Modulo di "Agenti Intelligenti"

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Guida ai Corsi di Informatica@AQ (http://informatica.di.univaq.it/)
Università degli Studi di L'Aquila - Corso di Laurea in Informatica
Modulo di "Agenti Intelligenti"
Codice: F0070 - SSD: INF/01
Pagina compilata il 05/11/2013
Informazioni Generali
Semestre di erogazione: 2° semestre
Crediti erogati: 6 CFU (tipo b)
Docenti: Stefania Costantini (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 14:30-16:00)
Corsi Mutuati: Agenti Intelligenti, Intelligenza Artificiale II, Rappresentazione ed Elaborazione della
Conoscenza
Obiettivi del corso
Lo studente apprendera' concetti, linguaggi, strumenti e metodologie per lo sviluppo di agenti intelligenti e
sistemi multi-agente, sperimentando anche mediante applicazioni reali.
Prerequisiti
il Corso e' basato sulla logica computazionale, per cui e' utile (ma non indispensabile) conoscere un po' di
Logica e il Prolog, ed e' molto utile (ma non indispensabile) aver gia' fatto un esame di base di Intelligenza
Artificiale
Modalità d'Esame
Scritto e orale
Sillabo del Corso
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Introduzione: il concetto di agente, paradigma agent-oriented
Richiami preliminari: DATALOG e Prolog
Il linguaggio logico agent-oriented DALI
Rappresentazione della conoscenza e forme di ragionamento negli agenti: - Azioni e pianificazioneRagionamento basato su assunzioni- Uso di conoscenza incerta
> Modelli di coordinamento in sistemi multi-agente
> Architetture e Applicazioni
Libri di Testo
> D. Poole, A. Mackworth and R. Goebel, Computational Intelligence: a Logic Approach. Oxford Univ.
Press.. http:// www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci.html
> R. Kowalski, How to Be Artificial Intelligent, the Logical Way.
http://www-lp.doc.ic.ac.uk/UserPages/staff/rak/rak.html (available online on the author's web site)
> materiale fornito sul sito web del docente.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Intelligenza Artificiale.
1/60
Modulo di "Algoritmi e Strutture Dati"
Codice: F1I012 - SSD: INF/01
Orario (Laurea Base): Mar: 14.00 - 16.00 (A1.6), Gio: 14.00 - 16.00 (A1.6)
Crediti erogati: 6 CFU (tipo a)
Docenti: Guido Proietti (email: [email protected], ricevimento studenti: Gio: 16:00-18:00)
Corsi Mutuati: Algoritmi e Strutture Dati
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/~proietti/didattica.html
Obiettivi del corso
Il corso fornisce gli elementi fondamentali di teoria e progettazione degli algoritmi
Modalità d'Esame
Chi ha acquisito la frequenza negli anni precedenti al 2007/08 dovrà sostenere l'esame del corso di Algoritmi e
Strutture Dati da 6 CFU. Gli studenti immatricolati dall'A.A. 2007/08 dovranno sostenere l'esame unico di
Algoritmi e Strutture Dati con Laboratorio da 12 CFU.
Sillabo del Corso
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Analisi della complessità di un algoritmo
Algoritmi di ordinamento (insertion-sort, selection-sort, merge-sort).
Code di priorità. heap binari, heap binomiali, heap-sort.
Il problema del dizionario: ricerca, inserimento, cancellazione. Gestione di dizionari: alberi AVL, tabelle
hash.
> Grafi: rappresentazioni, algoritmi di visita e connessione.
> Algoritmi elementari su grafi: cammino minimo, minimo albero ricoprente.
Libri di Testo
> C. Demetrescu, I. Finocchi, G.F. Italiano, Algoritmi e Strutture Dati. Ed. McGraw-Hill.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Algoritmi e Strutture Dati con Laboratorio.
2/60
Corso di "Algoritmi e Strutture Dati II"
Orario (Laurea Magistrale): Mar: 11.00 - 13.00 (A1.2), Mer: 9.00 - 11.00 (A1.2)
Docenti: Gianpiero Monaco (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 15:00-17:00)
Corsi Mutuati: Algoritmi e Strutture Dati II: Tecniche Evolute
Risorse Internet
Pagina web: http://www.gianpieromonaco.com/Teaching.html
Obiettivi del corso
Conoscenza di tecniche algoritmiche avanzate, capacità di individuazione, formalizzazione e risoluzione di
problemi di ottimizzazione, concetto di approssimazione, capacità di classificazione di problemi in base al loro
grado di approssimabilità, capacità di collaborazione per la realizzazione progetti applicativi di gruppo
Prerequisiti
CONOSCENZE : fondamenti di programmazione, matematica discreta, algoritmi e strutture dati, architetture
degli elaboratori, lettura e comprensione in lingua inglese CAPACITA' : capacità di integrazione dello studio in
aula con lo studio personale, capacità di interazione con il docente in aula in modo da originare momenti
comuni di confronto
Modalità d'Esame
Prova scritta ed un'eventuale discussione orale sulla prova scritta
Sillabo del Corso
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Richiami di complessità ed intrattabilità. Problemi di ottimizzazione. Algoritmi di approssimazione.
Tecniche algoritmiche: greedy.
Tecniche algoritmiche: ricerca locale e programmazione dinamica.
Tecniche di programmazione lineare: metodo dell'arrotondamento e metodo del primale-duale.
Schemi di approssimazione polinomiali e pienamente polinomiali.
Risultati negativi di approssimabilità e tecnica del Gap. Classi di complessità per problemi di ottimizzazione
e loro contenimenti
Libri di Testo
> Vijay V. Vazirani, Approximation Algorithms. Springer. 2001. ISBN: 3-540-65367-8
> G. Ausiello, P. Crescenzi, G. Gambosi, V. Kann, A. Marchetti-Spaccamela, M. Protasi, Complexity and
Approximation. Springer. 1999. ISBN: 3-540-65431-3
3/60
Corso di "Algoritmi per Sistemi Distribuiti"
Orario (Laurea Magistrale): Mar: 16.00 - 18.00 (A1.3), Gio: 11.00 - 13.00 (A1.2)
Docenti: Guido Proietti (email: [email protected], ricevimento studenti: Gio: 16:00-18:00)
Corsi Propedeutici: Algoritmi e Strutture Dati con Laboratorio
Corsi Mutuati: Algoritmi e Dati Distribuiti
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/~proietti/didattica.html
Obiettivi del corso
Il corso fornisce gli elementi fondamentali di teoria e progettazione degli algoritmi in sistemi distribuiti, ovvero
in sistemi in cui i soggetti computazionali coinvolti sono molteplici e possono perseguire o meno una strategia
condivisa. Il corso spaziera' quindi dalla presentazione dei classici algoritmi distribuiti per il problema
dell'elezione del leader in sistemi cooperativi, fino ad arrivare alla teoria degli equilibri strategici e agli algoritmi
di crittografia, strumenti indispensabili per comprendere le funzionalita' dei sistemi distribuiti non cooperativi,
quali la rete Internet.
Prerequisiti
Conoscenza degli argomenti trattati nei corsi di matematica discreta e di algoritmi e strutture dati.
Modalità d'Esame
Prova parziale scritta + Prova finale orale (eventualmente limitata alla seconda parte del corso nell'eventualita'
che sia stata superata con successo la prova parziale).
Sillabo del Corso
> Algorithms for COOPERATIVE Distributed Systems (DS) 1. Leader Election 2. Minimum Spanning Tree 3.
Maximal Independent Set
> Algorithms for UNRELIABLE DS: The consensus problem
> Algorithms for CONCURRENT DS: Mutual exclusion
> Security aspects of DS: Elements of cryptography
> Algorithms for NON COOPERATIVE (i.e., strategic) DS 1. Equilibria in networks 2. Algorithmic
mechanism design
Libri di Testo
> P. Ferragina e F. Luccio, Crittografia. Bollati Boringhieri.
> H. Attiya e J. Welch, Distributed Computing. Wiley.
> C. Montet e D. Serra, Game Theory & Economics. Palgrave.
4/60
Modulo di "Analisi e Testing di Sistemi a Componenti"
Docenti: Henry Muccini (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 14:00-16:00, Gio:
14:00-16:00)
Corsi Mutuati: Analisi e Testing di Sistemi a Componenti, Laboratorio di Ingegneria del Software II
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/muccini/SE+2011/
Obiettivi del corso
CONOSCENZE: Questo corso ha lo scopo di introdurre concetti avanzati su Architetture Software e Software
Testing. La prima parte del corso si focalizza sulle architetture software, sul cosa siano, e su come si modellano,
con riferimento a concetti quali multi-viewpoint modeling e design decisions. La seconda parte del corso
introduce tematiche avanzate di software testing, con un focus specifico su model-based testing. Scopo del corso
e’ anche quello di acquisire familiarita’ con tool che permettano, in pratica, di specificare e testare sistemi a
componenti CAPACITA' (sapere fare) Da un punto di vista del "saper fare", obiettivo principale di questo
corso e’ quello di consentire al discente di acquisire una buona conoscenza sia teoria che pratica delle
Architetture Software e del loro utilizzato nel campo dell’analisi. I discenti dovranno essere in grado di
modellare una Architettura Software in modo appropriato e con tool appropriati; di analizzare la qualita’ di tale
architettura e di produrre dei casi di test da essa. La realizzazione di progetti garantira’ l’applicazione dei
concetti teorici sui dei casi di studio attentamente selezionati. COMPORTAMENTI (sapere essere) Alla fine
del processo formativo lo studente del corso diviene consapevole di come alcune scelte architetturali si riflettano
sull'implementazione, dei problemi che attualmente si stanno toccando per l’analisi ed il testing di sistemi a
componenti.
Prerequisiti
Devono avere seguito il corso di Ingegneria del Software I.
Sillabo del Corso
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Architetture Software
Linguaggi di Descrizione Architetturale
Advanced Software Testing topics
Tecniche di Analisi funzionale di Sistemi a Componenti
Tool di supporto alle varie tipologie di analisi
Libri di Testo
> Vari, Research papers provided by the lecturer.
> Len Bass, and Paul Clements, and Rick Kazman, Software Architecture in Practice (2nd Edition).
Addison-Wesley Professional; 2 edition. April 2003. ISBN-10: 0321154959, ISBN-13: 978-0321154958
> Mauro Pezze and Michal Young, Software Testing and Analysis: Process, Principles and Techniques.
Wiley; 1 edition . 2007. ISBN-10: 0471455938, ISBN-13: 978-0471455936
Note
5/60
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Ingegneria del Software Avanzata.
6/60
Corso di "Analisi Matematica"
Codice: - SSD: MAT/05
Orario (Laurea Base): Mar: 15.00 - 17.00 (C1.10), Gio: 9.00 - 11.00 (C1.10), Ven: 9.00 - 11.00 (C1.10)
Docenti: Klaus Engel (email: [email protected], ricevimento studenti: Ven: 14:30-16:00)
Corsi Mutuati: Analisi Matematica I, Analisi Matematica II
Risorse Internet
Pagina web: http://univaq.it/~engel
Materiale didattico: http://univaq.it/~engel/analisi1_9cfu.html
Modalità d'Esame
Prova scritta ed orale
Sillabo del Corso
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Successioni numeriche
Serie numeriche
Limiti e continuità per funzioni reali di una variabile reale
Calcolo differenziale ed integrale per funzioni di una variabile reale
Limiti, continuità e calcolo differenziale per funzioni reali di più variabili
Calcolo integrale per funzioni di più variabili
Libri di Testo
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Klaus Engel, Appunti del Corso di Analisi Matematica. http://univaq.it/~engel/ana1.pdf
A.Marson, P.Baiti, F.Ancona, B.Rubino, Corso di Analisi Matematica 1. Carocci.
P.Marcellini, C.Sbordone, Esercitazioni di Matematica. Liguori.
S.Salsa, A.Squellati, Esercizi di Matematica. Zanichelli. (vol. 1)
M.Bramanti, C.D.Pagani, S.Salsa, Matematica. Zanichelli.
