una valutazione pari a 20. I voti superiori a 24 verranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfino tutti e quattro gli aspetti sopra elencati.

ANALISI MATEMATICA I MODULO
Nella valutazione dell'esame si tiene conto dei seguenti elementi :

1. la logica seguita dallo studente nella risoluzione degli esercizi nell'esame scritto

2. la correttezza della procedura individuata per la soluzione del quesito

3. l'adeguatezza della soluzione proposta in relazione alle competenze che lo studente si presuppone abbia acquisito alla fine del corso;

4. l'acquisita conoscenza dei risultati teorici descritti durante il corso, tenendo conto anche della proprietà di linguaggio e del formalismo nel descriverli.

Il soddisfacimento degli aspetti n. 1 e 4 è condizione necessaria per il raggiungimento di una valutazione pari a 20. I voti superiori a 24 verranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfino tutti e quattro gli aspetti sopra elencati.

ANALISI MATEMATICA II MODULO
Calcolo Differenziale, Antonio Cigliola

Calcolo Integrale, Antonio Cigliola

400 test di Analisi matematica 1, Sabatini, Zanichelli

ANALISI MATEMATICA I MODULO
Calcolo Differenziale, Antonio Cigliola

Calcolo Integrale, Antonio Cigliola

400 test di Analisi matematica 1, Sabatini, Zanichelli

L'insegnamento si compone di due moduli: leggere gli obiettivi del singolo modulo.

Lo scopo del corso è quello di introdurre gli studenti all'applicazione delle tecniche di base del calcolo differenziale e integrale. Si prevede che gli studenti imparino a maneggiare gli strumenti fondamentale del calcolo e capiscano quale algoritmo sia più opportuno utilizzare in ogni contesto.

Le lezioni si articolano secondo i seguenti moduli:

1) Numeri reali

Argomenti: Logica elementare. Teoria elementare degli insiemi. Insiemi numerici. Numeri reali. Topologia della retta reale. Funzioni reali di una variabile reale.

2) Limiti di funzioni e funzioni continue

Argomenti: Limiti di funzione. Teoremi sui limiti di funzioni. Continuità. Teoremi sulle funzioni continue.

3) Successioni

Argomenti: Successioni di numeri reali. Limiti di successioni. Tecniche di calcolo.

4) Calcolo differenziale.

Argomenti: Derivabilità e calcolo differenziale. Differenziale di una funzione. Teoremi sulle funzioni derivabili. Grafici di funzione. Polinomio di Taylor.

5) Grafico di funzioni

6) Serie numeriche reali e serie di potenze

7) Calcolo integrale

8) Equazioni differenziali ordinarie

9) Esercitazioni

Modulo: ANALISI MATEMATICA II MODULO
N/D
Modulo: ANALISI MATEMATICA I MODULO
N/D

Nella valutazione dell'esame si tiene conto dei seguenti elementi :

1. la logica seguita dallo studente nella risoluzione degli esercizi nell'esame scritto

2. la correttezza della procedura individuata per la soluzione del quesito

3. l'adeguatezza della soluzione proposta in relazione alle competenze che lo studente si presuppone abbia acquisito alla fine del corso;

4. l'acquisita conoscenza dei risultati teorici descritti durante il corso, tenendo conto anche della proprietà di linguaggio e del formalismo nel descriverli.

Il soddisfacimento degli aspetti n. 1 e 4 è condizione necessaria per il raggiungimento di una valutazione pari a 20. I voti superiori a 24 verranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfino tutti e quattro gli aspetti sopra elencati.

Calcolo Differenziale, Antonio Cigliola

Calcolo Integrale, Antonio Cigliola

400 test di Analisi matematica 1, Sabatini, Zanichelli

L'insegnamento si compone di due moduli: leggere gli obiettivi del singolo modulo.

Lo scopo del corso è quello di introdurre gli studenti all'applicazione delle tecniche di base del calcolo differenziale e integrale. Si prevede che gli studenti imparino a maneggiare gli strumenti fondamentale del calcolo e capiscano quale algoritmo sia più opportuno utilizzare in ogni contesto.

Le lezioni si articolano secondo i seguenti moduli:

1) Numeri reali

Argomenti: Logica elementare. Teoria elementare degli insiemi. Insiemi numerici. Numeri reali. Topologia della retta reale. Funzioni reali di una variabile reale.

2) Limiti di funzioni e funzioni continue

Argomenti: Limiti di funzione. Teoremi sui limiti di funzioni. Continuità. Teoremi sulle funzioni continue.

3) Successioni

Argomenti: Successioni di numeri reali. Limiti di successioni. Tecniche di calcolo.

4) Calcolo differenziale.

Argomenti: Derivabilità e calcolo differenziale. Differenziale di una funzione. Teoremi sulle funzioni derivabili. Grafici di funzione. Polinomio di Taylor.

5) Grafico di funzioni

6) Serie numeriche reali e serie di potenze

7) Calcolo integrale

8) Equazioni differenziali ordinarie

9) Esercitazioni

Modulo: ANALISI MATEMATICA II MODULO
N/D
Modulo: ANALISI MATEMATICA I MODULO
N/D

Nella valutazione dell'esame si tiene conto dei seguenti elementi :

1. la logica seguita dallo studente nella risoluzione degli esercizi nell'esame scritto

2. la correttezza della procedura individuata per la soluzione del quesito

3. l'adeguatezza della soluzione proposta in relazione alle competenze che lo studente si presuppone abbia acquisito alla fine del corso;

4. l'acquisita conoscenza dei risultati teorici descritti durante il corso, tenendo conto anche della proprietà di linguaggio e del formalismo nel descriverli.

Il soddisfacimento degli aspetti n. 1 e 4 è condizione necessaria per il raggiungimento di una valutazione pari a 20. I voti superiori a 24 verranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfino tutti e quattro gli aspetti sopra elencati.

Calcolo Differenziale, Antonio Cigliola

Calcolo Integrale, Antonio Cigliola

400 test di Analisi matematica 1, Sabatini, Zanichelli

L'insegnamento si compone di due moduli: leggere gli obiettivi del singolo modulo.

Lo scopo del corso è quello di introdurre gli studenti all'applicazione delle tecniche di base del calcolo differenziale e integrale. Si prevede che gli studenti imparino a maneggiare gli strumenti fondamentale del calcolo e capiscano quale algoritmo sia più opportuno utilizzare in ogni contesto.

Le lezioni si articolano secondo i seguenti moduli:

1) Numeri reali

Argomenti: Logica elementare. Teoria elementare degli insiemi. Insiemi numerici. Numeri reali. Topologia della retta reale. Funzioni reali di una variabile reale.

2) Limiti di funzioni e funzioni continue

Argomenti: Limiti di funzione. Teoremi sui limiti di funzioni. Continuità. Teoremi sulle funzioni continue.

3) Successioni

Argomenti: Successioni di numeri reali. Limiti di successioni. Tecniche di calcolo.

4) Calcolo differenziale.

Argomenti: Derivabilità e calcolo differenziale. Differenziale di una funzione. Teoremi sulle funzioni derivabili. Grafici di funzione. Polinomio di Taylor.

5) Grafico di funzioni

6) Serie numeriche reali e serie di potenze

7) Calcolo integrale

8) Equazioni differenziali ordinarie

9) Esercitazioni

Modulo: ANALISI MATEMATICA II MODULO
N/D
Modulo: ANALISI MATEMATICA I MODULO
N/D

Nella valutazione dell'esame si tiene conto dei seguenti elementi :

1. la logica seguita dallo studente nella risoluzione degli esercizi nell'esame scritto

2. la correttezza della procedura individuata per la soluzione del quesito

3. l'adeguatezza della soluzione proposta in relazione alle competenze che lo studente si presuppone abbia acquisito alla fine del corso;

4. l'acquisita conoscenza dei risultati teorici descritti durante il corso, tenendo conto anche della proprietà di linguaggio e del formalismo nel descriverli.

Il soddisfacimento degli aspetti n. 1 e 4 è condizione necessaria per il raggiungimento di una valutazione pari a 20. I voti superiori a 24 verranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfino tutti e quattro gli aspetti sopra elencati.

Calcolo Differenziale, Antonio Cigliola

Calcolo Integrale, Antonio Cigliola

400 test di Analisi matematica 1, Sabatini, Zanichelli

L'insegnamento si compone di due moduli: leggere gli obiettivi del singolo modulo.

Lo scopo del corso è quello di introdurre gli studenti all'applicazione delle tecniche di base del calcolo differenziale e integrale. Si prevede che gli studenti imparino a maneggiare gli strumenti fondamentale del calcolo e capiscano quale algoritmo sia più opportuno utilizzare in ogni contesto.

Le lezioni si articolano secondo i seguenti moduli:

1) Numeri reali

Argomenti: Logica elementare. Teoria elementare degli insiemi. Insiemi numerici. Numeri reali. Topologia della retta reale. Funzioni reali di una variabile reale.

2) Limiti di funzioni e funzioni continue

Argomenti: Limiti di funzione. Teoremi sui limiti di funzioni. Continuità. Teoremi sulle funzioni continue.

3) Successioni

Argomenti: Successioni di numeri reali. Limiti di successioni. Tecniche di calcolo.

4) Calcolo differenziale.

Argomenti: Derivabilità e calcolo differenziale. Differenziale di una funzione. Teoremi sulle funzioni derivabili. Grafici di funzione. Polinomio di Taylor.

5) Grafico di funzioni

6) Serie numeriche reali e serie di potenze

7) Calcolo integrale

8) Equazioni differenziali ordinarie

9) Esercitazioni

Modulo: ANALISI MATEMATICA II MODULO
N/D
Modulo: ANALISI MATEMATICA I MODULO
N/D

Nella valutazione dell'esame si tiene conto dei seguenti elementi :

1. la logica seguita dallo studente nella risoluzione degli esercizi nell'esame scritto

2. la correttezza della procedura individuata per la soluzione del quesito

3. l'adeguatezza della soluzione proposta in relazione alle competenze che lo studente si presuppone abbia acquisito alla fine del corso;

4. l'acquisita conoscenza dei risultati teorici descritti durante il corso, tenendo conto anche della proprietà di linguaggio e del formalismo nel descriverli.

Il soddisfacimento degli aspetti n. 1 e 4 è condizione necessaria per il raggiungimento di una valutazione pari a 20. I voti superiori a 24 verranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfino tutti e quattro gli aspetti sopra elencati.

Calcolo Differenziale, Antonio Cigliola

Calcolo Integrale, Antonio Cigliola

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Obiettivi generali Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.
Obiettivi specifici Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python. Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output. Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari. Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti. Algoritmi ricorsivi ed iterativi. Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet. Debugging e testing di programmi.
Conoscenza e comprensione Comprendere e definire i requisiti di un problema. Decidere come rappresentare le informazioni in input e quali strutture dati usare per le elaborazioni intermedie e per l'output. Definire l'algoritmo di soluzione. Codificare l'algoritmo sotto forma di programma Python. Modularizzare il programma in piccole funzioni/metodi separate. Verificare tramite tests che il programma segua i requisiti.
Applicazione di conoscenza e comprensione Lo studente dovrà realizzare dei compiti di programmazione per casa, scansionati durante il corso, per mettere in pratica e dimostrare le conoscenze apprese. Alla fine del corso la prova d'esame sarà basata su una prova in laboratorio in cui lo studente dovrà risolvere e programmare alcuni esercizi.
Autonomia di giudizio Lo studente alla fine del corso deve essere in grado di scegliere autonomamente come risolvere un problema di programmazione (analisi, implementazione e test).
Abilità comunicative Nella fase di analisi del problema e definizione dei requisiti è importante avere una buona capacità di comprensione del linguaggio.
Capacità di apprendimento successivo Le basi dell'analisi di un problema per comprendere le specifiche e progettare sia le strutture dati necessarie che l'algoritmo più adatto è applicabile ad altri linguaggi di programmazione e potrà aiutare nei successivi corsi di programmazione.

Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.

Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output.

Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari.

Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti.

Algoritmi ricorsivi ed iterativi.

Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet.

Debugging e testing di programmi.

• Tipi di dati elementari
• Strutture di controllo (cicli, condizioni, funzioni)
• Gestione degli errori
• Metodologia di analisi top-down
• Tests e debug
• Gestione di file
• Manipolazione di immagini
• Classi ed oggetti
• Problemi ricorsivi

La prova di esame consiste in una prova in laboratorio in cui gli studenti devono risolvere alcuni esercizi di programmazione.

Vi consigliamo di seguire uno dei libri:

• Allen B. Downey Pensare in Python
• Allen B. Downey Thinking in Python 2nd edition (in inglese)
• John V. Guttag Introduzione alla programmazione con Python. Dal pensiero computazionale al machine learning

Altri libri molto utili.

• F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python
• The Python 3 tutorial
• Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python (python 2.7)

OBIETTIVI GENERALI: Il presente insegnamento mira allo sviluppo della competenza comunicativa di livello B1 nella lingua inglese concentra sulle esigenze linguistiche dello specifico settore professionale informatico. Le studentesse e gli studenti saranno in grado di comprendere e produrre in modo autonomo messaggi in forma scritta e orale, in contesti d’uso professionale. Il corso si propone inoltre di favorire l’autonomia linguistica, promuovendo un atteggiamento positivo nell’apprendimento di una seconda lingua.
OBIETTIVI SPECIFICI: Il corso affronterà i principali argomenti grammaticali e lessicali per sviluppare le funzioni comunicative di livello B1 nello specifico ambito informatico. Le lezioni partiranno dal consolidamento dei prerequisiti fondamentali, necessari per progredire efficacemente nel raggiungimento del livello, sulla base di testi scientifici.
CONOSCENZE E COMPRENSIONE: Al termine del corso le studentesse e gli studenti avranno appreso le conoscenze grammaticali, il lessico e le funzioni linguistiche fondamentali dell'inglese tecnico in ambito informatico, corrispondenti al livello intermedio B1 del Quadro Comune Europeo di Riferimento per le Lingue (QCER).
APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Al termine del corso le studentesse e gli studenti saranno in grado di comprendere i punti essenziali di messaggi professionali chiari in inglese.
CAPACITÀ DI GIUDIZIO: Le studentesse e gli studenti saranno in grado di riconoscere autonomamente possibili errori linguistici, valutando la correttezza e l’efficacia dei propri testi professionali orali e scritti. Attraverso processi di metacognizione e di riflessione sulla lingua, svilupperanno maggiore consapevolezza sulle proprie competenze linguistiche e sulle possibili aree di miglioramento.
CAPACITÀ DI COMUNICAZIONE: Le studentesse e gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro e comprendere l'inglese professionale, interagendo con altre persone con discreta fluidità.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: L'insegnamento sosterrà gli studenti nello sviluppo di strategie di apprendimento autonomo, attraverso l’uso di varie risorse e strumenti. Gli studenti impareranno a organizzare il proprio studio, identificando le proprie esigenze di apprendimento al fine di utilizzare strategie efficaci per migliorare le proprie competenze linguistiche. Acquisiranno inoltre la capacità di riflettere sulla lingua, confrontando strutture dell'inglese con quelle della propria lingua madre.

OBIETTIVI GENERALI: Il presente insegnamento mira allo sviluppo della competenza comunicativa di livello B1 nella lingua inglese. Le studentesse e gli studenti saranno in grado di comprendere e produrre in modo autonomo messaggi in forma scritta e orale, in contesti d’uso quotidiani, personali, scolastici e culturali. Il corso si propone inoltre di favorire l’autonomia linguistica, promuovendo un atteggiamento positivo nell’apprendimento di una seconda lingua.
OBIETTIVI SPECIFICI: Il corso affronterà i principali argomenti grammaticali e lessicali per sviluppare le funzioni comunicative di livello B1. Le lezioni partiranno dal consolidamento dei prerequisiti fondamentali, necessari per progredire efficacemente nel raggiungimento del livello. Queste le principali funzioni comunicative che si intendono sviluppare:

• parlare di sé e della vita quotidiana;
• descrivere persone, cose, luoghi ed eventi;
• esprimere preferenze, opinioni, accordo e disaccordo;
• chiedere e dare consigli, permessi e istruzioni;
• narrare eventi passati e raccontare esperienze;
• Fare ipotesi e proporre soluzioni;
• Fare richieste, offerte e inviti.
  CONOSCENZE E COMPRENSIONE: Al termine del corso le studentesse e gli studenti avranno appreso le conoscenze grammaticali, il lessico e le funzioni linguistiche fondamentali, corrispondenti al livello intermedio B1 del Quadro Comune Europeo di Riferimento per le Lingue (QCER).
  APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Al termine del corso le studentesse e gli studenti saranno in grado di comprendere i punti essenziali di messaggi chiari in inglese su argomenti familiari appartenenti a vari ambiti (famiglia, scuola, lavoro, tempo libero); saranno in grado di descrivere in modo semplice e corretto esperienze, avvenimenti, desideri, esprimendo opinioni e dando spiegazioni in inglese.
  CAPACITÀ DI GIUDIZIO: Le studentesse e gli studenti saranno in grado di riconoscere autonomamente possibili errori linguistici, valutando la correttezza e l’efficacia dei propri testi orali e scritti. Attraverso processi di metacognizione e di riflessione sulla lingua, svilupperanno maggiore consapevolezza sulle proprie competenze linguistiche e sulle possibili aree di miglioramento.
  CAPACITÀ DI COMUNICAZIONE: Le studentesse e gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro e comprendere l'inglese in situazioni quotidiane, interagendo con altre persone con discreta fluidità; saranno inoltre in grado di comprendere e produrre testi su temi di interesse quotidiano, come comunicazioni informali, descrizioni, e narrazioni.
  CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: L'insegnamento sosterrà gli studenti nello sviluppo di strategie di apprendimento autonomo, attraverso l’uso di varie risorse e strumenti. Gli studenti impareranno a organizzare il proprio studio, identificando le proprie esigenze di apprendimento al fine di utilizzare strategie efficaci per migliorare le proprie competenze linguistiche. Acquisiranno inoltre la capacità di riflettere sulla lingua, confrontando strutture dell'inglese con quelle della propria lingua madre.

OBIETTIVI GENERALI: Il presente insegnamento mira allo sviluppo della competenza comunicativa di livello B2 nella lingua inglese. Le studentesse e gli studenti saranno in grado di comprendere e produrre testi complessi in modo autonomo e appropriato, relativi ad argomenti sia concreti che astratti, in una varietà di contesti. L'insegnamento si propone inoltre di consolidare l’autonomia linguistica e promuovere una partecipazione attiva e consapevole nei processi comunicativi in lingua straniera.
OBIETTIVI SPECIFICI: L'insegnamento affronterà le principali strutture grammaticali, lessicali avanzate, necessarie per sviluppare le funzioni comunicative proprie del livello B2.
Queste le principali funzioni comunicative che si intendono sviluppare:

• esprimere opinioni articolate, motivare scelte e sostenere argomentazioni;
• comprendere e partecipare a conversazioni complesse, anche in ambito non familiare;
• comprendere e riferire il contenuto di testi scritti e orali complessi.
  CONOSCENZE E COMPRENSIONE: Al termine del corso le studentesse e gli studenti avranno acquisito le principali conoscenze grammaticali, il lessico e le funzioni linguistiche, corrispondenti al livello intermedio-avanzato B2 del Quadro Comune Europeo di Riferimento per le Lingue (QCER).
  APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Al termine del corso, le studentesse e gli studenti saranno in grado di comprendere testi orali e scritti complessi su argomenti sia concreti che astratti, comprese discussioni tecniche legate ai propri ambiti di interesse. Saranno inoltre capaci di produrre testi chiari, ben strutturati e di esprimersi con efficacia su un’ampia gamma di argomenti.
  CAPACITÀ DI GIUDIZIO: Le studentesse e gli studenti saranno in grado di riconoscere autonomamente possibili errori linguistici, valutando la correttezza e l’efficacia dei propri testi orali e scritti. Attraverso processi di metacognizione e di riflessione sulla lingua, svilupperanno maggiore consapevolezza sulle proprie competenze linguistiche e sulle possibili aree di miglioramento.
  CAPACITÀ DI COMUNICAZIONE: Gli studenti saranno in grado di comunicare in modo fluente e preciso in vari contesti, anche formali. Saranno in grado di interagire con interlocutori diversi, adattando linguaggio e registro. Sapranno esprimere idee complesse in modo chiaro e strutturato, sia oralmente che per iscritto su una più vasta gamma di argomenti.
  CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: L'insegnamento aiuterà le studentesse e gli studenti a sviluppare strategie di apprendimento indipendente attraverso l’uso di varie risorse. Gli studenti impareranno a organizzare il proprio studio in modo efficace, stabilendo obiettivi linguistici personali e monitorando i propri progressi. Svilupperanno inoltre una maggiore capacità di riflettere sulle somiglianze e differenze tra la lingua inglese e la propria lingua madre.

L'esame sarà suddiviso in due parti principali:

Parte 1: Comprensione e Vocabolario (Reading and Vocabulary)

Questa parte valuterà la comprensione del testo scritto e l'uso del vocabolario tecnico-scientifico attraverso:

• Comprensione del testo: Gli studenti dovranno rispondere a domande di comprensione basate su un testo scientifico, dimostrando la capacità di individuare le informazioni principali e secondarie.
• Esercizi di vocabolario: Gli studenti dovranno trovare sinonimi e definizioni di parole specifiche tratte dal testo, con particolare attenzione ai termini tecnici e alla microlingua utilizzata nei settori chimico-industriale e ingegneristico.
• Riferimenti testuali: Gli studenti dovranno dimostrare di saper interpretare correttamente i riferimenti testuali, riconoscendo il significato di pronomi, sostituti e altri elementi coesivi nel contesto del brano.

Parte 2: Produzione scritta (Writing)

La seconda parte dell'esame valuterà la capacità degli studenti di esprimersi in modo chiaro e strutturato in forma scritta. Le prove includeranno:

-La creazione di domande: Gli studenti dovranno formulare domande ipotetiche da porre a un referente fittizio su un argomento trattato nel testo.

• Composizione di un breve testo scritto: A seconda del compito, gli studenti dovranno redigere uun breve testo scritto, dimostrando la capacità di condensare le informazioni principali in modo chiaro e coerente.