7/60
Corso di "Applicazioni per Dispositivi Mobili"
Docenti: Ivano Malavolta (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su
appuntamento)
Risorse Internet
Pagina web: http://lore.com/MAD2013
Obiettivi del corso
The focus of Mobile Applications Development is on understanding the mobile applications development
problem space, how to effectively design a business-ready mobile app, and how to correctly implement it. The
focus of Mobile Applications Development is on understanding the mobile applications development problem
space, how to effectively design a business-ready mobile app, and how to correctly implement it. The course is
intended to cover the following topics: - Understanding of the mobile ecosystem, platforms and strategies Mobile information architecture and UI Design - Mobile app distribution and monetization - Web technologies
for mobile app development (HTML5, CSS3, JQuery, and other frameworks) - Data management (local data
storage, REST APIs, server-side data storage) - Geolocalization and mapping - Accessing the device capabilities
(camera, accelerometer, contacts, messaging, etc.) - Security and user authentication - Mobile app Debugging
Prerequisiti
The course does not impose any specific prerequisites on programming or design . The only requirement is a
basic knowledge of Javascript and W3C web standards like HTML and CSS.
Modalità d'Esame
Homework intermedi e Progetto finale
Sillabo del Corso
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Introduzione al mobile computing
Architettura e design di applicazioni mobili
Distribuzione e monetizzazione di applicazioni mobili
Web Technologies per il mobile (HTML5, CSS3, JQuery, JQueryMobile, ....)
Persistenza dei dati e servizi REST
Geolocalizzazione e mappe
Gestire ed utilizzare le funzionalità del dispositivo mobile
Debugging d applicazioni mobili
Sicurezza e gestione degli utenti
Libri di Testo
> Wesley Hales, HTML5 and Javascript Web Apps. O'Reilly Media. (vol. 1) 2012.
http://www.amazon.it/dp/1449320511
> Brian Fling, Mobile Design and Development. O'Reilly Media. (vol. 1) 2009.
http://www.amazon.it/dp/0596155441
8/60
Note
Il codice da inserire per accedere al sito di riferimento del corso è: XUXYCT
9/60
Corso di "Architettura degli Elaboratori"
Orario (Laurea Base): Mar: 9.00 - 11.00 (A1.7), Mer: 11.00 - 13.00 (A1.7)
Docenti: Gianpiero Monaco (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 15:00-17:00)
Corsi Mutuati: Architettura degli Elaboratori con Laboratorio
Risorse Internet
Obiettivi del corso
Conoscenza dell’architettura di un sistema di elaborazione. Capacità di analisi e progetto di moduli combinatori
e sequenziali. Capacità di individuazione e dimensionamento delle componenti fondamentali di un elaboratore.
Conoscenza del repertorio di base delle istruzioni del linguaggio macchina e delle loro modalità di esecuzione.
Prerequisiti
CONOSCENZE : nozioni matematiche di base CAPACITA' : capacità di integrazione dello studio in aula con
lo studio personale, capacità di interazione con il docente in aula in modo da originare momenti comuni di
confronto
Modalità d'Esame
Prova scritta ed un'eventuale discussione orale sulla prova scritta
Sillabo del Corso
> Concetti di base: hardware, software, macchina di Von Neumann. Codifica caratteri, numeri interi e reali.
Aritmetica interi e reali.
> Algebra di Boole. Funzioni ed espressioni booleane. Minimizzazione di funzioni booleane a mappe di
Karnaugh. Analisi e sintesi di reti combinatorie. Operatori e moduli combinatori fondamentali.
> Flip-flop sincroni e asincroni. Registri e contatori. Reti sequenziali: diagrammi di stato e tabelle di flusso.
Analisi e sintesi di reti sequenziali sincrone.
> Linguaggio macchina e assembler. Repertorio delle istruzioni e modelli di architettura. Repertorio RISC e
CISC. Indirizzamento dei dati e del controllo.
> CPU: struttura interna e componenti. Fasi di fetch ed execute. Realizzazione unità di controllo a logica
cablata e a logica multiprogrammata. Prestazioni della CPU. Bus di Sistema: caratteristiche meccaniche,
elettriche e logico-funzionali. Allocazione del bus.
> Memoria: criteri di classificazione. Memoria principale, memoria cache e dischi magnetici. Principio di
località e organizzazione gerarchica. Sottosistema di I/O: interfacce, porte di I/O e loro indirizzamento.
Modalità di gestione delle periferiche: a controllo di programma, a controllo di interruzione e tramite accesso
diretto alla memoria (DMA).
Libri di Testo
> Giacomo Bucci, Calcolatori elettronici. Architettura e organizzazione. McGraw-Hill, 2009. 2009.
10/60
Modulo di "Basi di Dati"
Docenti: Stefania Costantini (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 14:30-16:00)
Corsi Mutuati: Basi di Dati
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/stefcost/
Obiettivi del corso
Seguendo il Corso, lo studente dovrebbe comprendere cosa e' una Base di Dati, dal punto di vista concettuale,
matematico e pratico. Dovrebbe conoscere il modello relazionale, inclusi i formalismi per definire le
interrogazioni. Dovrebbe essere in grado di sviluppare il progetto concettuale e logico di una Base di Dati
relazionale, sia rispetto alla struttura che alle operazioni. Dovrebbe infine avare un'idea delle funzionalita' di
base di un DBMS (Data Base Management System).
Prerequisiti
Lo studente deve conoscere un linguaggio di programmazione, in modo da sapere che cosa e' un file, e da avere
scritto qualche semplice programma che operi su file. Deve inoltre avere conoscenze di base sui sistemi
operativi, in particolare riguardo al file-system ed alla gestione della concorrenza. Deve infine possedere
nozioni elementari di logica dei predicati del prim'ordine e teoria degli insiemi.
Modalità d'Esame
Chi ha acquisito la frequenza negli anni precedenti al 2007/08 dovrà sostenere l'esame del corso di Basi di Dati.
Gli studenti immaatricolati nell'A.A. 2007/08 dovranno sostenere l'esame unico di Basi di Dati con Laboratorio.
Sillabo del Corso
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Introduzione, modelli dei dati, modello relazionale (ML)
Algebra e calcolo Relazionale, Datalog
Normalizzazione di schemi relazionali
La progettazione concettuale di una Base di Dati: il Modello Entity-Relationship (E-R)
La progettazione logica di una Base di Dati: ristrutturazione dei diagrammi E-R e traduzione in ML.
Cenni alla Tecnologia delle Basi di Dati: gestione della concorrenza e dell'affidabilita'.
Libri di Testo
> Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone, Basi di Dati: Concetti, Linguaggi e Architetture,. McGraw-Hill.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Basi di Dati con Laboratorio.
11/60
Corso di "Bioinformatica"
Codice: - SSD: INF/01
Docenti: Pasquale Caianiello (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 11:00-13:00),
Antinisca Di Marco (email: [email protected], ricevimento studenti: Lun: 10:30-11:30, Mar:
15:00-16:00)
12/60
Modulo di "Calcolo delle Probabilità"
Codice: F1I064 - SSD: MAT/06
Crediti erogati: 3 CFU (tipo c)
Docenti: Fabio Antonelli (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su
appuntamento)
Corsi Mutuati: Calcolo delle Probabilità
Obiettivi del corso
Acquisizione delle nozioni di base del Calcolo delle Probabilita' con particolare riguardo alla formula di Bayes,
allo studio dei sistemi stocastici piu' semplici, alla manipolazione delle variabili aleatorie discrete.
Acquisizione dei fondamentali risultati asintotici della teoria della Probabilita': legge dei grandi numeri,
teorema limite centrale, teorema ergodico per catene di Markov omogenee, a tempo discreto e spazio degli
stati finito.
Prerequisiti
Lo studente che intende seguire il corso di Calcolo delle Probabilita' dovra' avere una buona conoscenza delle
nozioni di base di teoria degli insiemi (operazioni tra insiemi, formula di de Morgan, applicazioni tra insiemi,
concetto di cardinalita' di un insieme), e dell'analisi matematica (concetto di limite, funzioni continue, derivate,
integrali, serie numeriche, sviluppi di Taylor). Dovra', inoltre, avere una buona conoscenza di alcuni strumenti
e concetti dell'algebra lineare (matrici, operazioni tra matrici, sistemi lineari).
Modalità d'Esame
Prove scritte; eventuale (a discrezione del docente) discussione delle prove scritte.
Sillabo del Corso
> Concetti di base: eventi, variabili aleatorie, probabilità. Esempi
> Elementi d calcolo combinatorio. Indipendenza e probabilità condizionata: indipendenza di eventi e di
variabili aleatorie, regola di Bayes. Esempi.
> Variabili aleatorie discrete: la legge di Bernoulli, la legge binomiale, la legge di Poisson. Esempi
> Modelli di urna: estrazioni con e senza reimbussolamento. Esempi
> Variabili aleatorie discrete: media, varianza, momenti, funzione generatrice dei momenti, disuguaglianza di
Chebychev. Esempi
> Convergenze: convergenza in distribuzione, convergenza in probabilità, convergenza quasi certa. Esempi
> Legge dei grandi numeri. Esempi
> Catene di Markov a tempo discreto ed omogenee: classificazione degli stati, probabilita' congiunte,
distribuzioni statzionarie, teorema ergodico. Esempi.
> La legge gaussiana e il teorema centrale del limite. Esempi.
Libri di Testo
> P. Baldi, Calcolo delle Probabilità e Statistica. McGraw-Hill. 1998.
> P. Baldi, R. Giuliano, L. Ladelli, Laboratorio di statistica e probabilità. McGraw-Hill. 1995.
> G.R. Grimmett, D.R. Stirzaker, Probability and Random Processes. Clarendon Press, Oxford University.
Note
13/60
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Complementi di Matematica.
14/60
Corso di "Economia"
Codice: F0998 - SSD: ING-IND/35
Docenti: Marco Polidoro (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su
appuntamento)
Obiettivi del corso
Il modulo di microeconomia intende fornire allo studente la conoscenza degli strumenti utili nel campo
dell'analisi microeconomica, in particolare saranno focalizzati gli aspetti inerenti alla domanda ed all’offerta
oltre che alle principali strutture di mercato. Il modulo di Economia Aziendale si propone di fornire strumenti
metodologici e scientifici per interpretare gli aspetti gestionali relativi al corretto funzionamento dell’azienda
nelle sue diverse tipologie ed aspetti. L'ultimo modulo del corso, la Macroeconomia, si prefigge di spiegare i
fondamenti della macroeconomia analizzando le variabili economiche aggregate e le loro interdipendenze.
Prerequisiti
Allo studente vengono richieste delle conoscenze iniziali di base, che si possono identificare neglii insegnamenti
di Analisi matematica e Statistica. Una conoscenza di base dei fondamenti di Economia o della ragioneria non è
indispensabile, ma facilita la comprensione di alcuni aspetti del corso.
Sillabo del Corso
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Domanda, Offerta, Equilibrio economico, elasticità
L'Equilibrio in Concorrenza Perfetta, Monopolio ed Oligopolio
La Teoria dei Giochi
Principi di Organizzazione Aziendale
Il Bilancio, l’analisi di bilancio e gli strumenti della gestione aziendale
Budget e programmazione
La valutazione delle decisioni di investimento
Il Marketing e la strategia d’impresa
Il reddito Nazionale
La teoria classica
La teoria economica Keynesiana
La teoria monetaristica
Libri di Testo
> Dispense di Economia Aziendale.
> Dispense di Macroeconomia .
> Samuelson, Microeconomia.
Note
Nella laurea specialistica/magistrale, il corso eroga crediti in tipologia D.
15/60
Corso di "Elaborazioni delle Immagini"
Docenti: Giuseppe Placidi (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su
appuntamento)
Risorse Internet
Pagina web: http://www.giuseppeplacidi.org
Obiettivi del corso
Il corso si propone di fornire gli strumenti teorici e applicativi atti alla formazione, rappresentazione ed
elaborazione delle immagini digitali. Tali strumenti, sia nel dominio spaziale che in quello delle frequenze,
serviranno, principalmente alla elaborazione, all'estrazione ed all'analisi dell'informazione presente nelle
immagini.
Prerequisiti
Le lezioni presuppongono una buona conoscenza del calcolo vettoriale, matriciale e delle tecniche analitiche in
genere (derivate, integrali ed elementi di calcolo numerico).  Conoscenza di Matlab. 
Modalità d'Esame
Discussione orale che prende spunto dalle nozioni impartite e da un progetto assegnato per verificare la
capacità dello studente a condurre elaborazioni mirate al raggiungimento degli obiettivi. 
Sillabo del Corso
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Principi generali sulla formazione, la rappresentazione l'elaborazione e l'interpretazione delle immagini
Elaborazione delle immagini nel dominio spaziale
Trasformata di Fourier
Elaborazione delle immagini nel dominio di Fourier
Trasformata Wavelet
Segmentazione delle immagini
Riconoscimento di pattern
Elementi di fotogrammetria
Formazione ed Analisi di immagini biomediche
Libri di Testo
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Appunti del docente, da richiedere.
R. Gonzales, R. Woods, Digital image processing. Addison-Wesley. 2002 (o seguenti).
W.K.Pratt, Digital image processing: THIRD edition. John Wiley e Sons. 2001.
G. Placidi, MRI: Essentials for innovative Technologies. CRC Press. 2012.
16/60
Modulo di "Elementi di Logica"
Docenti: Anna Tozzi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 12:00-13:30, Gio: 15:30-16:30)
Corsi Mutuati: Elementi di Logica
Obiettivi del corso
Fornire agli studenti di Informatica il linguaggio e gli strumenti elementari della Logica Matematica e
soprattutto il rigore matematico nel ragionamento e nell’applicazione
Prerequisiti
Nessuno in particolare tranne una cultura di base
Sillabo del Corso
> Logica proposizionale: Senso e denotazione, Connettivi, Sintassi, Induzione, Semantica, Teorema di
compattezza, Equivalenza semantica, Completezza funzionale, Forme Normali, Dualità
> Sistemi deduttivi: Proprietà intuitive dei sistemi deduttivi, La Deduzione Naturale, Sistemi Assiomatici ,
Formule e tipi. Altri Sistemi Assiomatici, Relazione tra ND e H. Il Calcolo dei Sequenti, Eliminazione del
taglio, Invertibilità delle regole logiche
> Correttezza e completezza. Deduzione Naturale. Sistema Assiomatico. Calcolo dei Sequenti
Libri di Testo
> A. Asperti e A. Ciabattoni, Logica a Informatica. McGraw-Hill. disponibile in formato elettronico
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Complementi di Matematica.
17/60
Corso di "Fisica"
Codice: F0143 - SSD: FIS/02
Docenti: Massimo Vellante (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 16:00-17:00,
Gio: 16:00-17:00)
Obiettivi del corso
Il corso intende fornire allo studente le seguenti conoscenze e competenze: - Conoscenza dei principi di base
della meccanica. - Capacità, da acquisire attraverso esercitazioni in aula e a casa, di schematizzare un fenomeno
fisico ed applicare le equazioni che lo descrivono alla risoluzione di esercizi, con particolare attenzione alla
valutazione critica dei risultati ottenuti.
Modalità d'Esame
L'esame prevede una PROVA SCRITTA (o due prove parziali di esonero della prova scritta) e una PROVA
ORALE.
Sillabo del Corso
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Cinematica del punto materiale: moti ad una e più dimensioni.
Dinamica del punto materiale: leggi di Newton.
Dinamica del punto materiale: lavoro, energia, momenti.
Moti relativi: moto di trascinamento traslatorio e rotatorio, forze apparenti.
Gravitazione: leggi di Keplero, moto di un satellite.
Onde in mezzi elastici: equazione di D'Alambert, il suono.
Libri di Testo
> P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Elementi di Fisica – Meccanica e Termodinamica. EdiSES.
> Serway & Jewett, Principi di Fisica . EdiSES.
18/60
Corso di "Fondamenti dell'informatica II"
Docenti: Sergio Orefice (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 11:30-13:30)
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/orefice/fond.html
Obiettivi del corso
Profonda conoscenza della teoria degli automi e dei linguaggi formali, introduzione ai linguaggi non lineari
Modalità d'Esame
prova scritta (parziale + finale) sugli argomenti trattati nel corso
Sillabo del Corso
> 1. Nozioni centrali della teoria dei linguaggi formali. Gerarchia di Chomsky
> 2. Automi a stati finiti deterministici. Automi a stati finiti non deterministici. epsilon-chiusura
> 3. Espressioni regolari. Teorema di Kleene . Pumping Lemma per linguaggi regolari. Proprietà dei inguaggi
regolari
> 4. Grammatiche context-free. Automi a pila. Linguaggi liberi dal contesto e proprietà. Forma Normale di
Chomsky. Pumping Lemma per linguaggi liberi dal contesto. Algoritmo CYK
> 5. Linguaggi formali multidimensionali e visuali. Modelli sintattici
> 6. Grammatiche posizionali context-free
Libri di Testo
> Hopcroft, Motwani, Ullman, Automi, Linguaggi e calcolabilità. Addison-Wesley. Reference for points 1-4
> Hopcroft, Motwani, Ullman, Introduction to Automata Theory, Languages and Computation.
Addison-Wesley. Reference for points 1-4
> Papers provided by the lecturer. Reference for points 5-6
19/60
Modulo di "Fondamenti di Programmazione"
Docenti: Marco Autili (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 16:20-17:20), Paola Inverardi
(email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su appuntamento)
Corsi Mutuati: Fondamenti di Programmazione, Programmazione
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/marco.autili/teaching.php
Obiettivi del corso
Il corso introduce nozioni sulla Sintassi e Semantica dei Linguaggi di Programmazione attraverso l'utilizzo delle
Grammatiche e dei Sistemi di Transizione. In particolare, il corso studia la Semantica Operazionale di un
sottoinsieme del Linguaggio di Programmazione Java.
Prerequisiti
Nozioni di matematica di base su funzioni e insiemi, e su connettivi ed espressioni logiche. Nozioni di base
della programmazione orientata agli oggetti acquisibili con il modulo integrato Laboratorio di Programmazione.
Modalità d'Esame
L'esame comprende una prova scritta e una prova orale obbligatoria. Chi ha acquisito la frequenza negli anni
precedenti al 2007/08 dovrà sostenere l'esame del corso di Fondamenti di Programmazione. Gli studenti
immatricolati nell'A.A. 2007/08 dovranno sostenere l'esame unico di Fondamenti di Programmazione con
Laboratorio.
Sillabo del Corso
> Sintassi dei Linguaggi di Programmazione: Grammatiche Libere dal Contesto, Alberi di Derivazione,
ambiguita'
> Semantica dei Linguaggi di Programmazione: Sistemi di Transizione
> Semantica Operazionale di +/- Java
> Espressioni, Comandi, Libreria di Classi
Libri di Testo
> R. Barbuti, P. Mancarella e F. Turini, Elementi di Semantica Operazionale. 2004/2005.
https://informatica.di.univaq.it/getres.php?resid=1171 Questa dispensa è reperibile anche nel sito ufficiale
dell'Università di Pisa. E' stata qui pubblicata solo per convenienza degli studenti. La parte da studiare va
dall'inizio fino alla Sezione 5.4 compresa (cioè fino pag. 48). Questa dispensa rivisita la sua versione
precedente "Semantica Operazionale". Si può scegliere una delle due versioni.
> R. Barbuti, P. Mancarella, D. Pedreschi, F. Turini, Elementi di Sintassi dei Linguaggi di Programmazione
. Corso di Laurea in Informatica Università di Pisa a.a. 2004/05.
dell'Università di Pisa. E' stata qui pubblicata solo per convenienza degli studenti. Le parti da studiare sono:
da pag. 1 a pag. 5 e dalla Sezione 3 Grammatiche (cioè da pag. 19) fino alla Sezione 3.4 compresa (cioè fino
20/60
a inizio pag. 40).
> R. Barbuti, P. Mancarella e C. Montangero, Semantica Operazionale.
dell'Università di Pisa. E' stata qui pubblicata solo per convenienza degli studenti. La parte da studiare va
dall'inizio fino alla Sezione 5.3 compresa (cioè fino a metà pag. 39). Questa dispensa è stata rivisitata dalla
versione successiva "Elementi di Semantica Operazionale". Si può scegliere una delle due versioni.
> M. Autili, P. Inverardi, Semantica Operazionale di +/- Java - 03 Dicembre 2010 . 2010.
http://informatica.di.univaq.it/getres.php?resid=1053 La versione della dispensa sulla Semantica
Operazionale di +/-Java del 03 Dicembre 2010 rivisita la versione del 10 Gennaio 2010. La versione del 03
Dicembre 2010 dovra' essere considerata come la versione ufficiale dell'A.A. in corso. La dispensa va
studiata tutta.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Fondamenti di Programmazione con Laboratorio.
21/60
Corso di "Gestione della Produzione e della Logistica Aziendale"
Codice: F0195 - SSD: MAT/09
Docenti: Claudio Arbib (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 10:30-12:30)
Corsi Propedeutici: Ricerca operativa e Ottimizzazione
Corsi Mutuati: Gestione della Produzione e della Logistica Aziendale + Laboratorio, Gestione
dell\'Informazione Aziendale
Risorse Internet
Pagina web: http://ns.di.univaq.it/%7Eoil/didattica/corsi/gia/giamain_dx.htm
Obiettivi del corso
Cenni sull'evoluzione dell'economia e della società europea e nordamericana a seguito delle rivoluzioni
industriali. Principali teorie macroeconomiche: Quesnay, Smith, Ricardo, Keynes. Industrializzazione,
organizzazione del lavoro ed economie di scala. Il Taylorismo. Evoluzione dell’industria italiana dall’unità a
oggi
Sillabo del Corso
> La gestione progetti: CPM e PERT
> Metodi di analisi dei processi produttivi
> Metodi e modelli per la gestione delle scorte: modelli a domanda indipendente (EOQ e varianti), modelli per
il lot-sizing
> Metodi e modelli per la gestione delle scorte: modelli a domanda dipendente, MRP
> Modelli per la Pianificazione Aggregata
> La gestione della Qualità
Libri di Testo
> Moses, A., M., Seshadri, S., Yakir, Operations Management Software for Windows.. M. HOM.
22/60
Corso di "Information Systems and Network Security"
Codice: - SSD: INF/01
Docenti:
Risorse Internet
Obiettivi del corso
It has become nearly impossible to live in today's society and to be not dependent on information systems of one
type or another. The goal for students in this course is to learn the fundamentals of Information Systems and
Security.
Modalità d'Esame
Final written and oral examination.
Sillabo del Corso
> Introduction to information systems.
> Information Technology infrastructure and Support: business issues, challenges and information technology
solutions, Cloud computing, Business transactions in real time.
> Data and network infrastructure: network management.
> Information Systems Security: - Information technology security, crime, Compliance, Continuity. - Threats,
Vulnerabilities, and Risk Exposure. - Defense: Information technology Defense.
> Social impacts of technology.
> Algorithmic issues arising in information systems.
Libri di Testo
> Efraim Turban, Linda Volonino., Information Technology for Management, 8th Edition.. Wiley. 2011.
Note
INTRODUCTION TO THE COURSE This course is an introduction to the broad field of Information Systems
and Security. In particular, it discusses how organizations use information systems as a support for a variety of
tasks ranging from basic day-to-day activities up to complex decision making. Moreover, it covers topics
concerning the security of nowadays systems, especially as far as their network-accessible resources are
concerned.
23/60
Modulo di "Ingegneria del Software"
Docenti: Antinisca Di Marco (email: [email protected], ricevimento studenti: Lun: 10:30-11:30,
Mar: 15:00-16:00)
Corsi Mutuati: Ingegneria del Software
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/adimarco
Modalità d'Esame
A partire dalla sessione estiva (giugno-luglio 2011), la modalità d'esame sarà la seguente: elaborazione di un
progetto da concordare con il docente che dovrà essere consegnato una settimana prima della data d'esame,
scritto e discussione del progetto da sostenere nella data dell'appello.