Argomenti di Grammatica

L'esame prevede anche una valutazione approfondita delle conoscenze grammaticali, con particolare attenzione ai seguenti argomenti:

• Tenses: Present simple/continuous, past simple/continuous, present perfect, past perfect, and future forms (will, going to, present continuous for future)
• Modal Verbs: Can, could, may, might, must, should, would, and their uses for ability, permission, obligation, probability, etc.
• Articles: Definite and indefinite articles (the, a, an), zero article, and specific rules for general vs. specific reference
• Passive Voice: Forming and using passive structures in different tenses, especially in formal and academic writing
• Conditional Sentences: First, second, and third conditionals, as well as mixed conditionals
• Relative Clauses: Defining and non-defining relative clauses (who, which, that, whose), with attention to formal and informal usage
• Comparatives and Superlatives: Forming comparisons and expressing degrees of difference (more/less than, as...as)
• Direct and Indirect Speech: Reporting statements, questions, and commands with appropriate tense backshifting
• Prepositions: Prepositions of time (in, on, at), place, and movement (to, from, into, across), as well as prepositional phrases
• Articles and Quantifiers: Use of articles with countable and uncountable nouns, and quantifiers (some, any, much, many, few, little)
• Complex Sentences: Combining clauses using conjunctions (because, although, however) and sentence connectors for coherence
• Word Formation: Understanding prefixes, suffixes, and compound words to expand vocabulary
• Gerunds and Infinitives: When to use gerunds (-ing form) vs. infinitives (to + verb)
• Reported Speech: Using reported speech for indirect questions and commands
• Introduzione al corso, simulazione esame, valutazione livello della classe
• Testi di riferimento: nessuno
• Unit 1, Tenses: Present simple/continuous,
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Simulazione in classe Past simple/continuous,Articles: Definite and indefinite articles (the, a, an), zero article, and specific rules for general vs. specific referenceArticles and Quantifiers: Use of articles with countable and uncountable nouns, and quantifiers (some, any, much, many, few, little)
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Simulazione in classe Unit 2Present perfect, past perfect;Comparatives and Superlatives: Forming comparisons and expressing degrees of difference (more/less than, as...as)
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Future forms (will, going to, present continuous for future)Modal Verbs: Can, could, may, might, must, should, would, and their uses for ability, permission, obligation, probability, etc.Unit 3
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Simulazione in classeWord Formation: Understanding prefixes, suffixes, and compound words to expand vocabularyComplex Sentences: Combining clauses using conjunctions (because, although, however) and sentence connectors for coherenceUnit 4
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Conditional Sentences: First, second, and third conditionals, as well as mixed conditionalsPrepositions: Prepositions of time (in, on, at), place, and movement (to, from, into, across), as well as prepositional phrasesUnit 5
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Simulazione in classe Gerunds and Infinitives: When to use gerunds (-ing form) vs. infinitives (to + verb)Unit 6
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Relative Clauses: Defining and non-defining relative clauses (who, which, that, whose), with attention to formal and informal usagePassive Voice: Forming and using passive structures in different tenses, especially in formal and academic writingUnit 7
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Direct and Indirect Speech: Reporting statements, questions, and commands with appropriate tense backshiftingReported Speech: Using reported speech for indirect questions and commandsUnit 8
• Testi di riferimento: testo e apparato grammaticale Student's Book: May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge UniversityPress)Integrazioni da Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)

L’esame consiste in una prova di comprensione e produzione scritta da completare in 75 minuti. La prova si suddivide in due sezioni:

1) Lettura e comprensione di un testo divulgativo. Esercizi di Vocabulary, Reference e Comprensione;

2) Produzione di cinque domande e di un breve testo argomentativo;

Per superare la prova, è necessario totalizzare un punteggio minimo di 18/30 risultando sufficiente in entrambe le sezioni dell'esame.

Libro di testo del corso:

• May, P. Compact B2 First 3rd Edition Student’s Book with Answers (Cambridge University

Press)

Materiali aggiuntivi:

Slides e dispense integrative disponibili sulla Classroom del corso

Letture consigliate:

• Hird, J. Grammar and Vocabulary for the Real World with Key (Oxford University Press)
• Ibbotson, M. Cambridge English for Engineering (Cambridge University Press)
• Ibbotson, M. Professional English in Use: Engineering (Cambridge University Press)

Obiettivi formativi L'insegnamento è indirizzato all'acquisizione delle conoscenze logiche e insiemistiche di base per affrontare lo studio di altri argomenti in matematica ed informatica.
Conoscenza e capacità di comprensione Alla fine del corso lo studente avrà piena comprensione degli strumenti matematici proposti: teoria degli insiemi, ragionamento induttivo, logica matematica elementare.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Lo studente acquisirà la capacità di portare avanti un rigoroso, anche se elementare, ragionamento matematico, in particolare per quanto riguarda i principi logici fondamentali e l’uso dell'approccio induttivo in tutte le sue forme.
Autonomia di giudizio Lo studente sarà capace di affrontare criticamente gli argomenti proposti in altri insegnamenti sia teorici che applicati. A questo proposito vengono forniti molti esempi presi da altri insegnamenti.
Abilità comunicative La partecipazione attiva in classe e l'esercizio della formalizzazione servono a stimolare lo studente nell’acquisire il linguaggio proprio della matematica e a trasmettere le conoscenze e le capacità acquisite in maniera appropriata.
Capacità di apprendimento Lo studente sarà in grado di approfondire nello studio personale i temi trattati usando quanto appreso come base.

Il Programma è articolato in 4 moduli.

MODULO 1 = Combinatoria (disposizioni, combinazioni, doppio conteggio, principio di incusione-esclusione). [15 ore] MODULO 2 = Funzioni (iniettive, suriettive, corrispondenze biunivoche, composizione, inversione). Relazioni (di equivalenza e di ordine, chiusura transitiva). Cardinalità ed equipotenza; insiemi numerabili e non numerabili. [15 ore] MODULO 3 = Il principio di induzione; induzione strutturale. [15 ore] MODULO 4 = Logica proposizionale; risoluzione; completezza. [15 ore].

Dispense fornite dal docente

Obiettivi formativi Apprendimento dei concetti della programmazione orientata agli oggetti mediante il linguaggio di programmazione Java. I concetti fondamentali della programmazione orientata agli oggetti: classi e oggetti, incapsulamento, ereditarietà, polimorfismo, binding statico e dinamico, i design pattern. La programmazione funzionale. Gli strumenti e le metodologie di base della progettazione software tramite un linguaggio orientato agli oggetti. Il linguaggio Java.
Conoscenza e capacità di comprensione Conoscenza dei costrutti dei linguaggi di programmazione orientata agli oggetti, con particolare riferimento al linguaggio Java. Comprensione di un programma Java. Capacità di scrittura di un programma Java di piccole e medie dimensioni.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione 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.
Autonomia di giudizio Capacità di identificare istruzioni, costrutti o pattern errati o inefficienti così come corretti o efficienti in Java.
Abilità comunicative Illustrazione del progetto sviluppato.
Capacità di apprendimento: Capacità di apprendere e applicare nuove tecniche di programmazione a partire da quelle apprese durante il corso.

Syllabus:

• Introduzione alla programmazione a oggetti
• Hello, World! La REPL in Java 9
• Tipi di dato fondamentali
• Introduzione a JRE, JDK ed Eclipse
• Conversioni di tipo
• Concetti fondamentali di programmazione orientata agli oggetti
• Incapsulamento e inizializzazione di default
• La classe String
• Riferimenti a oggetti, heap & stack, metodi statici
• Strutture di controllo; costrutti iterativi
• Iterazione; array
• Costanti ed enumerazioni
• Ereditarietà, classi e metodi astratti. Le parole chiave this e super nei costruttori
• Overloading e overriding. Visibilità: public, private, protected e default.
• Ereditarietà vs. composizione.
• Polimorfismo. Downcasting e upcasting.
• La classe Object
• La parola chiave final.
• Interfacce. Differenze con le classi astratte. Ereditarietà multipla. Interfacce notevoli.
• Programmazione funzionale: interfacce funzionali ed espressioni lambda. Riferimenti a metodi.
• Stream ed espressioni lambda.
• Classi top-level, annidate statiche e interne
• Introduzione alla modularizzazione Java 9
• Eccezioni: try-catch-finally. Politica catch-or-declare. Parole chiave throw e throws. Le classi Throwable, Exception ed Error. Eccezioni checked e unchecked.
• Collezioni: gerarchia, classi fondamentali e loro metodi. Tre modi per iterare su una collezione. Iterable e Iterator. Interfaccia Comparable. Ordinamento con Comparable e Comparator
• Collezioni: insiemi e mappe senza ordinamento, con ordinamento natural e con ordinamento di inserimento. Metodi. Classi Arrays e Collections. La classe pila Stack e l'interfaccia coda Queue.
• Implementazione mediante LinkedList
• Input/Output
• Ricorsione in Java. Uso dell'overloading.
• Uguaglianza in Java.
• Tipi generici.
• Design pattern: strategy, observer, factory, decorator, callback, MVC.
• Reflection. La classe Class.
• Introduzione al corso
• Introduzione alla programmazione Orientata agli Oggetti
• Hello, World!
• Classi e Oggetti
• Controllo e Array
• Oggetti parte 2
• Ereditarietà
• Polimorfismo
• Interfacce
• Strutture Dati
• Eccezioni
• Tipi Generici
• Ricorsione
• Stream
• Design Pattern
• Model View Controller

L' esame consta di una prova scritta, di un progetto e di un orale: Prova scritta: da svolgere a partire dalla sessione estiva. Consiste di domande a risposta aperta e di esercizi. L'obiettivo è di verificare la preparazione degli studenti ed in particolare le conoscenze acquisite. Progetto: le specifiche del progetto saranno rese disponibili durante il corso. Consiste nello sviluppo di un software con il linguaggio Java. Il progetto viene svolto autonomamente dagli studenti o in gruppi di al massimo 2/3 persone. L'obiettivo è di verificare le capacità di programmazione con il linguaggio Java acquisite durante il corso. L'esame è considerato superato con successo se si ottiene la sufficienza (ovvero 18/30) sia nella prova scritta che nel progetto. Il voto finale è ottenuto calcolando la media ponderata dei voti ottenuti: 60% prova scritta e 40% progetto.

La discussione del progetto avviene durante l'esame orale, dove si verificheranno anche le conoscenze.

Le due prove possono essere superate in modo indipendente (ovvero in date differenti) e in qualsiasi ordine. Tuttavia la validità dei voti ottenuti nelle due prove termina con l'ultima sessione dell'anno accademico (ovvero entro la sessione di gennaio-febbraio dell'anno seguente o, nel caso di studenti lavoratori/fuori corso ecc., nella sessione di marzo-aprile). La consegna del progetto è possibile solo fino a febbraio (l'appello di marzo è solamente per la prova scritta). La prenotazione su Infostud è necessaria per il sostenimento della prova scritta o per la verbalizzazione finale (in caso contrario, la verbalizzazione sarà rimandata all'appello successivo), ma non per la discussione del solo progetto.

La pagina del corso include tutto il materiale didattico necessario: video, slide ed eserciziari. Tuttavia, si consiglia di fare riferimento ad almeno un testo tra quelli consigliati [1, 2, 3].

[1] Claudio De Sio Cesari. Manuale di Java 9 - Programmazione orientata agli oggetti con Java standard edition 8 Hoepli, 2018.

[2] Herbert Schildt. Java: The Complete Reference, eleventh edition. Mcgraw-Hill Osborne Media, 2018.

[3] Cay S. Horstmann. Concetti di informatica e fondamenti di Java. Apogeo, 7a edizione, 2019.