Sillabo del Corso
> Modelli di sviluppo del software semplici (e.g., modello a cascata) e iterativi (e.g., modello a spirale). Metodi
Agili. Scrum Development
> Ingegneria dei Requisiti: definizione requisiti e processo di specifica. System models
> Progettazione architetturale del software. Pattern Architetturali. AEmilia ADL
> Design Pattern e Antipattern. Progettazione del software: Progettazione orientata agli oggetti
> Validazione e Verifica. Testing: Il processo del testing, la pianificazione del testing, strategie di testing,
Black box e white box
> Project Management: scheduling, planning, risk analysis
Libri di Testo
> Ian Sommerville, Software Engineering. Addison-Wesley.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Ingegneria del Software con Laboratorio.
24/60
Modulo di "Ingegneria del Software II"
Docenti: Vittorio Cortellessa (email: [email protected], ricevimento studenti: Gio: 9:15-11:15)
Corsi Propedeutici: Fondamenti di Programmazione con Laboratorio
Corsi Mutuati: Ingegneria del Software II
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/cortelle/index.php?pageId=teaching
Obiettivi del corso
Questo corso di Ingegneria del Software II ha lo scopo di approfondire alcuni dei concetti trattati durante il
corso di Ingegneria del Software I e di introdurre nuovi concetti. In particolare, questo corso si occupa di:
trattare proprieta' non funzionali di architetture software e sistemi a componenti , descrivere alcune proprieta'
quantitative di sistemi software quali reliability, performance, security. CAPACITA' Si intende far acquisire
allo studente non solo capacita’ di modellazione e di analisi di sistemi software, ma, mediante l’utilizzo reale di
tool che supportano tali attivita’, si intende anche sviluppare nello studente la capacita’ di adattamento a
strumenti differenti e di sintesi dei risultati che tali strumenti possono offrire.
Prerequisiti
La maturita’ di uno studente di laurea specialistica, in conseguenza di un corso avanzato di Ingegneria del
Software, consiste soprattutto nella capacita’ di scegliere gli strumenti (modelli, metodologie, tools,
documentazione) adatti per svolgere un certo compito.
Modalità d'Esame
Progetti e orale
Sillabo del Corso
>
>
>
>
>
>
Software Architectures
Model-Driven Engineering
UML profiling
Non-functional Validation of Software
Performance Analysis
Reliability Analysis
Libri di Testo
> Altro materiale didattico indicato dal docente durante il corso.
> C.U.Smith, L.Williams, Performance Solutions. Addison Wesley. 2002. testo di supporto
> Ian Sommerville, Software Engineering. Addison-Wesley. testo principale
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Ingegneria del Software Avanzata.
25/60
Corso di "Ingegneria del Web"
Docenti: Giuseppe Della Penna (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer:
11:00-13:00)
Corsi Mutuati: Sistemi Informatici Distribuiti
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/gdellape/students.php?crs=iw13
Forum: http://groups.google.it/group/ingegneria-del-web
Diario delle Lezioni: http://www.di.univaq.it/gdellape/students.php?crs=iw12&sel=diario
Materiale didattico: http://www.di.univaq.it/gdellape/students.php?crs=iw13
Obiettivi del corso
Il corso si propone di fornire una preparazione di base su tutte le tipologie di applicazioni per il web e sulle
tecnologie utilizzabili per realizzarle. Verranno approfonditi inizialmente aspetti di base quali XML, i linguaggi
markup e i fogli di stile. Verranno poi illustrati i linguaggi di programmazione lato server e lato client, con
particolare riguardo per Java e Javascript. Infine, saranno affrontate problematiche di accessibilità e validazione
dei siti web.
Modalità d'Esame
L'esame prevede lo sviluppo di un sito web in base a una specifica fornita dal docente. Le specifiche sono
disponibili sulla homepage del corso e sono valide per tutto l'anno accademico di pubblicazione.
Sillabo del Corso
> Architetture per applicazioni su rete
> XML e i linguaggi markup
> Contenuti web statici: HTML, XHTML; Accessibilità e validazione dei siti web, programmazione
cross-browser (1)
> Fogli di stile: CSS; Accessibilità e validazione dei siti web, programmazione cross-browser (2)
> Contenuti web dinamici server side: Java Servlets; Template engines per Java; JDBC
> Contenuti web dinamici client side: Javascript, HTML dinamico; AJAX
Libri di Testo
> Danny Goodman, JavaScript & DHTML Cookbook. O'Reilly. 2007. Testo consigliato per
l'approfondimento di Javascript e DHTML
> Vincenzo Della Mea, Luca di Gaspero, Ivan Scagnetto, Programmazione web lato server, seconda
edizione. Apogeo. 2010. Testo di riferimento per HTML, CSS e Javascript
> Jeffrey Zeldman, Ethan Marcotte, Sviluppare Siti Con Gli Standard Web, terza edizione. Apogeo. 2010.
Testo di riferimento sulle techiche di progettazione di siti web
26/60
Modulo di "Intelligenza Artificiale I"
Orario (Laurea Magistrale): Lun: 16.00 - 18.00 (A1.2), Mar: 14.00 - 16.00 (A1.2)
Docenti: Pasquale Caianiello (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 11:00-13:00)
Corsi Mutuati: Intelligenza Artificiale I
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/caianiel/IA1/
Obiettivi del corso
Questo corso vuol fornire le basi per la programmazione dichiarativa e per i suoi fondamenti logico-semantici.
Esemplificazioni d'uso verranno tratte dai campi classici del ragionamento automatico e dell'Intelligenza
Artificiale.
Sillabo del Corso
>
>
>
>
>
>
Ricerca Euristica
Dimostrazione automatica e Prolog
Pianificazione
Elaborazione del linguaggio naturale
Ragionamento probabilistico e teoria dell'informazione
Machine Learning
Libri di Testo
> D. Poole, A. Mackworth, R. Goebel, Computational Intelligence a logical approach. Oxford Univercity
Press. 1998.
> S. Russell, T. Norvig, Intelligenza Artificiale un approccio moderno. Prentice Hall. (vol. 1) 2005.
Argomenti scelti dal docente
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Intelligenza Artificiale.
27/60
Modulo di "Laboratorio di Algoritmi e Strutture Dati"
Orario (Laurea Base): Lun: 14.00 - 16.00 (A1.6), Mer: 14.00 - 16.00 (A1.6)
Docenti: Giovanna Melideo (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 11:30-13:30)
Corsi Mutuati: Laboratorio di Algoritmi e Strutture Dati
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/melideo/lab-alg.html
Obiettivi del corso
Il corso di Laboratorio di algoritmi e strutture dati (LASD) si concentra sugli aspetti e sui problemi specifici
relativi al progetto di algoritmi e di strutture dati e sullo studio delle diverse tecniche per la loro
implementazione ed il loro uso in C. Conoscenze: Strutture dati elementari ed (alcune) avanzate e loro
definizione nel linguaggio di programmazione C; principali tecniche di progettazione degli algoritmi; uso delle
tecniche per la progettazione di algoritmi e strutture dati per risolvere problemi e implementare soluzioni
efficienti in C. Abilità: Al completamento del corso ci si aspetta che lo studente sia in grado di utilizzare le
tecniche per la progettazione di algoritmi e strutture dati per risolvere problemi e sappia analizzare le soluzioni
(in termini di complessità computazionale e correttezza) ed implementarle in C. Comportamento atteso:
Interesse nell'uso del linguaggio C per risolvere problemi e testare le soluzioni al calcolatore.
Prerequisiti
Si assume che lo studente abbia acquisito le nozioni di base della programmazione e sia in grado di
implementare semplici algoritmi in linguaggio C. Tali prerequisiti sono parte del programma dei corsi di
Fondamenti di Programmazione, Laboratorio di Programmazione I e II.
Modalità d'Esame
L'esame consiste in una prova scritta e in un eventuale colloquio orale (a discrezione della docente). Gli studenti
immatricolati nell'A.A. 2006/07, o che hanno nel proprio piano di studi il corso integrato da 12 CFU, dovranno
sostenere l'esame scritto integrato di Algoritmi e Strutture Dati con Laboratorio.
Sillabo del Corso
> Strutture dati fondamentali: liste, stack, code. Implementazione delle operazioni fondamentali per la loro
manipolazione. Strutture dati per insiemi disgiunti
> Alberi: rappresentazione in C mediante array e mediante strutture e puntatori; implementazione delle
operazioni per la loro manipolazione; visite in ampiezza e profondità
> Implementazione di algoritmi di ricerca ed ordinamento fondamentali su array e liste
> Code con priorità: la struttura dati heap, rappresentazione in C ed implementazione delle operazioni di
costruzione e ripristino di uno heap; implementazione mediante heap e loro uso per l'ordinamento
> Alberi binari di ricerca (BST): rappresentazione in C ed implementazione delle operazioni di costruzione e
ripristino. BST bilanciati: alberi di ricerca 2-3-4 top-down; alberi red-black
> Grafi: rappresentazioni, implementazione in C di algoritmi di visita e di algoritmi elementari su grafi
Libri di Testo
28/60
> Robert Sedgewick, Algoritmi in C. Addison-Wesley. 2002. terza edizione
> P. Crescenzi, G. Gambosi, R. Grossi, G. Rossi, Strutture dei dati e algoritmi: Progettazione, analisi e
programmazione. Pearson. 2012. seconda edizione
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Algoritmi e Strutture Dati con Laboratorio.
29/60
Corso di "Laboratorio di Architettura degli Elaboratori"
Codice: Fnnnn - SSD: INF/01
Docenti: Luca Forlizzi (email: [email protected], ricevimento studenti: Gio: 11:00-13:00)
Corsi Propedeutici: Architettura degli Elaboratori
Risorse Internet
Pagina web: http://univaq.caspur.it/moodle/course/view.php?id=849
Obiettivi del corso
Conoscenze: nozioni di livello intermedio sulla programmazione imperativa,
tecniche di gestione della
memoria, programmazione con linguaggi assembly e relative tecnologie, nozioni sui linguaggi macchina.
Capacità: saper comprendere il funzionamento di programmi non elementari scritti con un linguaggio di
programmazione imperativo, capire come realizzare i costrutti di un linguaggio di programmazione ad alto
livello mediante le istruzioni di un linguaggio macchina, apprendere e utilizzare la tecnologia di un linguaggio
di programmazione. Comportamenti attesi: attenzione ai dettagli nella implementazione di algoritmi, attenzione
alla portabilità dei programmi e al rispetto di standard e regole di un linguaggio di programmazione, abitudine
alla ricerca di implementazioni efficienti di algoritmi
Prerequisiti
Conoscenze: nozioni elementari di programmazione imperativa, nozioni di base sull'architettura degli
elaboratori, nozioni matematiche elementari, lettura e comprensione in lingua inglese. Capacità: saper
implementare correttamente algoritmi elementari con un linguaggio di programmazione imperativo, essere in
grado di utilizzare il calcolatore per compilare ed eseguire semplici programmi.
Modalità d'Esame
L'esame è composto da una prova scritta e una prova orale
Sillabo del Corso
> Organizzazione strutturata degli elaboratori, modelli computazionali, linguaggi di programmazione e loro
standard
> Programmazione imperativa con linguaggi ad alto livello orientati alla programmazione di sistema
> Tipi di dato base e derivati; rappresentazione dei dati
> Gestione della memoria; programmazione a basso livello
> Programmazione con linguaggi assembly; traduzione dei costrutti principali di un linguaggio di
programmazione ad alto livello in un linguaggio assembly
> I linguaggi macchina; i processi di assemblaggio e disasseblaggio
Libri di Testo
> K.N.King, C Programming: a Modern Approach. W.W.Norton & Company. 2008.
http://knking.com/books/c2/index.html second edition
30/60
Modulo di "Laboratorio di Basi di Dati"
Orario (Laurea Base): Mer: 16.00 - 18.00 (A1.6), Gio: 16.00 - 18.00 (A1.6)
Docenti: Pierluigi Pierini (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 18:00-19:00, Gio:
18:00-1:00)
Corsi Mutuati: Laboratorio di Basi di Dati
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/pierluigi.pierini
Obiettivi del corso
Seguendo questo corso, gli studenti potranno integrare e completare la loro conoscenza dei modelli formali usati
nelle varie fasi della progettazione di una base di dati (entità-relazione, relazionale, ecc.), vedendoli applicati a
casi di studio reali, e impareranno ad interagire con i DBMS piu' diffusi, tramite l'uso del linguaggio SQL e
attraverso le interfacce fornite dai linguaggi di programmazione. Gli studenti infine, lavorando in gruppo,
verranno coinvolti nell'intero processo di sviluppo di una base di dati completa e funzionante, partendo dalle
specifiche utente per arrivare all'implementazione delle funzionalita' richieste sul DBMS e alla realizzazione
dell'interfaccia utente.
Prerequisiti
E' richiesta una conoscenza di base delle tecniche programmazione (tipi di dato, funzioni, costrutti iterativi,
costrutti condizionali, ecc.)
Modalità d'Esame
L'esame del corso prevede una prova scritta e lo sviluppo e la discussione di un progetto, da svolgersi in gruppi
di 1-3 studenti. Il progetto consistente nella realizzazione di una base di dati completa e funzionante a partire da
una serie di specifiche fornite durante il corso, seguendo e documentando tutti i passi del processo di sviluppo,
dal modello concettuale all'implementazione codice SQL. Chi ha acquisito la frequenza negli anni 2011/12 e
precedenti dovrà presentare e discutere il solo progetto senza sostenere la prova scritta. Chi ha acquisito la
frequenza negli anni 2006/07 e precedenti dovrà sostenere l'esame del corso di Lab. Basi di Dati.
Sillabo del Corso
>
>
>
>
>
Analisi dei requisiti e progettazione concettuale delle basi di dati
Progettazione logica delle basi di dati
Definizione dei dati in SQL. Vincoli di integrita'
Inserimento, cancellazione e modifica dei dati in SQL
Interrogazioni di base in SQL. Interrogazioni avanzate: subquery, join interno ed esterno tra tabelle,
raggruppamento e ordinamento dei risultati, query di unione.
> Concetti avanzati di SQL: viste, procedure, trigger. Interfacciamento con i linguaggi di programmazione.
Libri di Testo
> Atzeni, Ceri, Fraternali, Paraboschi, Torlone, Basi di dati - Modelli e linguaggi di interrogazione.
McGraw-Hill.
31/60
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Basi di Dati con Laboratorio.
32/60
Modulo di "Laboratorio di Ingegneria del Software"
Docenti: Guglielmo De Angelis (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o
su appuntamento)
Corsi Mutuati: Laboratorio di Ingegneria del Software
Risorse Internet
Pagina web: http://labsewiki.isti.cnr.it/labse20102011
Forum: http://labseforum.isti.cnr.it/
Modalità d'Esame
Chi ha acquisito la frequenza negli anni precedenti al 2007/08 dovrà sostenere l'esame di Lab. di Ingegneria del
Software. Gli studenti immatricolati nell'A.A. 2007/08 dovranno sostenere l'esame unico di Ingegneria del
Software con Laboratorio
Sillabo del Corso
> Linguaggio UML come formalismo per sostenere l'intero il ciclo di vita del software.
> UML per analisi e specifica dei requisiti, per la progettazione, prototipazione, gestione, sviluppo e
documentazione di un progetto
> Utilizzo di UML su di un caso di studio.
Libri di Testo
> Petar Tahchiev, Felipe Leme, Vincent Massol, Gary Gregory, JUnit in Action, Second Edition. Manning.
2010.
> H.E. Eriksson e altri, UML 2 Toolkit. Wiley. 2004. (in bibliorteca versione precedente)
> Patrick Grässle, Henriette Baumann, Philippe Baumann, UML 2.0 in Action, A Project-Based Tutorial.
Packt Publishing. 2005.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Ingegneria del Software con Laboratorio.
33/60
Modulo di "Laboratorio di Programmazione"
Orario (Laurea Base): Mer: 9.00 - 11.00 (C1.10), Ven: 11.00 - 13.00 (C1.10)
Docenti: Monica Nesi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 10:30-12:30)
Corsi Mutuati: Laboratorio di Programmazione, Laboratorio di Programmazione I
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/monica/didattica11-12.html
Obiettivi del corso
Conoscenze: nozioni di base della programmazione imperativa ed orientata agli oggetti. Capacita': essere in
grado di risolvere problemi semplici, saper implementare i relativi algoritmi correttamente in un linguaggio di
programmazione strutturata, essere capace di strutturare dati complessi e le operazioni su tali dati, essere in
grado di utilizzare il calcolatore per eseguire semplici programmi. Comportamenti attesi: interesse per l'attivita'
di formalizzazione di problemi, dati e soluzioni in un linguaggio di programmazione, ed una costante attivita' di
programmazione al calcolatore
Prerequisiti
Nozioni matematiche di base (in particolare, insiemi e funzioni). Non e' richiesta alcuna conoscenza di
programmazione ne' la conoscenza di specifici linguaggi di programmazione.
Modalità d'Esame
La prova di esame consiste in una prova intermedia scritta + una prova conclusiva scritta + eventuale prova
orale. Il voto finale della prove scritte, se maggiore o uguale a 18, puo' essere registrato senza sostenere la
prova orale. La prova di esame negli appelli di recupero consiste di una prova scritta + eventuale prova orale.
Sillabo del Corso
> Algoritmi, programmi e linguaggi di programmazione. Diagrammi di flusso, struttura di un programma.
> Tipi di dato base. Costanti, variabili, espressioni aritmetiche e booleane. Istruzione di assegnamento.
Primitive di Input/Output. Strutture di controllo: sequenzializzazione, if-else, iterazione e ciclo.
> Tipi di dato strutturati: array, stringhe.
> Metodi. Struttura a blocchi e regole di scoping. Meccanismi di passaggio dei parametri. Metodi statici.
Ricorsione e metodi ricorsivi.
> Classi e oggetti: concetti base, creazione di oggetti e loro manipolazione. Metodi di istanza. Array di oggetti.
> Ereditarietà e gerarchie. Polimorfismo e late binding. Eccezioni e loro gestione.
Libri di Testo
> Cay Horstmann, Concetti di informatica e fondamenti di JAVA. Apogeo. 2007.
> Marco Bertacca e Andrea Guidi, Programmare in Java. McGraw-Hill. 2007.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Fondamenti di Programmazione con Laboratorio. Gli
34/60
studenti immatricolati a partire dall'A.A. 2007/08 dovranno sostenere l'esame unico di Fondamenti di
Programmazione con Laboratorio. Questo corso mutua anche i due seguenti insegnamenti del CdL in
Matematica: Laboratorio di Programmazione (corso disattivato, 6 cfu, DM509), Informatica (corso attivo, 6 cfu,
DM270)
35/60
Corso di "Laboratorio di Programmazione III"
Docenti: Massimo Tivoli (email: [email protected], ricevimento studenti: Lun: 14:00-15:00, Mar:
14:00-15:00)
Corsi Propedeutici: Fondamenti di Programmazione con Laboratorio
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/tivoli
Obiettivi del corso
Il corso ha l'obiettivo di presentare concetti fondamentali dei linguaggi di programmazione facendo riferimento
a diversi paradigmi di programmazione
Modalità d'Esame
Programma d'esame (con riferimento al testo adottato) 1. Introduction; 2. Computability; 3. Lisp: Functions,
Recursion, and Lists; 4. Fundamentals; 4.1 Compilers and Syntax; 4.4 Functional and Imperative Languages; 5.
The Algol Family and ML; 6. Type Systems and Type Inference; 7. Scope, Functions, and Storage
Management; 8. Capitolo 8 fino a 8.4 escluso; 9. Capitolo 9 escluso 9.2.5; 10. Capitolo 10; 11. Capitolo 14
escluso 14.2 + Appunti; 12. Capitolo 15 + Appunti. Gli esercizi della prova finale saranno della tipologia
riportata nel libro, relativamente ai capitoli contenuti nel programma, più eventualmente esercizi sulla scrittura
di piccoli programmi nei linguaggi affrontati nel corso.
Sillabo del Corso
>
>
>
>
>
>
Fondamenti
Funzioni
Procedure, Tipi, Gestione della memoria e controllo
Modularita', astrazione e Programmazione orientata agli oggetti
Concorrenza
Programmazione Logica
Libri di Testo
> J. Mitchell, Concepts in Programming Languages. 2003.
36/60
Corso di "Linguaggi di Programmazione e Compilatori"
Docenti: Sergio Orefice (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 11:30-13:30)
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/orefice/comp.html
Obiettivi del corso
Nel corso viene illustrata la struttura dei compilatori e le principali metodologie impiegate nelle varie fasi del
processo di compilazione. L'obiettivo è quello di preparare gli studenti allo sviluppo di progetti software
riguardanti la costruzione di parti di compilatore con l’ausilio di strumenti quali Lex e Yacc.
Prerequisiti
Il corso richiede come pre-requisiti una conoscenza delle nozioni base della teoria dei linguaggi formali e della
programmazione.
Modalità d'Esame
prova scritta (parziale + finale) sugli argomenti trattati nel corso
Sillabo del Corso
> Elementi di teoria di linguaggi formali. Introduzione ai compilatori: il modello analisi-sintesi, fasi della
compilazione, interpreti
> Architettura e ruolo dell'analizzatore lessicale: tokens-patterns-lessemi, buffering dell'input, algoritmo di
Thompson
> LEX: architettura software e sintassi
> Analisi sintattica: parsing top-down, parsing bottom-up. Parsing predittivo non ricorsivo
> Parsing LR: tecniche SLR, LALR, LR canonica
> Gerarchia di grammatiche LR e gestione di grammatiche ambigue
> YACC: architettura software e sintassi
> Traduzione guidata dalla sintassi. Definizioni dirette dalla sintassi: attributi ereditati e sintetizzati, definizioni
con S-attributi, definizioni con L-attributi
> Schemi di traslazione. Analisi semantica e type checking
> Generazione di codice intermedio. Three-address code: sintassi ed esempi di generazione
Libri di Testo
> A.V. Aho, R. Sethi, J.D. Ullmann, Compilers, principles, techniques and tools. Addison-Wesley, Reading,
Mass.
37/60
Modulo di "Matematica Discreta I"
Codice: Fnnnn - SSD: MAT/02
Docenti: Anna Tozzi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 12:00-13:30, Gio: 15:30-16:30)
Corsi Mutuati: Matematica Discreta I
Obiettivi del corso
Il corso ha lo scopo do fornire motivazioni, definizioni e tecniche utili allo sviluppo della logica nella
modellizzazione efficace e efficiente di dati e conoscenza. Questo modulo è una introduzione alla Logica
Matematica e include le nozioni della Matematica discreta elementare. Alla fine del corso lo studente che ha
superato l’esame di profitto, dovrebbe essere in grado di capire i concetti fondamentali della logica matematica
ed essere consapevole delle sue potenziali applicazioni in computer science.
Modalità d'Esame
Esame scritto e orale.
Sillabo del Corso
> Logica proposizionale: Senso e denotazione, Connettivi, Sintassi, Induzione, Semantica, Teorema di
compattezza, Equivalenza semantica, Completezza funzionale, Forme Normali, Dualità
> Sistemi Deduttivi: Proprietà intuitive dei sistemi deduttivi, La Deduzione Naturale, Sistemi Assiomatici,
Formule e tipi. Altri Sistemi Assiomatici, Relazione tra ND e H, Il Calcolo dei Sequenti, Eliminazione del
taglio, Invertibilità delle regole logiche.
> Correttezza e Completezza: Deduzione Naturale, Sistema Assiomatico, Calcolo dei Sequenti
> Teoria degli insiemi: Nozioni e simboli basilari, insiemi, relazioni ordine, congruenze, permutazioni,
combinazioni. Funzioni.