Obiettivi specifici Conoscenza e comprensione Al termine del corso gli studenti conosceranno le metodologie per la progettazione e l’analisi di algoritmi, le strutture dati non banali, i principali algoritmi
Applicare conoscenza e comprensione Al termine del corso gli studenti avranno acquisito familiarità con le principali strutture dati. Sapranno spiegare gli algoritmi e analizzarne la complessità, evidenziando come le prestazioni dipendano dalla struttura dati utilizzata. Mesi di fronte ad un nuovo problema avranno a disposizione diverse tecniche algoritmiche a cui far riferimento alla ricerca di un algoritmo efficiente per risolverlo
Capacità critiche e di giudizio Lo studente avrà gli strumenti per analizzare la qualità di un algoritmo e delle relative strutture dati, sia dal punto di vista della effettiva risoluzione del problema che da quello dell’efficienza computazionale con la quale il problema viene risolto
Capacità comunicative Lo studente acquisirà la capacità di esporre in modo chiaro ed organizzato le proprie conoscenze, capacità che verrà verificata sia mediante i quesiti presentati nelle prove scritte che durante la prova orale. Lo studente sarà in grado di esprimere un’idea algoritmica in modo rigoroso ad alto livello, in pseudocodice
Capacità di apprendimento Le conoscenze acquisite permetteranno allo studente di affrontare problemi combinatorici utilizzando tecniche algoritmiche e strutture dati più avanzate rispetto a quelle viste nel corso di introduzione agli algoritmi

Obiettivi formativi
Il corso fornisce le conoscenze fondamentali relative alla rappresentazione dell’informazione, alla progettazione di circuiti digitali combinatori e sequenziali e ai principali modelli di calcolo a livello logico. In particolare, il corso introduce i sistemi di numerazione, le rappresentazioni numeriche, l’algebra di Boole, la sintesi e l’analisi di reti logiche, nonché i principi di progettazione di sistemi sequenziali e unità funzionali elementari.
Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente acquisirà conoscenze di base e avanzate sui sistemi di rappresentazione dell’informazione, sull’aritmetica binaria e sulle principali codifiche numeriche. Comprenderà i fondamenti dell’algebra di Boole, delle funzioni logiche e delle tecniche di progettazione di circuiti combinatori e sequenziali.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente sarà in grado di progettare, analizzare e semplificare circuiti logici combinatori e sequenziali. Saprà applicare tecniche di minimizzazione di funzioni booleane, progettare reti logiche mediante mappe di Karnaugh, realizzare circuiti aritmetici e analizzare automi a stati finiti.
Autonomia di giudizio
Lo studente svilupperà la capacità di valutare differenti soluzioni progettuali per circuiti digitali, scegliendo tra alternative equivalenti in base a criteri di efficienza, complessità, costo hardware e prestazioni.
Abilità comunicative
Lo studente sarà in grado di descrivere in modo chiaro e rigoroso problemi e soluzioni nell’ambito della progettazione digitale, utilizzando correttamente la terminologia tecnica e rappresentazioni formali (tabelle di verità, espressioni booleane, diagrammi di stato e schemi circuitali).
Capacità di apprendimento
Lo studente svilupperà autonomia nello studio dei sistemi digitali e delle tecniche di progettazione logica, acquisendo la capacità di approfondire in modo indipendente argomenti avanzati come architetture digitali e sistemi sequenziali complessi.

Obiettivi formativi
L’obiettivo dell'insegnamento di Architettura degli elaboratori è di far comprendere i principi alla base della progettazione dei calcolatori moderni. Il corso tratta la struttura interna del microprocessore e le idee che hanno permesso la straordinaria evoluzione della potenza di calcolo negli ultimi 30 anni. Il corso introduce i principi base dell‘organizzazione dei microprocessori, le nozioni di pipelining, caching, branch prediction, virtualizzazione e multi-processing. Infine, il corso tratta la programmazione assembly.
Conoscenze e comprensione
Lo studente acquisirà conoscenza sull’organizzazione dei microprocessori basati su architettura RISC-V e comprenderà i concetti di pipelining, caching, branch prediction, virtualizzazione e multi-processing. Inoltre, lo studente acquisirà conoscenza su come si strutturano i programmi in assembly, incluse le strutture dati e i paradigmi standard di programmazione.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Le conoscenze sono applicate all'architettura RISC-V, in modo tale da permettere di capire le implicazioni delle scelte di programmazione sulla performance dei programmi su hardware specifico. Questo risultato è ottenuto tramite esercizi di programmazione e di valutazione delle prestazioni.
Autonomia di giudizio
Lo studente sarà in grado di comprendere le problematiche relative alle prestazioni del software su hardware specifico e di valutarne autonomamente le caratteristiche.
Abilità comunicative
Lo studente acquisirà la capacità di descrivere in modo chiaro e rigoroso i sistemi di progettazione e il funzionamento dei microprocessori moderni. Sarà in grado di utilizzare un linguaggio tecnico appropriato per spiegare concetti quali pipelining, caching, branch prediction, virtualizzazione e multi-processing. Lo studente inoltre acquisirà la capacità di presentare e discutere risultati derivanti da esercizi, scrittura di codice assembly e attività pratiche.
Capacità di apprendimento
Al termine del corso, lo studente avrà sviluppato le competenze necessarie per approfondire autonomamente temi avanzati nel campo dell’architettura degli elaboratori, è avrà le basi per la comprensione dei moduli dell'insegnamento di Sistemi Operativi e di tutti i corsi di programmazione, inclusa la programmazione di sistemi paralleli.

Obiettivi formativi: Esporre gli studenti a solide metodologie di progettazione e realizzazione di basi di dati in terza forma normale, e delle relative applicazioni Esporre gli studenti a metodologie formali e scalabili per l'individuazione dei vincoli, l'analisi concettuale e la traduzione nel modello logico relazionale che portino alla progettazione e realizzazione di di basi di dati in forma normale e a tecnologie standard per la loro interrogazione e per inserire le interrogazioni in applicazioni software.
Conoscenze e capacità di comprensione: Gli studenti acquisiranno conoscenze metodologiche fondamentali per la progettazione di basi di dati non banali (in particolare per le fasi di: a) raccolta dei requisiti; b) analisi concettuale dei dati e delle funzionalità; c) progettazione della base dati e delle funzionalità; d) verifica della normalità ed eventuale correzione delle anomalie) e per la loro realizzazione (utilizzo di DBMS e di linguaggi standard di definizione, interrogazione e manipolazione dei dati).
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di applicare in modo efficace le conoscenze indicate al punto precedente in progetti reali di applicazioni per basi di dati non banali.
Autonomia di giudizio: Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali in tutte le fasi del processo di progettazione di basi di dati e relative applicazioni, e di valutare la correttezza di uno schema di relazione rispetto alla terza forma normale.
Abilità comunicative: Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con i committenti (per quanto concerne la raccolta dei requisiti) e con altri analisi e progettisti (per quanto concerne le attività di analisi e progettazione di sistemi software non banali).
Capacità di apprendimento: Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, manualistica tecnica nell'ambito della progettazione di applicazioni per basi di dati.

Fondamenti di Internet
Obiettivi formativi
Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti le conoscenze fondamentali sul funzionamento di Internet e delle reti di calcolatori, con particolare attenzione allo stack protocollare TCP/IP. Il corso introduce i principali protocolli e meccanismi che permettono la comunicazione tra host, l’instradamento dei pacchetti, il controllo dell’affidabilità e della congestione, la risoluzione dei nomi e l’accesso al mezzo nelle reti locali e wireless. Verranno inoltre presentati protocolli moderni per il trasporto dei dati, tra cui QUIC, evidenziandone il ruolo nell’evoluzione dell’architettura di Internet. Il corso prevede anche attività pratiche finalizzate alla configurazione, osservazione e analisi del comportamento di reti e protocolli.
Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito una conoscenza solida dei principi alla base delle reti di calcolatori e dell’architettura di Internet. Sarà in grado di comprendere il ruolo dei diversi livelli dello stack TCP/IP, dai protocolli di livello applicativo fino ai meccanismi di trasporto, rete e accesso al mezzo. Lo studente comprenderà il funzionamento di protocolli fondamentali quali IP, TCP, UDP, DNS e dei principali meccanismi di instradamento, nonché le problematiche relative all’affidabilità, al controllo di congestione, alla frammentazione, all’indirizzamento e alla condivisione del canale. Inoltre, acquisirà conoscenze di base sulle reti wireless e sul protocollo CSMA/CA, oltre a comprendere le motivazioni e le caratteristiche principali di protocolli di trasporto moderni come QUIC.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente sarà in grado di analizzare il funzionamento di una rete TCP/IP, identificando il ruolo dei diversi protocolli coinvolti nella comunicazione end-to-end. Saprà interpretare scenari di comunicazione, calcolare grandezze fondamentali quali ritardi, throughput, utilizzo del canale e dimensioni delle finestre di trasmissione, e valutare il comportamento di protocolli di trasporto e di rete in presenza di congestione, perdite o vincoli di banda. Sarà inoltre capace di configurare semplici scenari di rete, osservare lo scambio di pacchetti e interpretare i risultati ottenuti attraverso strumenti di analisi e attività pratiche di laboratorio.
Autonomia di giudizio
Il corso mira a sviluppare la capacità di valutare criticamente il comportamento dei protocolli di rete in diversi contesti applicativi. Lo studente sarà in grado di discutere vantaggi e limiti delle principali soluzioni architetturali adottate in Internet, considerando aspetti quali scalabilità, affidabilità, efficienza, ritardo, sicurezza, mobilità e interoperabilità. Sarà inoltre in grado di confrontare protocolli tradizionali e moderni, come TCP e QUIC, comprendendo le ragioni progettuali alla base della loro evoluzione e valutando l’impatto delle diverse scelte protocollari sulle prestazioni complessive della rete.
Abilità comunicative
Lo studente acquisirà la capacità di descrivere in modo chiaro e rigoroso il funzionamento dei principali protocolli di Internet e dei meccanismi che regolano la comunicazione tra dispositivi. Sarà in grado di utilizzare un linguaggio tecnico appropriato per spiegare concetti quali incapsulamento, indirizzamento, instradamento, controllo di flusso, controllo di congestione, risoluzione dei nomi e accesso al mezzo. Il corso favorisce inoltre la capacità di presentare e discutere risultati derivanti da esercizi, analisi di protocolli e attività pratiche.
Capacità di apprendimento
Al termine del corso, lo studente avrà sviluppato le competenze necessarie per approfondire autonomamente temi avanzati nel campo delle reti di calcolatori e dell’evoluzione di Internet. Sarà in grado di leggere documentazione tecnica, comprendere specifiche protocollari, interpretare risultati sperimentali e aggiornare le proprie conoscenze rispetto allo sviluppo di nuovi protocolli, architetture e tecnologie di rete.

Obiettivi formativi Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze di base della teoria della probabilità, con particolare riferimento agli spazi finiti e numerabili, alle variabili aleatorie discrete e continue, ai vettori aleatori, ai concetti di indipendenza e condizionamento e ai principali risultati teorici della disciplina.
Conoscenza e capacità di comprensione Al termine del corso lo studente avrà acquisito le nozioni e i risultati fondamentali relativi alla teoria della probabilità su spazi finiti e numerabili, al concetto di vettore aleatorio discreto e al concetto di variabile aleatoria continua.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione Al termine del corso lo studente sarà in grado di risolvere semplici problemi di probabilità discreta, problemi riguardanti vettori aleatori discreti e variabili aleatorie continue. Sarà inoltre in grado di comprendere il significato e le implicazioni dei concetti di indipendenza e condizionamento nei modelli discreti e di interpretare alcuni teoremi limite fondamentali, quali la legge dei grandi numeri.
Autonomia di giudizio Lo studente acquisirà gli strumenti di base per analizzare criticamente le relazioni tra gli argomenti trattati e altri ambiti della matematica, in particolare l'analisi matematica e la combinatoria.
Abilità comunicative Lo studente sarà in grado di esporre con proprietà di linguaggio i contenuti del corso durante la prova orale e di affrontare eventuali quesiti teorici presenti nella prova scritta.
Capacità di apprendimento Le conoscenze acquisite costituiranno la base per lo studio autonomo o guidato di argomenti più avanzati della teoria della probabilità e della statistica matematica.

Spazi campionari, operazioni insiemistiche, assiomi della probabilità, spazi campionari equiprobabili. Esercizi. 8 ore.

Analisi combinatoria: principio fondamentale del calcolo combinatorio, disposizioni, disposizioni semplici, permutazioni, coefficiente binomiale, coefficienti multinomiali, campionamento da urne con e senza reimmissione, urne con palline di uno o due tipi, problemi con permutazioni casuali (“problema dei cappelli”). Esercizi. 8 ore.

Probabilità condizionata, regola del prodotto, probabilità totale, teorema di Bayes. Esercizi. 8 ore.

Indipendenza tra eventi, prove di Bernoulli, successioni di eventi crescenti e decrescenti, probabilità di avere tutti successi, probabilità che la prima prova abbia successo. Esercizi. 8 ore.

Variabili casuali, funzione di distribuzione, variabili casuali discrete, densità discreta, relazione tra densità discreta e funzione di distribuzione, aspettazione, variabili casuali notevoli: Binomiale, Poisson, Poisson come limite di Binomiali, Ipergeometrica. Esercizi. 8 ore.

Somma di valori attesi. Variabili casuali continue. Valore atteso e varianza. Variabili casuali continue notevoli: uniforme, gaussiana, esponenziale. Esercizi. 8 ore.

Leggi congiunte di variabili casuali, aspettazione di funzioni di più variabili casuali, variabili casuali indipendenti, aspettazione del prodotto di variabili casuali indipendenti, covarianza e sue proprietà. Somma di variabili casuali indipendenti: casi notevoli e convoluzione. Densità e distribuzione condizionata: definizione ed esempio. Valore atteso condizionato e calcolo dei valori attesi tramite il condizionamento. Varianza condizionata e calcolo della varianza tramite varianza condizionata. Esercizi. 12 ore.

Disuguaglianze di Markov e di Chebyshev ed esempi. Legge dei grandi numeri, teorema del limite centrale. Esercizi. 7 ore.

Statistica descrittiva: istogrammi, misure di posizione (media campionaria, moda, mediana campionaria), varianza campionaria, dati bivariati, coefficiente di correlazione, differenza tra correlazione e causalità.

Statistica inferenziale: stima di massima verosimiglianza del valore atteso nel caso di dati i.i.d. Bernoulli, Gaussiani e Poisson; intervalli di confidenza per la media nel caso di dati i.i.d. Gaussiani con varianza nota e incognita. Esercizi. 11 ore.

Esercitazioni di riepilogo e test di autovalutazione. 7 ore.

• Spazi campionari, operazioni insiemistiche, assiomi della probabilità, spazi equiprobabili.
• Testi di riferimento: Ross, Calcolo delle probabilità, Apogeo (ed. italiana).
• nalisi combinatoria: disposizioni, permutazioni, coefficienti binomiali e multinomiali, campionamento da urne.
• Testi di riferimento: Idem
• Indipendenza tra eventi, prove di Bernoulli, probabilità di successo.
• Testi di riferimento: Idem
• Variabili casuali discrete e continue, valore atteso, varianza, distribuzioni notevoli (Binomiale, Poisson, Normale, Esponenziale, Uniforme).
• Testi di riferimento: Idem
• Covarianza, indipendenza, somma di variabili casuali, convoluzione
• Testi di riferimento: Idem
• Disuguaglianze di Markov e Chebyshev, legge dei grandi numeri, teorema del limite centrale.
• Testi di riferimento: Idem
• Statistica descrittiva e inferenziale: indici di posizione e variabilità, correlazione, stima di massima verosimiglianza, intervalli di confidenza.
• Testi di riferimento: Idem

Ross, Sheldon M.

Calcolo delle probabilità.

Edizione italiana a cura di Carlo Mariconda e Marco Ferrante.

Milano: Apogeo, 2005.

Collana: Idee & Strumenti.

ISBN 978-88-503-2257-3.

Traduzione italiana di A First Course in Probability, 7ª edizione, Pearson Prentice Hall.

• H.-O. Georgii: Stochastics, introduction to probability and statistics.
• Calcolo delle Probabilità (Sheldon Ross)
• Probabilità e Statistica per l'ingegnerie e le scienze (Sheldon Ross)
• Probabilità Un primo corso attraverso esempi, modelli e applicazioni (Quentin Berger , Francesco Caravenna , Paolo Dai Pra)

Obiettivi formativi:
Il corso ha come obiettivi i concetti, la struttura, e i meccanismi dei sistemi operativi e di alcuni linguaggi di programmazione avanzata. Verranno trattate caratteristiche fondamentali, presenti fin dai sistemi più tradizionali, ma anche peculiarità dei sistemi moderni che nascono come conseguenza dell’evoluzione ricorrente della tecnologia. Verranno presentati i due piu’ usati linguaggi per la programmazione di sistema: C e Rust. Infine, verrà trattata l'interfaccia di programmazione fra sviluppatore software e kernel per l’accesso alle risorse del sistema operativo Linux, usando i linguaggi C e Rust.
Conoscenza e capacità di comprensione:
Capire in modo profondo come i sistemi operativi danno supporto all’esecuzione dei programmi degli utenti e gestiscono le periferiche hardware di un computer. Metodi e tecniche fondamentali per la rappresentazione dei processi in memoria e la gestione efficiente di multiprogrammazione (molteplici processi eseguiti contemporaneamente in un sistema con risorse limitate). Conoscenza del funzionamento interno del sistema operativo Linux. Conoscenza del funzionamento della shell Bash. Fondamenti dei linguaggi C e Rust. Conoscenza delle principali system call di Linux.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
Progettare programmi a livello utente e di sistema in modo efficiente e sicuro. Saper creare script in Bash in grado di risolvere problemi pratici. Saper scrivere programmi in C e Rust che sfruttano le system call di Linux per ottimizzare l'uso delle risorse.
Autonomia di giudizio:
Essere in grado di predire l’uso delle risorse richieste da un programma, di scoprire una possibile situazione di stallo in un sistema multiprogrammato, garantire la mutua esclusione tra processi e l’accesso protetto a zone di memoria o risorse sensibili. Saper valutare la soluzione più appropriata per ottenere un determinato risultato, usando o singoli comandi shell, o uno script Bash, o un programma C o Rust basato su system call di Linux.
Abilità comunicative:
Saper comunicare in modo chiaro e preciso le caratteristiche dei sistemi operativi e i loro meccanismi di supporto software/hardware. Essere in grado di comunicare e documentare script Bash e programmi C e Rust basati su system call di Linux.
Capacità di apprendimento:
Saper sfruttare la conoscenza acquisita nella progettazione di sistemi e di programmi utente. Essere in grado di usare questa conoscenza nell’apprendimento di proprietà di sistemi più complessi come quelli distribuiti e cloud. Essere in grado di usare i concetti appresi in corsi avanzati da sistemista aziendale, o in un eventuale corso avanzato che richieda interazione con Linux, come ad es. programmazione di sistema, cloud computing, sistemi distribuiti, e cibersicurezza.

Obiettivi formativi Il corso si propone di introdurre i sistemi operativi come componente essenziale di ogni sistema di calcolo e come esempio paradigmatico del concetto di astrazione, tema trasversale all'intero percorso di studi in Informatica. L'obiettivo principale è fornire allo studente una visione organica di come il processo di virtualizzazione delle risorse fisiche consenta di gestire la complessità dell'hardware, offrendo un ambiente semplificato per lo sviluppo di software applicativo e garantendo un elevato livello di usabilità per l'utente finale. Al termine del corso, lo studente dovrà possedere le basi metodologiche per comprendere e analizzare le problematiche relative alla progettazione dei software complessi. Nello specifico, acquisirà competenze su: - Le funzionalità primarie dei sistemi operativi general purpose (gestione CPU, memoria e I/O). - I modelli di astrazione per dispositivi mobili (tablet/smartphone). - L'analisi dei concetti in modo indipendente dallo specifico sistema operativo, con esemplificazioni basate su sistemi reali (UNIX/Linux, Windows, Mac, Android, iOS).
Conoscenza e capacità di comprensione Comprendere i principi teorici e le architetture dei sistemi operativi moderni. Conoscere i meccanismi di virtualizzazione della CPU e della memoria, la gestione dei processi, le gerarchie di memoria, le problematiche della concorrenza e dell'accesso ai dispositivi di I/O. Acquisire una visione d'insieme sulle peculiarità dei sistemi operativi mobili.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione Saper applicare i concetti di astrazione per analizzare come un software interagisce con le risorse fisiche del sistema. Essere in grado di modellare e risolvere problemi di gestione delle risorse (es. scheduling e traduzione degli indirizzi) in scenari d'uso reali, indipendentemente dallo specifico sistema operativo.
Autonomia di giudizio Capacità di valutare criticamente i trade-off tra diverse politiche di gestione delle risorse (es. efficienza vs. equità nello scheduling, o velocità vs. frammentazione nella memoria) in contesti tecnologici differenti.
Abilità comunicative Saper esporre in modo chiaro e con rigore terminologico i concetti fondamentali dei sistemi operativi, sapendo descrivere i diversi livelli di astrazione che mediano il rapporto tra hardware e software.
Capacità di apprendimento Acquisire un solido bagaglio concettuale che permetta di affrontare in autonomia lo studio di tecnologie emergenti o di sistemi più complessi (come sistemi distribuiti e cloud).

Come previsto dal Regolamento Didattico di Ateneo, agli studenti e alle studentesse è garantita la libertà di scelta tra tutti gli insegnamenti attivati nell'Ateneo, purché coerenti con il progetto formativo. Tutti gli insegnamenti relativi alle discipline di base e caratterizzanti sono normalmente coerenti con il progetto formativo della laurea in Informatica.

Come previsto dal Regolamento Didattico di Ateneo, agli studenti e alle studentesse è garantita la libertà di scelta tra tutti gli insegnamenti attivati nell'Ateneo, purché coerenti con il progetto formativo. Tutti gli insegnamenti relativi alle discipline di base e caratterizzanti sono normalmente coerenti con il progetto formativo della laurea in Informatica.

Obiettivi generali: Durante il corso saranno introdotti i più importanti risultati dell’Informatica teorica: a partire dai fondamentali risultati in teoria della calcolabilità degli anni trenta, passando per quelli in teoria degli automi degli anni cinquanta per arrivare al problema aperto P contenuto o uguale a NP, esplicitamente sollevato negli anni settanta.
Obiettivi specifici: Gli studenti capiranno che ci sono diversi modelli di computazione e cosa ne determina il potere computazionale. Gli studenti apprenderanno concetti astratti come classi di linguaggi, macchine universali, riducibilità e sapranno che alcuni problemi non possono essere risolti con un calcolatore e che altri sono computazionalmente difficili da risolvere o addirittura così difficili da poter essere considerati non risolvibili. Faremo vedere come alcuni di questi risultati sono utilizzati oggi.
Conoscenza e comprensione: 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: dimostrare l’equivalenza tra le diverse caratterizzazioni dei linguaggi regolari dimostrare l’equivalenza tra le diverse caratterizzazioni dei linguaggi context-free spiegare il concetto di non determinismo giustificare l'esistenza di problemi privi di soluzioni algoritmiche o intrattabili.
Applicazione di conoscenza e comprensione: Gli studenti impareranno: come costruire automi finiti (deterministici e non) da una specifica (formale o informale) come costruire automi a pila (deterministici e non) da una specifica (formale o informale) a usare la riducibilità tra problemi per dimostrarne la decidibilità o l'indecidibilità a usare la riducibilità polinomiale per provare la NP-hardness di un problema
Autonomia di giudizio: Capire il giusto livello di astrazione utile per risolvere un problema, scegliere il modello computazionale più conveniente in un determinato contesto alicativo
Abilità comunicative: descrivere un linguaggio formale, a parole o attraverso uno degli strumenti offerti di descrizione finita, descrivere problemi indecidibili, intrattabili o trattabili, spiegare il significato e la rilevanza delle classi P ed NP nonché del problema “P=NP?"
Capacità di apprendimento: Lo studente sarà in grado di imparare altri modelli computazionali, sia completamente diversi da quelli studiati durante il corso, sia variazioni di questi. Egli sarà capace di capire nuove prove di NP-completezza o più in generale prove di completezza per una qualunque classe di complessità

Automi e Linguaggi: Linguaggi regolari, automi a stati finiti e grammatiche regolari. Linguaggi context-free, grammatiche context-free e automi a pila; gerarchia di Chomsky.