> Strutture Algebriche: Gruppi, omomorfismi, anelli, campi, Struttura del gruppo delle permutazioni.
Decomposizione in cicli e parità, Spazi vettoriali e sottospazi.
> Calcolo matriciale: Applicazioni lineari, rango. Riduzione di Gauss di una matrice, Determinante di una
matrice
Libri di Testo
> A. Asperti, A. Ciabattoni, Logica a informatica. McGraw Hill. 1997.
> Benedetto Scimemi, Algebretta. Zanichelli/Decibel. 1989.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Matematica Discreta.
38/60
Corso di "Metodi Formali"
Orario (Laurea Magistrale): Lun: 9.00 - 11.00 (A1.3), Ven: 9.00 - 11.00 (A1.3)
Docenti: Monica Nesi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 10:30-12:30)
Corsi Mutuati: Metodi Formali dell'Informatica
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/monica/didattica11-12.html
Modalità d'Esame
La prova di esame consiste in una prova scritta più una prova orale.
Sillabo del Corso
> Sistemi di riduzione astratti, forma normale, convertibilità, grafi di riduzione. Proprietà di confluenza e
Church-Rosser e loro equivalenza. Locale confluenza, terminazione, canonicità. Principio di induzione
noetheriana, lemma di Newman e sua dimostrazione.
> Termini del prim'ordine, sostituzioni, sostituzioni istanziatrici ed unificatrici, mgu. Algoritmo di unificazione
sintattica. Sistemi di riscrittura di termini. Terminazione: ordinamenti di riduzione, di semplificazione e per
cammino ricorsivo (rpo).
> Confluenza: sovrapposizione di regole, coppie critiche, Lemma di Huet e sua dimostrazione. Problema della
parola e sua decidibilità, teorema di Knuth-Bendix. Procedure di completamento tramite regole di inferenza,
terminazione e divergenza del completamento (pattern di divergenza). E-unificazione di termini, relazione di
narrowing, procedura di E-unificazione basata su narrowing, narrowing normale e basilare.
> Formule booleane, soddisfacibilità, tautologia. Formule in forma CNF ed algoritmo di Davis- Putnam.
Deduzione naturale. Logica predicativa: predicati, funzioni, variabili, quantificatori, regole di deduzione
naturale. Forma prenex DNF.
> Introduzione alle logiche di ordine superiore e al lambda-calcolo. Lambda-calcolo senza tipi, beta-riduzione,
teoria dei tipi semplice, un calcolo per l'assegnamento di tipi, polimorfismo.
> Introduzione alla dimostrazione di teoremi nel proof-assistant HOL e definizione di tipi ricorsivi in HOL.
Libri di Testo
> L. Thery, Note sul corso. http://www-sop.inria.fr/marelle/Laurent.Thery/formal/ Note relative al credito 4
del sillabo (in italiano, solo la parte relativa alla Logica)
> J.-G. Smaus, Pearls of Computer-Supported Modeling and Reasoning - Lecture in l'Aquila.
http://www.informatik.uni-freiburg.de/~ki/teaching/ws0910/csmr/aquila.html Testo relativo al credito 5 del
sillabo (disponibile solo in inglese).
> M. Nesi e M. Venturini Zilli, Sistemi di riduzione astratti. Research Report SI-98/06. Facoltà di Scienze
MM.FF.NN., Università degli Studi di Roma La Sapienza. 1998.
http://www.di.univaq.it/monica/MFI/NoteARS.pdf Testo relativo al credito 1 del sillabo. Versione elettronica
in formato pdf disponibile sul web (versione ridotta disponibile anche in inglese).
> P. Inverardi, M. Nesi e M. Venturini Zilli, Sistemi di Riscrittura per Termini del Prim'Ordine.
Dipartimento di Matematica Pura e Applicata, Università degli Studi di L'Aquila. 1999.
http://www.di.univaq.it/monica/MFI/NoteSRT.pdf Testo relativo ai crediti 2 e 3 del sillabo. Versione
elettronica in formato pdf disponibile sul web (versione ridotta disponibile anche in inglese).
39/60
Corso di "Modelli e Algoritmi per la finanza Aziendale I"
Codice: F0157 - SSD: SECS-P09
Orario (Laurea Base): Lun: 16.00 - 18.00 (Laboratori Matematica), Mar: 11.00 - 13.00 (Laboratori
Matematica)
Orario (Laurea Magistrale): Lun: 16.00 - 18.00 (Laboratori Matematica), Mar: 11.00 - 13.00 (Laboratori
Matematica)
Docenti: Giuseppe Alesii (email: [email protected], ricevimento studenti: Lun: 15:00-16:00)
Corsi Propedeutici: Algoritmi e Strutture Dati con Laboratorio, Analisi Matematica II, Teoria della
Calcolabilità e Complessità
Obiettivi del corso
Introduzione ai problemi della finanza sia a livello micro/ macro economico che contabile. Applicazione delle
abilita' informatiche e piu' in generale quantitative alla modellistica di finanza
Prerequisiti
Capacita' di programmazione in Excel e in un linguaggio di programmazione matriciale tipo MatLab, Gauss,
Ox, Scilab, Octave. Confidenza con lo studio di funzioni univariate ed multivariate, con gli strumenti di base di
calcolo delle probabilita', funzioni di densita' continue e discrete. Per poter seguire il corso è consigliabile aver
sostenuto i seguenti esami: 1) Laboratorio di Programmazione III 2) Ottimizzazione Combinatoria II 3) Ricerca
Operativa.
Modalità d'Esame
2 esoneri scritti a risposta multipla nel corso delle 10 settimane di lezione. Gli stessi esercizi con svolgimento
per gli appelli ordinari. Lo scritto conta per il 90% della valutazione finale. Un breve esame orale completa la
valutazione per gli studenti che hanno superato la prova scritta, o gli esoneri con un punteggio medio
sufficiente.
Sillabo del Corso
> La valutazione delle obbligazioni ed il rischio dei tassi d'interesse
> La valutazione delle azioni: i dividend discount models
> La valutazione degli investimenti industriali in contesto di certezza: criteri e metodi, statica comparata e
programmazione dinamica deterministica
> La valutazione delle attivita' rischiose primarie: Markowitz's portfolio selection, CAPM, APT e modelli multi
index;
> La valutazione delle attivita' rischiose derivate: martingale pricing per opzioni finanziarie;
> Introduzione pratica ad alcuni processi stocastici rilevanti per la valutazione dei titoli derivati: GBM,
univariato e multivariato, Geometric Ornstein Uhlenbeck. Simulazioni Monte Carlo;
Libri di Testo
> Thomas E. Copeland, J. Fred Weston, and Kuldeep Shastri, Financial Theory and Corporate Policy.
Addison-Wesley 2005. (4th Edition).
> Luenberger, D, Investment Science. Oxford University Press. 1998.
> Edwin J. Elton, Martin J. Gruber, Stephen J. Brown, William N. Goetzmann, Modern Portfolio Theory and
40/60
Investment Analysis. Wiley. 2006.
41/60
Corso di "Modelli e Algoritmi per la Finanza Aziendale II"
Codice: F0993 - SSD: SECS-P09
Crediti erogati: 6 CFU (tipo d)
Docenti: Giuseppe Alesii (email: [email protected], ricevimento studenti: Lun: 15:00-16:00)
Corsi Propedeutici: Modelli e Algoritmi per la finanza Aziendale I
Obiettivi del corso
Modelli di valutazione in martingale pricing di investimenti industriali, opzioni reali, di strumenti finanziari a
tasso fisso, titoli di debito. Studio dei problemi di struttura finanziaria e di distribuzione degli utili.
Prerequisiti
Vedi propedeuticita'. Capacita' di programmazione in Excel e in un linguaggio di programmazione matriciale
tipo MatLab, Gauss, Ox. Confidenza con lo studio di funzioni univariate ed multivariate, con gli strumenti di
base di calcolo delle probabilita', funzioni di densita' continue e discrete.
Modalità d'Esame
2 esoneri scritti a risposta multipla nel corso delle 10 settimane di lezione. Gli stessi esercizi con svolgimento
per gli appelli ordinari. Lo scritto conta per il 90% della valutazione finale. Un breve esame orale completa la
valutazione per gli studenti che hanno superato la prova scritta, o gli esoneri con un punteggio medio sufficiente
Sillabo del Corso
> Mercati future e forward;
> Modelli a fattore singolo per lo studio della struttura temporale dei tassi d'interesse
> La valutazione di alcuni derivati sui tassi d'interesse e il loro ruolo nella gestione dell'indebitamento
aziendale;
> La valutazione degli investimenti industriali in contesto di rischio assicurabile: criteri e metodi, statica
comparata e programmazione dinamica stocastica (opzioni reali);
> L'uso della leva finanziaria, modelli normativi e teoremi di economia positiva
> La politica dei dividendi, teoremi di economia positiva ed evidenze empiriche;
Libri di Testo
> Thomas E. Copeland, J. Fred Weston, and Kuldeep Shastri, Financial Theory and Corporate Policy. (4th
Edition) Addison-Wesley. 2005.
> Luenberger, D., Investment Science. Oxford University. Press 1998.
> John C. Hull, Options, Futures and Other Derivatives. Prentice Hall; 6th edition. 2005..
42/60
Modulo di "Ottimizzazione Combinatoria I"
Docenti: Claudio Arbib (email: [email protected], ricevimento studenti: Mer: 10:30-12:30)
Corsi Mutuati: Ottimizzazione Combinatoria I
Risorse Internet
Pagina web: http://www.oil.di.univaq.it/index_ita.htm
Obiettivi del corso
Apprendere tecniche algoritmiche evolute per alcuni problemi di Ottimizzazione Combinatoria. Capacità di
formulare e risolvere problemi di Ottimizzazione Combinatoria come problemi di Programmazione Lineare
Intera
Prerequisiti
Conoscenza della Programmazione Lineare e degli Algoritmi di Base
Modalità d'Esame
Prova scritta ed eventuale orale
Sillabo del Corso
> Problemi di Ottimizzazione Combinatoria. Definizioni fondamentali. Esempi: matching (perfetto), insieme
stabile, vertex cover, edge cover etc. L'algoritmo (enumerativo) universale e la sua complessità.
Disuguaglianze duali deboli. Teorema di Gallai. Teorema di Berge. Algoritmo per il calcolo di un massimo
matching su un grafo. Teorema di Konig. L'algoritmo greedy. Problemi di ottimizzazione combinatoria
subclusivi. Proprietà di scambio. Matroidi. Teorema di Rado. Matroide vettoriale.
> Ottimalità, rilassamenti e bound. Definizioni di bound “primali” e “duali”. Rilassamento di un problema di
programmazione lineare intera. Esempi di rilassamento per il problema del TSP: 1- albero e 2-abbinamento.
Algoritmo di Held & Karp per il calcolo dell'1-albero di peso minimo. Bound primali per il TSP: algoritmi
approssimati (Double Tree, Christofides). Il problema di Knapsack 0-1: rilassamento lineare e bound primale.
Bound per dualità. Formulazioni di problemi di ottimizzazione combinatoria come programmazione lineare
intera 0-1 e loro rilassamento lineare.
> Metodi esatti per la risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria. Algoritmo di Branch-and-Bound.
Esempi di problemi di ottimizzazione combinatoria risolti tramite l'algoritmo di Branch-and-Bound: problemi
di PLI in due dimensioni, Knapsack 0-1, TSP. Algoritmo di programmazione dinamica per il Knapsack 0-1.
> Matrici totalmente unimodulari. Formulazione ideale per problemi di programmazione lineare intera.
Definizione di involucro convesso. Definizione di matrici unimodulari e totalmente unimodulari. Teorema di
Hoffman e Kruskal. Condizioni sufficienti di totale unimodularità. Esempio di un problema di
programmazione lineare intera con matrice dei vincoli totalmente unimodulare: problema del cammino
minimo.
> Introduzione e confronto tra software per la programmazione intera.
Libri di Testo
> W.J. Cook, W. H. Cunningham, W. R. Pulleyblank, A. Schrijver, Combinatorial Optimization. Wiley.
43/60
> A. Sassano,, Modelli e Algoritmi della Ricerca Operativa. Franco Angeli Editore.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Ricerca operativa e Ottimizzazione.
44/60
Modulo di "Ottimizzazione Combinatoria II"
Docenti: Fabrizio Rossi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 14:30-16:30)
Corsi Mutuati: Ottimizzazione Combinatoria II
Risorse Internet
Sillabo del Corso
> Formulazioni di problemi interi e binari; Problema di assegnamento; Set Covering, Packing e Partitioning;
Minimo albero ricoprente; Problema del commesso viaggiatore (TSP); Formulazione di condizioni logiche
> Formulazioni Intere Miste: Modellazione di costi fissi; Problema di localizzazione di impianti; Problema di
lot-sizing
> Geometria di R^n: Spazi lineari e affini; Poliedri: dimensione, rappresentazioni, disuguaglianze valide, facce,
vertici e facce massimali; Formulazioni alternative e formulazioni estese; Gerarchia di formulazioni e
formulazione ideale
> Ottimalità, rilassamenti e bound
> Algoritmo di branch-and-bound basato sul rilassamento lineare: Preprocessamento, Strategie di branching,
Strategie per la selezione del nodo e della variabile di branching, Euristiche primali; Tool software
> Algoritmo del piano di taglio e algoritmo di branch-and-cut: Tagli di Chvatal-Gomory: definizione e
procedura di separazione; Algoritmo del piano di taglio; Disuguaglianze valide
> Dualità lagrangiana: Rilassamento lagrangiano; Euristiche lagrangiane
> Euristiche basate su formulazioni MIP: Dive-and-Fix, Relax-and-Fix, Cut-and-Fix; Local branching,
feasibility pump, RINS
> Applicazioni a problemi di telecomunicazioni: Assegnamento di frequenze; Progetto di reti; Flusso
multicommodity; Alberi ricoprenti con vincoli aggiuntivi
Libri di Testo
> L.A. Wolsey, Integer Programming. Wiley. 1998.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Progetto di Reti.
45/60
Corso di "Progetto di Ingegneria del Software Avanzata"
Semestre di erogazione:
Docenti: Vittorio Cortellessa (email: [email protected], ricevimento studenti: Gio: 9:15-11:15),
Henry Muccini (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 14:00-16:00, Gio: 14:00-16:00)
Corsi Propedeutici: Algoritmi e Dati Distribuiti
Risorse Internet
Pagina web: http://www.henrymuccini.com
Obiettivi del corso
Tale corso richiede la realizzazione di un progetto associato a tematiche avanzate di Ingegneria del Software
Prerequisiti
Gli studenti, per poter seguire questo corso progettuale, devono aver seguito il corso di Ingegneria del Software
Avanzata, o almeno Ingegneria del Software II o Analisi e Testing di Sistemi a Componenti
Modalità d'Esame
Il corso non prevede lezioni in aula. Lo studente deve contattare il docente per farsi rilasciare un progetto.
Sillabo del Corso
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Architetture Software
Sistemi a componenti
Software testing
Software performance analysis
Model driven engineering
Note
For more information, please contact Henry Muccini at [email protected] or visit
http://www.henrymuccini.com/
46/60
Modulo di "Progetto e Ottimizzazione di Reti"
Docenti: Fabrizio Rossi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 14:30-16:30)
Corsi Mutuati: Progetto e Ottimizzazione di Reti, Ricerca Operativa II
Risorse Internet
Sillabo del Corso
> Problemi di cammino minimo con pesi qualsiasi; Algoritmo di Ford; Algortmo di Ford-Bellman
> Problemi di Massimo Flusso
> Teorema Max-Flow/Min-Cut; Algoritmi basati su cammini aumentanti; Shortest augmenting path; Algoritmi
push-relabel; Applicazioni dei problemi di massimo flusso e taglio minimo
> Problemi di taglio minimo su grafi non orientati; Algoritmo Node Identification; Algoritmo Random
Contraction
> Problemi di Flusso a Costo Minimo; Algoritmi primali: algoritmo del circuito aumentante; Simplesso su reti
> Applicazioni dei problemi di flusso a costo minimo
Libri di Testo
> Cunningham, Pulleyblank, Schrijver , Combinatorial Optimization.
> Ahuja, Magnanti, Orlin, Network Flows.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Progetto di Reti.
47/60
Corso di "Reti di Calcolatori"
Docenti: Luigi Vetrano (email: [email protected], ricevimento studenti: Gio: 14:00-18:00)
Corsi Mutuati: Computazione Distribuita e Concorrente, Fondamenti dell\'Informatica: Semantica dei Sistemi
Distribuiti e Paralleli
Risorse Internet
Pagina web: http://www.hiperlab.org/univaq
Obiettivi del corso
Il corso è progettato per insegnare agli studenti i fondamenti di analisi e progettazione di reti di computer:
introduzione ai concetti di base di reti informatiche e di comunicazione, come il controllo di flusso, controllo di
congestione end-to-end, affidabilità, routing, framing, di recupero degli errori, l'accesso multiplo e multiplexing
statistico. Presentazione approfondita degli strati di rete differenti, con particolare attenzione al modello di
riferimento di Internet. Protocolli e architetture come il TCP, IP, Ethernet, reti wireless, ecc. sono descritte in
modo da illustrare i concetti base.
Modalità d'Esame
Gli studenti devono superare la prova scritta (OBBLIGATORIO). Punti extra sono disponibili sviluppando un
progetto individuale (da 1 a 5 punti aggiuntivi) o una prova orale (ponderata al 33% con il test scritto).
Sillabo del Corso
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Reti di Calcolatori, Internet e il World Wide Web
Application Layer e applicazioni di rete
Transport Layer: TCP e UDP
Livello di rete e routing
Data Link Layer e reti locali
Reti Wireless
Sicurezza
Gestione di rete
Libri di Testo
> James F. Kurose, Keith W. Ross, Computer Networking: a top-down approach, featuring the Internet.
Addison Wesley. 2007. http://www.aw.com/kurose-ross/ Terza edizione o successiva.
> Andrew S. Tanenbaum, Computer Networks. Prentice Hall. 2002. http://www.cs.vu.nl/~ast/ Quarta
edizione.
> Behrouz A. Forouzan, Computer Networks and Internet .
48/60
Modulo di "Reti di calcolatori Evolute: Architetture"
Orario (Laurea Base): Ven: 14.00 - 18.00 (A1.2)
Orario (Laurea Magistrale): Ven: 14.00 - 18.00 (A1.2)
Docenti: Giuliano Paris (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su appuntamento)
Corsi Mutuati: Architettura degli Elaboratori II
Prerequisiti
Conoscenze di base acquisite nei corsi di Informatica, fisica e matematica
Sillabo del Corso
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Generalità sulle reti di TLC, requisiti (es. banda, vincoli di real time, cc.) dei servizi voce, dati e video
Struttura e modelli verso reti digitali multiservizio
Concetto di banda del segnale, limite di Shannon e caratterizzazione di un sistema trasmissivo
Tecniche e sistemi di commutazione (circuito e pacchetto e relativi ambiti di applicazione)
Evoluzione della rete di accesso verso la larga banda (dalle reti in rame a quelle in fibra ottica)
Segnalazione e scenari di chiamata per rete telefonica ( interconnessione tra operatori, servizi di rete
intelligente)
Sistemi e servizi radiomobili GSM (generalità, tecniche di accesso radio, gestione della mobilità, scenari di
chiamata e di roaming)
Architettura e servizi TCP/IP
Reti locali (LAN)
Le reti Wireless LAN: aspetti architetturali e di servizio
Servizi dati su mobile: dalle architetture GPRS/EDGE all’UMTS/HSDPA e LTE
Voice over IP: scenari, tecnologie e protocolli
Libri di Testo
> Dispense distribuite in classe.
> Indicazione di link per integrare gli argomenti.
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Reti di Calcolatori Evolute.
49/60
Modulo di "Reti di Calcolatori Evolute: Internetworking"
Docenti: Dajana Cassioli (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su
appuntamento)
Corsi Mutuati: Sistemi e Applicazioni su Reti
Obiettivi del corso
Il corso prevede una parte principale e una serie di seminari di approfondimento sui seguenti argomenti: - il
Routing IP in Internet (con esercitazione in laboratorio) - la Sicurezza in Internet
Prerequisiti
E' fortemente consigliato aver sostenuto l'esame di Reti di Calcolatori per avere una conoscenza delle
problematiche di rete e di internetworking
Modalità d'Esame
L'esame di Sistemi e Applicazioni su Reti consiste in una unica prova scritta, con esercizi numerici e domande a
risposta aperta. Per ragioni di continuità con l'anno precedente, solo per la sessione estiva dell'A.A. 2009/2010,
il candidato può sostituire alla prova scritta la prova orale. Dalla sessione autunnale in poi, l'esame consterà di
una unica prova scritta
Sillabo del Corso
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Il routing IP in Internet
IP versione 6
IP e mobilità
Il sistema DNS
Il sistema DHCP
MPLS e Qualità di servizio in Internet
La sicurezza
La gestione delle reti IP
Esempi di applicazioni (VoIP, IPTV, Reti di sensori, etc...)
Libri di Testo
> M. Baldi, P. Nicoletti, Internetworking. McGraw-Hill Milano. 1999. testo opzionale di approfondimento
> Fred Halsall, Networking e Internet, 5ed.. Pearson Education – Addison Wesley. 2006.
> W. Stallings, Sicurezza delle reti – Applicazioni e standard, 3ed.. Pearson – Prentice Hall. 2007. testo
opzionale di approfondimento
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Reti di Calcolatori Evolute.
50/60
Corso di "Reti Neurali"
Orario (Laurea Base): Lun: 11.00 - 13.00 (A1.2), Mar: 16.00 - 18.00 (A1.2)
Orario (Laurea Magistrale): Lun: 11.00 - 13.00 (A1.2), Mar: 16.00 - 18.00 (A1.2)
Docenti: Pasquale Caianiello (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 11:00-13:00)
Corsi Mutuati: Automazione del Ragionamento
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/caianiel/Reti%20Neurali/
Obiettivi del corso
Conoscenza dei modelli principali di reti neurali artificiali e della looro appliclabilità a problemi di
riconoscimento, appendimento, classificazione e clusterizzazione.
Prerequisiti
Conoscenza dei concetti basilari di calcolo vettoriale e matematica discreta. Capacità di sviluppo di un progetto
implementativo o sperimentale
Sillabo del Corso
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Cenni sulla fisiologia del neurone
Percettrone, insiemi linearmente separabili.
Percettrone multistrato, training set, error backpropagation.
Apprendimento supervisionato, riconoscimento, classificazione.
Apprendimento non supervisionato, clusterizzazione, quantizzazione vettoriale, mappe di Kohonen, regola di
Hebb.
> Reti ricorrenti
51/60
Modulo di "Ricerca Operativa"
Docenti: Stefano Smriglio (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 16:00-18:00)
Corsi Mutuati: Ricerca Operativa
Risorse Internet
Pagina web: http://ns.di.univaq.it/~oil/didattica/corsi/ro1/ro1main_dx.htm
Materiale didattico: http://www.oil.di.univaq.it/index_ita.htm
Obiettivi del corso
Il corso ha lo scopo di mettere lo studente in grado di formulare e risolvere problemi di ottimizzazione
elementari, in particolare problemi di programmazione lineare e alcuni semplici problemi di ottimizzazione
combinatoria
Prerequisiti
Spazi vettoriali, prodotto scalare, prodotto tra matrici, matrici inverse
Modalità d'Esame
1. una prova scritta consistente in un numero variabile di domande a risposta multipla ed esercizi (formulazione
di problemi e risoluzione mediante algoritmi noti); 2. un colloquio orale su argomenti teorici, per sostenere il
quale lo studente deve aver conseguito un giudizio sufficiente alla prova scritta Avvertenza importante: una
prova scritta sufficiente dà diritto a sostenere la prova orale nel medesimo appello, ma non in appelli successivi.