Teoria della Calcolabità: Macchine di Turing. Tesi di Church-Turing. Problemi indecidibili: il problema della fermata. La riduzione tra problemi: uno strumento per dimostrarne l'indecibilità o la decidibilità. Esempi di problemi decidibili e indecidibili.

Teoria della Complessità: Complessità di tempo e spazio per le macchine di Turing.Classi di complessità. Problemi trattabili e problemi non provatamente intrattabili: le classi P e NP. Riduzioni polinomiali e NP-completezza. Teorema di Cook-Levin e altri problemi NP-completi.

• Linguaggi formali
• Testi di riferimento: Sipser (capitoli 0, 1, 2, 3) + Hopcrpft&Ullman (capitolo 9)
• Computabilità
• Testi di riferimento: Sipser (capitoli 4, 5)
• Complessità
• Testi di riferimento: Rivest (capitoli 34, 35) + Sipser (capitoli 7, 8)

Due modalità d'esame:

1. Breve scritto di 45 minuti sui primi due capitoli del testo di Sipser, con esercizi su linguaggi formali (automi, espressioni regolari, linguaggi, uso dei pumping lemma per provare che linguaggi non sono regolari/CF); lo scritto non produce un voto, ma solo all'accesso all'orale, che è il vero esame.

2. Stesso scritto di sopra, a cui seguiranno, con un'ulteriore mezz'ora di tempo a disposizione, due domande di teoria, tratte dagli argomenti che doveste sapere all'orale. IMPORTANTE: questa modalità di esame (solo scritto e senza orale) vi potrà far prendere al massimo 20.

M. Sipser, Introduction to the Theory of Computation, III edition. Engage Learning, 2012.

E' disponibile la traduzione in italiano: Introduzione alla teoria della computazione. Apogeo Edizioni.

Alcuni argomenti saranno tratti dal capitolo 9 di:

J.E. Hopcroft, J.D. Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages and Computation. Addison Wesley, 1979.

Obiettivi generali: Il corso mira a formare sul piano teorico-metodologico e tecnico-pratico le figure professionali destinate ad operare nel campo della progettazione/design di giochi, videogiochi, simulazioni digitali e applicazioni di gamification. Fornisce conoscenze specifiche nell’ambito dei settori correlati al settore videoludico e alla gamification quali le soluzioni di edutainment, la gaming simulation, la formazione esperienziale, le applicazioni ad alta interattività, i programmi di engagement, etc.
Obiettivi specifici: Il corso affronta specificatamente lo studio delle simulazioni, dei videogiochi e più in generali di tutti i giochi (games) e le loro possibili applicazioni pratiche in differenti contesti (culturali, produttivi, di formazione, assessment, comunicazione, marketing, servizio, etc.) con un particolare orientamento alle soluzioni di gamification.
Il corso prevede lo studio dello scenario di riferimento, sia endogeno (il gioco e la gamification in sé) che esogeno (i destinatari, il mercato, le tecnologie produttive e di destinazione) e viene completato da una panoramica delle tecniche di project management applicate all’industria video ludica nonché dallo studio dei metodi di conduzione e analisi dei playtest. La difficoltà di ricondurre a uno schema unico e formalizzato la molteplicità di aspetti insiti nell’attività di “progettazione di un gioco/simulazione” corrisponde al contempo ad uno degli aspetti più interessanti e difficili di questo lavoro, ovvero la necessità di contemperare molteplici anime, sostanzialmente riconducibili al lato tecnico e a quello “artistico” della produzione. Il processo di progettazione, che include tanto la raccolta e la definizione dei requisiti, quanto la definizione puntuale delle specifiche per ogni obiettivo/ambito produttivo, si estrinseca in un documento di design, analisi e pianificazione denominato “Game/gamification Design Document”, la cui utilità è testimoniata dal fatto che tali documenti vengono redatti ed utilizzati regolarmente in tutta l’industria di settore.
Conoscenze e comprensione: l corso di “Game e gamification design” ha per obiettivo la formazione sul piano metodologico e pratico delle figure professionali destinate ad operare nel campo della progettazione/design delle soluzioni di gamification, dei videogiochi, delle simulazioni e delle applicazioni digitali ad alta interattività. Il corso permette di padroneggiare gli strumenti di analisi e progettazione nonché le tecniche relative ai diversi domini considerati includendo quelli formali (logici e matematici) che sottendono alla componente meccanica (modelli); quelli collegati alla componente evocativa, tipicamente multimediale, e quelli connessi alla componente tecnologica del prodotto (componenti software in funzione delle piattaforme di destinazione).
Applicazione di conoscenza e comprensione: Al termine del corso, lo studente sarà in grado di realizzare un completo game/gamification “Design Document” (il documento di progetto generale che prelude alla realizzazione pratica del prodotto o alla sua prototipazione) destinato alla realizzazione di prodotti di gamification, simulazioni o giochi/videogiochi dalla meccanica originale e comunque adatti agli obiettivi richiesti dal contesto.Sarà inoltre in grado di realizzare un completo “Game/Gamification Design Document” ovvero il documento di progetto generale che prelude e accompagna la prototipazione e lo sviluppo di prodotti di gamification, simulazioni e videogiochi. Lo studente avrà compreso le diverse professionalità coinvolte, i processi di progettazione e sviluppo e le modalità di lavoro in team tanto alle fasi di progettazione quanto a quelle di prototipazione e playtesting. Avrà inoltre acquisito capacità relative all’analisi degli obiettivi, del contesto, delle tecnologie di sviluppo e dei device di destinazione.
Capacità di giudizio: Gli studenti svilupperanno le capacità di analisi necessarie ad individuare, valutare e progettare diverse tipologie di gioco/simulazione (e soluzioni di gamification) attraverso le meccaniche più idonee a realizzare il gameplay ricercato. Le capacità di design acquisite permetteranno di valutare anche diverse opzioni connesse alla tipologia di prodotto, al processo di prototipazione e testing nonché agli ambienti di sviluppo più idonei.
Capacità di comunicazione: Gli studenti impareranno a condividere e rappresentare i propri progetti sia nei confronti di potenziali committenti sia nei confronti delle diverse figure professionali coinvolte nei team di design, progettazione e sviluppo.
Capacità di apprendimento: Il corso permetterà agli studenti di padroneggiare gli strumenti di analisi e progettazione nonché le tecniche relative ai diversi domini considerati includendo tanto quelli formali (logici e matematici) che sottendono alla componente meccanica (modelli) di giochi e simulazioni quanto quelli collegati alla componente evocativa (ambientazione) e quelli connessi alla componente tecnologica del prodotto (componenti software e risorse multimediali in funzione delle piattaforme di destinazione).

Il corso è organizzato in tre parti:

• la prima fornisce nozioni teoriche di “cultura ludica” e di “modellazione” di giochi e simulazioni;
• la seconda affronta gli aspetti pratici della progettazione e degli strumenti impiegati nell’ambito dell’industria di settore;
• la terza analizza i cicli di produzione, le tecnologie di prototipazione e sviluppo, le piattaforme e il mercato di destinazione, nonché gli aspetti tecnici tipicamente connessi allo sviluppo di giochi, simulazioni digitali e applicazioni/programmi di gamification.

Il corso include le seguenti aree disciplinari:

• Obiettivi e metodi della gamification
• Analisi critica e storia del gioco;
• Tipi e sistemi di gioco;
• Struttura di un gioco (game), sistemi e modelli.
• Progettazione della meccanica (game design);
• Progettazione dell’ambientazione;
• Studio delle strutture narrative;
• Conoscenze tecniche: piattaforme e linguaggi; gestione delle componenti multimediali;
• L’industria del gioco: risorse umane e strumenti di produzione;
• Analisi della catena del valore: dal design al mercato;
• Strumenti di pianificazione e controllo, metodi di conduzione dei playtest.
• Obiettivi e metodi della gamification
• Analisi critica e storia del gioco
• Tipi e sistemi di gioco
• Struttura di un gioco (game), sistemi e modelli
• Progettazione della meccanica (game design)
• Progettazione dell’ambientazione
• Studio delle strutture narrative
• Conoscenze tecniche: piattaforme e linguaggi; gestione delle componenti multimediali
• L’industria del gioco: risorse umane e strumenti di produzione;
• Analisi della catena del valore: dal design al mercato
• Strumenti di pianificazione e controllo, metodi di conduzione dei playtest

La valutazione finale avviene mediante un esame scritto (questionario) e una prova orale.

Nel corso della prova orale, gli studenti che lo desiderano possono anche presentare un elaborato di progetto (game o gamification design document semplificato) concordando preventivamente obiettivi e contenuti dell’elaborato direttamente con il docente.

Gli studenti dovranno preparare l’esame mediante le dispense e le videolezioni del docente e scegliendo almeno un testo del gruppo 1 e uno del gruppo 2 tra quelli indicati come essenziali.

Essenziali (gruppo 1)

Chris Crawford, on game design (New Riders Publishing 2003).

Giorgio Israel, “Modelli Matematici” – introduzione alla matematica applicata (Franco Muzzio Editore 2002)

G. A. Mancini, F. Colli, F. Lutrario, F. Viola: #Game Designer - Meccaniche e dinamiche di gioco della vita quotidiana (Franco Angeli - 2023)

Essenziali (gruppo 2)

G. Bateson, “Questo è un gioco” (Cortina 1996).

J. Huizinga, Homo ludens (Einaudi 1973).

R. Caillois, I giochi e gli uomini. La maschera e la vertigine;(Bompiani 1981).

Rosolino Trabona, "Il gioco e l'uomo" in alternativa: Rosolino Trabona, "Infanzia, gioco, giocattoli e giochi" (primo volume).

Importanti

Il giro del mondo in 80 giochi - Marcus Du Sautoy (Rizzoli)

B. Antomarini, F. Lutrario, D. Movileanu: Gioco & filosofia (Quaderni di Gamification – TAB Edizioni 2021)

F. Antinucci, Computer per un figlio. Giocare, apprendere, creare (Laterza 1999).

V. Ja. Propp, Morfologia della fiaba (Einaudi 1966).

Edward Packel, “Matematica dei giochi e dell’azzardo” (Zanichelli 1993)

Richard D. Duke, Gaming: il linguaggio per il futuro (edizioni la meridiana 1974 - 2007).

Rosolino Trabona, “Il gioco e l’uomo”

in alternativa: Rosolino Trabona, “Infanzia, gioco, giocattoli e giochi” (primo volume)

A. Rollings, D. Morris, Game Architecture and Design (Coriolis Group, Arizona, 2000).

G.H. Wells, Piccole guerre (Sellerio 1990).

G. Rodari, Grammatica della fantasia (Einaudi 1971).

T. Werneck, Consigli pratici per inventori di giochi e per chi volesse diventarlo (Ravensburger 1991). - disponibile dispensa in digitale

Desmond Morris, La Scimmia Nuda - Studio zoologico sull’animale uomo (Bompiani)

Storia dei giochi e videogiochi

Jaime D’alessandro (a cura di), catalogo della mostra “Play: il mondo dei videogiochi”, Palazzo delle esposizioni, Roma, 24 Aprile – 10 luglio. PdE edizioni, Roma, 2002

Play 2.0. Storie e personaggi nell’era dei videogame online 2005 di Jaime D’Alessandro (Autore)

J. C. Herz, Il popolo del joystick. Come i videogiochi hanno mangiato le nostre vite, Feltrinelli, Milano, 1998

Storia del videogioco. Dagli anni Cinquanta a oggi. Nuova ediz.- Di Accordi Rickards, Marco (Autore) Editore Carocci, 2020

Per approfondire

R. Rouse, Game Design: Theory & Practice (Wordware, Texas, 2001).

Domenico Parisi, Simulazioni – La realtà rifatta al computer (Il Mulino Saggi 2001).

R. Axelrod, Giochi di reciprocità. L’insorgenza della cooperazione (Feltrinelli 1985).

J.S. Bruner, A. Jolly, K. Sylva (a cura di), Il gioco. Ruolo e sviluppo del comportamento ludico negli animali e nell’uomo

G. Pecchinenda, “Videogiochi e cultura della simulazione” – la nascita dell’Homo game" (Editori Laterza 2003)

M. Eigen, R. Winkler, Il gioco. Le leggi naturali governano il caso (Adelphi 1986).

E. Fink, Il gioco come simbolo del mondo (Hopeful Monster 1991).

C. Garvey, Il gioco (Armando 1979).

S. Millar, La psicologia del gioco (Boringhieri 1974).

J.L. Moreno, Manuale di psicodramma. Il teatro come terapia (Astrolabio 1985).

O. Morgenstern, Teoria dei giochi (Boringhieri 1969).

J. Moltmann, Sul gioco (Queriniana 1971).

J.L. Taylor, R. Walford, I giochi di simulazione per l’apprendimento e l’addestramento (Mondadori 1979).

A. Cecchini, J.L. Taylor, La simulazione giocata (Angeli 1987).

A. Cecchini, F. Indovina, Simulazione – per capire e intervenire nella complessità del mondo contemporaneo (Franco Angeli 1989)

A. Dal Lago, P.A. Rovatti, Per gioco. Piccolo manuale dell’esperienza ludica (Raffaello Cortina 1993).

P. De Sanctis Ricciardone, Antropologia e gioco (Liguori 1994).

L. Giuliano, I padroni della menzogna (Meltemi 1997).

P. Marcato, C. Del Guasta, M. Pernacchia, Gioco e dopogioco. Con 48 giochi di simulazione (La meridiana 1995).

C. Mongardini, Saggio sul gioco (Angeli 1990).

A. Angiolino, Che cos’è un gioco da tavolo (Carocci editore 2022).

Opere di consultazione

Autori vari, Il mondo dei giochi (Fabbri 2000-2001).

A. Arnold, I giochi dei bambini (Mondadori 1980).

R.C. Bell, Il libro dei giochi da tavolo (Idea libri 1979).

R.C. Bell, Giochi del mondo (Unicef 1983).

G. Dossena, Enciclopedia dei giochi (Utet 1999).

N. Palmer, I giochi di simulazione strategica (Mursia 1981).

S. Peek, The Game Inventor’s Handbook (Better Way Books 1993).

Obiettivi generali: Il corso illustra i fondamenti delle metodologie e degli strumenti per la gestione dei processi software. Particolare attenzione viene dedicata alle metodologie di analisi e progettazione orientate agli oggetti, e alla loro gestione e documentazione mediante UML.
Obiettivi specifici: Introduzione agli approcci all'ingegneria del software e al ciclo di vita del software, approfondimento sulle attività di specifica, analisi, progetto e test di sistemi software, tecniche per la gestione dei processi, con particolare riferimento alla progettazione della base architetturale, alla gestione della qualità e dei rischi e all'analisi dei costi.
Conoscenze e comprensione: 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 e all'impatto dei requisiti, sia funzionali sia non funzionali sulla definizione dell'architettura . Saranno state acquisite conoscenze relative all'uso di diversi componenti del linguaggio UML.
Applicare conoscenza e comprensione: 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, di stato e di attività, anche attraverso l'utilizzo di ambienti software professionali orientati allo sviluppo sistematico di progetti software. Infine sarà in grado di produrre una valutazione dello sforzo basata su Punti Funzione e Punti Use Case.
Capacità di giudizio: Gli studenti svilupperanno le capacità di analisi necessarie per valutare diverse alternative durante il processo di sviluppo software, con particolare riferimento alla valutazione delle scelte architetturali e dei rischi di progetto.
Capacità di comunicazione: Gli studenti impareranno a documentare le loro scelte, anche attraverso l'uso di strumenti di generazione della documentazione, in particolare sfruttando notazioni diagrammatiche.
Capacità di apprendimento successivo: La conoscenza degli aspetti di rigore formale alla base della disciplina dell'ingegneria del software permetterà agli studenti di acquisire rapidamente confidenza con tecniche, oltre a quelle considerate nel corso, basate su principi generali.

Obiettivi generali: Il corso si propone di esporre gli studenti ai prinicipi e fondamenti di un'ampia panoramica dell'Intelligenza Artificiale (IA).
Obiettivi specifici: Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere la teoria di un'ampia gamma di tecniche di IA, e di padroneggiarle nella pratica della progettazione di sistemi software intelligenti.
Conoscenza e comprensione: Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell'Intelligenza Artificiale (IA) e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento.
Applicare conoscenza e comprensione: Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software intelligenti.
Capacità critiche e di giudizio: Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche di IA migliori da impiegare nella progettazione di sistemi software intelligenti.
Capacità comunicative: Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con altri ricercatori in IA su un'ampia gamma di argomenti.
Capacità di apprendimento: Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, la letteratura scientifica sull'IA.

Obiettivi generali: Al termine del corso gli studenti conoscono le teorie, i modelli e le regole che guidano il progetto e lo sviluppo e la validazione di interfacce e sistemi interattivi usabili. Gli studenti che superano l’esame sono in grado di progettare sistemi interattivi seguendo i criteri dell’interazione uomo-computer, analizzando il ruolo dell’utente, gli scenari e i compiti principali, e tenendo in considerazione i vincoli implementativi mediante cicli di progetto e sviluppo molto brevi.
Conoscenza e comprensione: Al termine del corso, gli studenti conoscono le teorie, i modelli e le regole che guidano il progetto di interfacce e di sistemi interattivi usabili. Conoscono inoltre i principi della progettazione Agile centrata sull'utente.
Applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti applicano le conoscenze acquisite nella progettazione di un'interfaccia in un lavoro di gruppo per l'esame.
Capacità critiche e di giudizio: Gli studenti, anche attraverso esercitazioni pratiche, acquisiscono competenze nella valutazione e validazione di interfacce uomo-computer e sviluppano capacità di giudizio sull'usabilità di un'interfaccia e, di conseguenza, sulle ricadute dell'uso dell'interfaccia in termini di efficacia, efficienza e soddisfazione.
Capacità comunicative: Gli studenti sostengono due presentazioni del loro lavoro di gruppo in occasione delle due revisioni previste con il docente. La prima revisione si svolge in aula e la presentazione è pertanto rivolta a tutti i colleghi, al fine di esercitare le capacità comunicative.
Capacità di apprendimento: La capacità di apprendimento è stimolata attraverso: 1) attività di progettazione guidata e autonoma, con supervisione; 2) l'esposizione a problemi di progettazione realistici che richiedono la ricerca autonoma di soluzioni non standard; 3) la presentazione di casi reali e la loro discussione critica.

Il corso tratta:

• i modelli e le teorie alla base dell’interazione uomo-computer, e in particolare i modelli cognitivi, i modelli di comunicazione e collaborazione, l’analisi del compito, la notazione e il progetto del dialogo, la modellazione del sistema, i modelli per l’interazione avanzata, gli aspetti sociali e collaborativi;
• l’integrazione dell’HCI nel ciclo di sviluppo del software, e in particolare lo user centred design, il processo di sviluppo iterativo, gli scenari, le tecniche di valutazione, l’integrazione con la programmazione agile.
• Elenco degli argomenti delle 12 settimane del corso:

need finding

interviste e questionari

storyboard

tecniche expert-based di valutazione delle interfacce

tecniche user-based di valutazione delle interfacce

prototipi cartacei

processo di sviluppo di un’interfaccia

progettazione agile centrata sull’utente

cicli iterativi di interaction design, sviluppo del software e valutazione

interazione con sistemi mobili

criteri di progettazione di interfacce in ambiente iOS

criteri di progettazione di interfacce in ambiente Android

L’esame è costituito dalla valutazione del progetto e dall’orale.

La valutazione del progetto è basata sul materiale consegnato nonché sulle discussioni svolte in sede di revisione. La valutazione è unica per i progetti svolti in gruppo (cioè stesso voto per tutto il gruppo), a meno che durante le revisioni si evinca che uno o più studenti non stiano partecipando al lavoro con impegno pari a quello degli altri.

L’orale consiste in due domande sugli argomenti trattati a lezione. Ogni domanda vale 2 punti che si sommano al voto di base del progetto. Chi totalizza meno di 1 punto complessivamente tra le due domande, non supera l’orale e deve rifarlo all’appello successivo o comunque entro un anno per non perdere il voto del progetto. I membri di un gruppo di progetto non sono tenuti a svolgere l’orale nello stesso appello.

Il testo adottato è:

• Kurniawan, S. (2004). Interaction design: Beyond human–computer interaction by Preece, Sharp and Rogers (2001), ISBN 0471492787 http://www.id-book.com

Altro testo che può essere utile:

• Alan Dix, Janet Finlay, Gregory Abowd, Russell Beale “HUMAN-COMPUTER INTERACTION”, http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1203012
• Apple Human Interface Guidelines, disponibili come iBook (https://itunes.apple.com/us/book/ios-human-interface-guidelines/id877942287?mt=11) o online: https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/MobileHIG/index.html
• Introduction – Material Design – Google design guidelines (disponibile su web http://www.google.com/design/spec/material-design/introduction.html)

Obiettivi formativi
L’insegnamento di Organizzazione e Gestione per lo Start-Up Aziendale intende fornire agli studenti le conoscenze e i “fondamentali” per l’analisi e la comprensione delle principali problematiche organizzative che caratterizzano l’avvio e la gestione delle imprese nell’era digitale, nonché un ampio ventaglio di strumenti utili per la loro risoluzione.
In particolare, dopo aver affrontato i concetti di base relativi all’impresa e alle dinamiche aziendali, l’insegnamento approfondisce le principali tematiche legate allo start-up, quali la progettazione organizzativa, la pianificazione strategica e la valutazione della business idea e della relativa fattibilità economico-finanziaria.
Tali tematiche vengono affrontate attraverso un percorso didattico che si sviluppa seguendo cronologicamente le fasi funzionali alla redazione di un business plan. Più precisamente, l’insegnamento alterna lezioni frontali ad attività di laboratorio nelle quali gli studenti, divisi in gruppi, sono guidati nella realizzazione di un business plan relativo a un’idea di impresa digitale. Tale percorso consente agli studenti di analizzare direttamente il processo di start-up e di comprendere le variabili fondamentali dell’organizzazione e le leve su cui la direzione aziendale può intervenire per migliorare le performance e ottenere un vantaggio competitivo.
Non sono previsti particolari prerequisiti in termini di conoscenze economico-aziendali per la frequenza del corso e per il sostenimento delle prove d’esame.
Obiettivi specifici
Nella prima parte del corso si descrivono e analizzano le caratteristiche, gli elementi di base e gli attori dell’impresa, nonché le fasi del suo ciclo di vita. Vengono inoltre approfonditi i rapporti tra organizzazione e gestione aziendale, introducendo il concetto di equilibrio economico come principio fondamentale alla base della sopravvivenza dell’impresa nel tempo.
Nella seconda parte viene avviato il percorso didattico volto alla realizzazione del business plan. Si analizzano le opportunità di creazione di start-up nell’era digitale, evidenziandone le differenze rispetto alle imprese tradizionali. Vengono affrontati i fondamenti della strategia, il passaggio dalla business idea alla formalizzazione del modello di business, i contenuti della progettazione organizzativa con particolare riferimento al rapporto tra organizzazione, ambiente e strategia, le tecniche di analisi della fattibilità di mercato ed economico-finanziaria, le considerazioni relative alla scelta della forma giuridica e l’individuazione delle fonti di finanziamento più appropriate.
Nella terza parte vengono approfonditi il ruolo e la struttura del business plan. Gli studenti, suddivisi in gruppi, sono guidati nel processo di redazione di un business plan. Il business plan rappresenta l’obiettivo finale del corso e costituisce sia un project work ai fini della valutazione finale sia il prodotto presentato all’interno di un contest conclusivo.
Tali obiettivi sono perseguiti attraverso un mix equilibrato di lezioni frontali, testimonianze del mondo imprenditoriale e attività laboratoriali di gruppo.
Conoscenza e comprensione
Al termine dell’insegnamento, gli studenti saranno in grado di riconoscere e affrontare analiticamente le problematiche organizzative tipiche della fase di start-up, disponendo di un adeguato background teorico e di strumenti operativi per la loro soluzione.
In particolare, la comprensione delle relazioni tra variabili ambientali, strategiche e organizzative consentirà di sviluppare l’idea imprenditoriale in coerenza con il mercato di riferimento e con le condizioni di economicità dell’impresa. Inoltre, grazie agli strumenti acquisiti per la progettazione di una start-up digitale e all’esperienza maturata nella redazione del business plan, gli studenti saranno in grado di sviluppare un’idea imprenditoriale, valutarne la fattibilità e formalizzarla in un business plan.
Le conoscenze saranno acquisite alternando lezioni frontali, attività laboratoriali di gruppo guidate dal docente e testimonianze aziendali come casi di studio concreti.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Attraverso lavori individuali e di gruppo, gli studenti saranno in grado non solo di comprendere l’origine e la natura delle problematiche organizzative, ma anche di elaborare soluzioni condivise utilizzando tecniche, modelli e strumenti di analisi presentati durante le lezioni.
La presentazione dei risultati dei lavori di gruppo consentirà di sviluppare capacità di riflessione, argomentazione e comunicazione dei risultati.
Le testimonianze di esperti provenienti da organizzazioni imprenditoriali e la discussione in aula contribuiranno inoltre a rafforzare la capacità di applicare le conoscenze acquisite e di apprendere dagli eventuali errori.
Autonomia di giudizio
L’insegnamento, attraverso un approccio didattico misto (lezioni frontali, lavori di gruppo e testimonianze aziendali), pur dando spazio ai principali modelli teorici consolidati, mira a stimolare negli studenti lo sviluppo di una propria visione dei fenomeni organizzativi, favorendo l’autonomia di giudizio e la capacità di individuare soluzioni creative, seppur guidate dal docente.
In particolare, il processo di redazione del business plan è finalizzato a rafforzare le capacità critiche, riflessive e di giudizio autonomo, inclusa la consapevolezza dei bias decisionali e delle implicazioni etiche e sociali delle scelte organizzative.
Abilità comunicative
Le attività laboratoriali di gruppo e la presentazione dei risultati rappresentano uno strumento fondamentale per lo sviluppo delle abilità comunicative. Le discussioni di gruppo sono progettate per simulare dinamiche di interazione e condivisione tipiche dei contesti organizzativi reali, mentre la presentazione finale del business plan consente agli studenti di presentare la propria idea imprenditoriale in un contesto assimilabile a quello di potenziali investitori.
Le abilità comunicative costituiscono una componente centrale dell’insegnamento, anche in relazione alla rilevanza della comunicazione organizzativa.
Capacità di apprendimento
Data l’elevata trasversalità e multidisciplinarità dei contenuti, l’insegnamento fornisce una base teorica, concettuale e applicativa utile per molteplici percorsi formativi e professionali successivi alla laurea triennale.
Oltre alla prosecuzione verso lauree magistrali, anche in ambiti non strettamente manageriali, gli studenti acquisiranno competenze ulteriormente sviluppabili in autonomia e spendibili in imprese, società di consulenza e altre organizzazioni, nonché nella creazione di start-up innovative e ad alto contenuto tecnologico.

Obiettivi formativi Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti conoscenze e competenze per la progettazione e lo sviluppo di applicazioni web secondo un’architettura client-server. Il corso introduce strumenti, linguaggi e framework standard per lo sviluppo web, con particolare attenzione alla progettazione e implementazione di API, allo sviluppo di componenti backend e frontend, nonché al packaging e al deploy del software tramite container. L’insegnamento mira inoltre a sviluppare la capacità di analizzare criticamente le principali scelte progettuali e implementative nella realizzazione di applicazioni web.
Conoscenza e capacità di comprensione Al termine del corso, lo studente avrà acquisito conoscenze relative alle architetture delle applicazioni web, alla comunicazione client-server, alla progettazione di API e all’integrazione tra componenti backend e frontend. Lo studente comprenderà inoltre il ruolo degli strumenti e delle tecnologie standard per lo sviluppo web, tra cui linguaggi di markup, linguaggi di programmazione, sistemi di versionamento, framework per il frontend e strumenti per la containerizzazione del software.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite alla progettazione e realizzazione di un’applicazione web completa, strutturata in componenti client e server. Sarà inoltre in grado di utilizzare strumenti e tecnologie standard per lo sviluppo del software, la gestione del codice sorgente, la realizzazione di API, l’implementazione dell’interfaccia utente e il packaging dell’applicazione mediante container.
Autonomia di giudizio Il corso consentirà allo studente di sviluppare autonomia nella valutazione delle scelte progettuali e implementative relative a un’applicazione web. Lo studente sarà in grado di analizzare requisiti e vincoli del sistema, confrontare possibili soluzioni tecniche e scegliere approcci coerenti con l’architettura dell’applicazione e con gli obiettivi di sviluppo.
Abilità comunicative Lo studente sarà in grado di descrivere la struttura e il funzionamento di un’applicazione web, motivando le scelte progettuali e implementative adottate. Sarà inoltre capace di presentare e discutere l’organizzazione delle componenti client-server, la progettazione delle API e l’utilizzo degli strumenti tecnologici impiegati nello sviluppo.
Capacità di apprendimento Il corso favorirà lo sviluppo della capacità di apprendimento autonomo nell’ambito delle tecnologie per il web. Lo studente acquisirà strumenti concettuali e pratici utili per approfondire in modo indipendente nuovi linguaggi di programmazione, framework, strumenti di sviluppo e modelli architetturali per la progettazione e lo sviluppo di applicazioni web.

Obiettivi generali: Il corso di Sicurezza ha l’obiettivo di formare figure professionali capaci di affrontare con successo le sfide costituite dai problemi di sicurezza della società dell’informazione.
Obiettivi specifici: Il corso prevede lo studio di vari modelli di controllo degli accessi, dell’analisi delle principali difficoltà e soluzioni ai problemi crittografici e dei principali protocolli di sicurezza utilizzati nelle reti.
Conoscenza e comprensione: Al superamento dell’esame, lo studente avrà conoscenza e capacità di comprensione delle basi della sicurezza informatica e delle principali tecnologie per l’analisi e la soluzione di problemi di sicurezza.
Applicare conoscenza e comprensione: Il corso mette in grado lo studente di applicare la propria conoscenza e capacità di comprensione per risolvere problemi di sicurezza informatica, con sufficiente autonomia per affrontare problemi complessi, e per la consultazione efficace di documentazione scientifica e tecnologica avanzata.
Autonomia di giudizio: Il corso mira ad acquisire capacità di interpretazione autonoma per proporre soluzioni a problemi di sicurezza congruenti con le tecnologie disponibili e di aggiornamento continuo rispetto all’evoluzione tecnologica, per formulare giudizi critici autonomi contribuendo al miglioramento della sicurezza dei sistemi.
Abilità comunicative: Lo studente acquisisce la capacità di presentare e argomentare le proprie idee in merito ai problemi di sicurezza affrontati e alle soluzioni proposte, sia con colleghi sia con utenti.
Capacità di apprendimento: Il corso prevede lo sviluppo di capacità di approfondimento nell’ambito della sicurezza informatica sia negli aspetti metodologici sia tecnologici, per adeguarsi al progresso delle tecniche e delle soluzioni ai problemi di sicurezza più comuni e per proseguire autonomamente nella risoluzione di nuovi problemi di sicurezza.

Il tirocinio formativo 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, da risolvere attraverso l'elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.

Ogni tirocinio è diverso e il lavoro da svolgere viene concordato con il responsabile del tirocinio. Lo scopo del tirocinio è applicare quanto appreso durante il percorso formativo sviluppando un progetto con un approccio professionale.

• Lavoro individuale dello studente, svolto in azienda o nell'ambito del corso di laurea con la supervisione di un docente responsabile

In occasione della seduta di laurea si svolge la prova finale che consiste nella presentazione e discussione del lavoro di tirocinio di fronte alla Commissione prova finale.

Durante la presentazione, la Commissione prova finale verifica la capacità della laureanda o del laureando di esporre e discutere con chiarezza e padronanza i risultati del lavoro di tirocinio e di rispondere in maniera adeguata ad eventuali quesiti posti dai membri della Commissione.

La Commissione prova finale valuterà il lavoro di tirocinio e la relativa presentazione e il voto attribuito concorrerà alla definizione del voto di laurea.

Ogni studentessa o studente definisce insieme al proprio responsabile la bibliografia di riferimento in base al lavoro di tirocinio da svolgere.

Obiettivi formativi
Obiettivi generali: Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti di base per la modellazione, analisi e progettazione di sistemi intelligenti.
Obiettivi specifici: Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere ed usare un'ampia gamma di tecniche di modellazione, progettazione, verifica e validazione per sistemi intelligenti.
Conoscenza e comprensione: Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali della modellazione, analisi e progettazione dei sistemi intelligenti modellati come sistemi dinamici sia tempo continuo che tempo discreto.
Applicazione di conoscenza e comprensione: Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la modellazione, progettazione, verifica e validazione di sistemi intelligenti.
Autonomia di giudizio: Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche da impiegare nella modellazione, progettazione, verifica e validazione di sistemi intelligenti.
Abilità comunicative: Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con esperti di dominio su un'ampia gamma di argomenti relativi alla modellazione, progettazione, verifica e validazione di sistemi intelligenti.
Capacità di apprendimento: Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, la letteratura scientifica di rilievo.

La prova finale consiste nella presentazione e discussione del lavoro svolto durante il tirocinio davanti a una commissione. La laureanda o il laureando espone i risultati dell’esperienza maturata, illustrando il progetto realizzato e le attività svolte.
La commissione valuta la qualità del lavoro svolto, la capacità di sintesi e di presentazione, nonché la consapevolezza maturata rispetto al percorso formativo. Sulla base della presentazione e della discussione viene attribuito un punteggio che concorre alla determinazione del voto finale di laurea.
La prova finale rappresenta il momento conclusivo del percorso di laurea triennale e sancisce il conseguimento del titolo. Si svolge nella sessione di laurea e nella specifica seduta prevista dal corso di studio.