A tale regola non sono ammesse deroghe di alcun tipo. Nel corso dell'anno è prevista una prova intermedia di
autovalutazione, il cui esito, se sufficiente, può essere utilizzato dallo studente a titolo di esonero dalla prova
scritta, limitatamente alla relativa parte di programma. Nella carriera di uno studente la prova intermedia può
essere sostenuta una sola volta. Per informazioni più dettagliate su lezioni svolte, programma d'esame, testi
consigliati, materiale didattico integrativo, avvisi, soluzione dei problemi proposti alle prove precedenti ecc. si
consulti il sito http://www.oil.di.univaq.it
Sillabo del Corso
> Problemi di decisione: decisioni e loro codifica, variabili di decisione, vincoli e obiettivi; decisioni qualitative
e quantitative, modelli lineari, non lineari, interi/booleani. Formulazione di prob
> Relazioni duali e loro interpretazione. Proprieta' algebriche e geometriche. Esempi: giochi, data fitting, etc.
> Uso di EXCEL per la risoluzione di modelli lineari.
> Algoritmi per la programmazione lineare, principi di funzionamento del metodo del simplesso.
> Applicazioni ed esempi
> Teoria delle dualità.
Libri di Testo
> C.H. Papadimitriou, K.E. Steiglitz, Combinatorial optimization: algorithms and complexity. Dover
Publications. 1999. cap. 12
> A. Agnetis, C. Arbib, M. Lucertini, S. Nicoloso, Il Processo Decisionale. Nuova Italia Scientifica. 1992.
> Sassano, Modelli e Algoritmi della Ricerca Operativa. Franco Angeli Ed.. 1999.
52/60
Note
Il presente corso è un modulo del corso integrato di Ricerca operativa e Ottimizzazione.
53/60
Corso di "Scheduling dei Processi e delle Operazioni"
Codice: Fnnnn - SSD: MAT/09
Docenti: Stefano Smriglio (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 16:00-18:00)
Corsi Mutuati: Sistemi Organizzativi
Risorse Internet
Pagina web: http://ns.di.univaq.it/~oil/didattica/corsi/so/somain_dx.htm
Sillabo del Corso
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Elementi di un problema di scheduling (deterministico), esempi di applicaziooni
Classificazione dei problemi di scheduling
Formulazione come problemi Programmazione Lineare Intera
Problemi a singola macchina: complessita' computazionale, algoritmi euristici ed esatti
Problemi su macchine parallele: algoritmi esatti, euristici ed ad approssimazione garantita
Relazioni con i problemi di base dell'Ottimizzazione Combinatoria
Problemi di Ottimizzazione nel Project Scheduling
Job Shop scheduling: formulazioni, algoritmi euristici ed esatti
Libri di Testo
> Michael Pinedo, Scheduling Theory, Algorithms, and Systems. Prentice Hall.
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Corso di "Sistemi Operativi con Laboratorio"
Orario (Laurea Base): Lun: 11.00 - 13.00 (A1.6), Lun: 16.00 - 18.00 (A1.6), Gio: 11.00 - 13.00 (A1.6)
Docenti: Vittorio Cortellessa (email: [email protected], ricevimento studenti: Gio: 9:15-11:15),
Vincenzo Fazio (email: [email protected], ricevimento studenti: Lun: 12:00-13:00)
Corsi Propedeutici: Laboratorio di Architettura degli Elaboratori
Corsi Mutuati: Laboratorio di Sistemi Operativi, Sistemi Operativi
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/cortelle/index.php?pageId=teaching
Materiale didattico: http://www.di.univaq.it/~vincenzo.fazio/
Obiettivi del corso
CONOSCENZE : concetti di base comuni a tutti i sistemi operativi, meccanismi e strategie dei sistemi operativi,
tradeoff tra overhead di sistema ed efficienza delle soluzioni CAPACITA' : capacita’ di mettere in relazione
contenuti di argomenti differenti; capacita’ di risoluzione di esercizi che propongono modelli mai affrontati in
teoria, ma risolvibili mediante deduzioni logiche e conoscenze di base (i.e., analisi e sintesi di concetti);
capacita’ di lavorare durante lo svolgimento del corso, e di non rinviare il raffinamento ed il consolidamento
della conoscenza; migliorata capacita’ di esprimere in aula perplessita’ e dubbi COMPORTAMENTI ATTESI :
interesse per una conoscenza integrata dei differenti aspetti dell’informatica; consapevolezza delle
inter-relazioni tra le diverse parti di un elaboratore, e quindi del fatto che il suo corretto funzionamento deriva
dalla combinazione di fattori molto differenti, ed a votle inattesi. Parte Laboratorio: CONOSCENZE : principi
di programmazione del sistema operativo Unix/Linux ed alcuni aspetti elementari della programmazione in
ambiente concorrente e/o distribuito. CAPACITÀ : manualità nell'utilizzo delle system-call di unix/linux.
Capacità di risolvere semplici problematiche applicando le tecniche base della programmazione di sistema in
ambiente unix/linux. COMPORTAMENTI ATTESI : interesse per gli aspetti realizzativi e pragmatici connessi
alla tecnologia dei sistemi operativi
Prerequisiti
Le conoscenze acquisite al corso di Lab. Programmazione II sono fortemente consigliate al fine di sostenere tale
esame. CONOSCENZE : fondamenti di programmazione, algoritmi e strutture dati, architetture degli
elaboratori, lettura e comprensione in lingua inglese CAPACITA' : capacita’ di integrazione dello studio in aula
con lo studio personale, capacita’ di esprimere in aula perplessita’ e dubbi in modo da originare momenti
comuni di confronto. Parte Laboratorio: CONOSCENZE : programmazione in linguaggio C, algoritmi e
strutture dati, architetture degli elaboratori, concetti base dei sistemi operativi, lettura e comprensione della
lingua inglese. CAPACITÀ : capacità di integrazione dello studio in aula con lo studio personale. Padronanza
delle basilari tecniche di analisi, progettazione e programmazione per la realizzazione di semplici soluzioni
software per problemi elementari.
Modalità d'Esame
Scritto: obbligatorio per tutti. Orale : obbligatorio per alcuni, che vengono indicati in sede di pubblicazione dei
risultati degli scritti; facoltativo per altri, che quindi possono registrare il voto dello scritto cosi' com'e'. Chi ha
acquisito la frequenza negli anni precedenti al 2007/08 dovrà sostenere l'esame di Sistemi Operativi. Gli
studenti immatricolati dall'A.A. 2007/08 in poi dovranno sostenere l'esame unico di Sistemi Operativi con
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Laboratorio
Sillabo del Corso
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Concetti generali, strutture dei sistemi di calcolo e dei sistemi operativi
I processi e lo scheduling della CPU
Sincronizzazione tra processi e la gestione del deadlock
Gestione della memoria principale
La memoria virtuale
Il file system
Architettura UNIX
La bash di Unix
Programmazione di sistema – processi
Programmazione di sistema – I/O e File System
Comunicazione e sincronizzazione tra processi. Thread
Applicazioni distribuite
Libri di Testo
> A. Silberschatz, P.B. Galvin, G. Gagne, Operating System Concepts, VI edizione. John Wiley & Sons . A.
Silberschatz, P.B. Galvin, G. Gagne, Operating System Concepts. John Wiley & Sons, VI edizione. .
> Graham Glass e King Ables, Unix for Programmers and Users, terza edizione. Pearson-PrenticeHall.
2003.
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Corso di "Tecnologie dei Linguaggi di Programmazione"
Docenti: Romina Eramo (email: [email protected], ricevimento studenti: dopo le lezioni o su
appuntamento)
Corsi Mutuati: Linguaggi di Programmazione: Linguaggi Speciali
Risorse Internet
Pagina web: http://www.di.univaq.it/romina.eramo/tlp/
Materiale didattico: https://twitter.com/RominaEramoTLP
Obiettivi del corso
Il corso si prefigge l’obiettivo generale di offrire una conoscenza operativa sui concetti del paradigma di
programmazione orientato agli oggetti. Successivamente verrà presentato in dettaglio il linguaggio di
programmazione Java che implementa tale paradigma.
Modalità d'Esame
L'esame consiste in una prova scritta ed un progetto da svolgersi in gruppi di al più 2 persone, con relativa
discussione orale.
Sillabo del Corso
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Introduzione ai linguaggi di programmazione
Introduzione al paradigma di programmazione Object-Oriented
Linguaggio Java: Tipi, variabili, espressioni; Istruzioni, stringhe, array;
Linguaggio Java: Classi, oggetti, ereditarietà, visibilità; Interfacce ed eccezioni
Aspetti avanzati di Java: documentazione, threads, AWT, JDBC
Design Patterns
Libri di Testo
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Appunti del prof. Thery. http://www-sop.inria.fr/lemme/personnel/Laurent.Thery/lsp
Bruce Eckel, Thinking in Java 4 ed. - Concorrenza e interfacce grafiche. Pearson. (vol. 3)
Bruce Eckel, Thinking in Java 4 ed. - I fondamenti. Pearson. (vol. 1)
Bruce Eckel, Thinking in Java 4 ed. - Tecniche avanzate. Pearson. (vol. 2)
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Corso di "Tecnologie del Web"
Docenti: Alfonso Pierantonio (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 15:00-1:00)
Corsi Mutuati: Informatica Applicata: Commercio Elettronico
Sillabo del Corso
> Introduzione, Cenni storici. Architetture di Applicazioni Web: CGI, Scripting, Architettura Three-Tier.
> Sistemi Client-Side, Linguaggi : HTML/CSS, DHTML, JavaScript/ECMAScript. Document Object Model.
Applicazioni Server-Side, Linguaggi : PHP4, ANSI SQL.
> Modellazione di Applicazioni Web: Logiche di Business, Dati e Presentazione. Modellazione di Sistemi
Data-Intensive. Progettazione e realizzazione.
> Sistemi di Commercio Elettronico. Sistemi di Pagamento mediante Carta di Credito
> Sessioni e Autenticazione. Aspetti di Sicurezza per la trasmissione di dati. Cenni sulla Firma Digitale
> Casi di Studio: Commercio Elettronico, News Portal.
Libri di Testo
> David Flanagan, JavaScript: The Definitive Guide. anche in biblioteca
> Deepak Thomas, Wankyu Choi, John Coggeshall, Ken Egervari, Luis Argerich, Devon O'Dell, Jon Parise,,
Professional PHP4 Programming. anche in biblioteca
> Tobias Ratschiller, Till Gerken, Web Application Development with PHP 4.0.
58/60
Corso di "Teoria della Calcolabilità e Complessità"
Docenti: Filippo Mignosi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 14:00-16:00, Mar:
18:00-19:30, Mer: 16:00-19:30)
Obiettivi del corso
Sapere e avere capito che il concetto di algoritmo è "robusto". Capire e conoscere i limiti di cosa si può fare e
cosa non si può fare con un computer. Conoscere le principali classi di complessità con le loro proprietà.
Prerequisiti
Lo studente deve avere avuto esperienze di programmazione e avere la conoscenza intuitiva di cosa sia un
algoritmo. Deve conoscere bene la ricorsione e le visite di alberi e grafi.
Modalità d'Esame
Scritto e orale. Lo scritto è "taglia-basso", ovvero serve a escludere dall'orale chi non possiede a livello
accettabile le definizioni fondamentali e alcuni teoremi di base. L'orale è lungo e spazia su tutta la materia.
Sillabo del Corso
> Elementi di teoria della calcolabilita': numerabilita', modelli di calcolo e tesi di Church, macchina di Turing,
calcolo non deterministico. Macchine a contatori.
> Funzioni e linguaggi calcolabili e non calcolabili, insiemi ricorsivi e ricorsivamente enumerabili. Linguaggi e
problemi, accettabilita' e decidibilita' di linguaggi.
> Tecniche di diagonalizzazione, riduzioni, linguaggio universale, Teorema di Rice.
> Elementi di Teoria della complessita': misure statiche e dinamiche, classi di complessita' spaziali e temporali,
le classi di problemi P ed NP. La congettura P=NP? NP-completezza.
> Riduzioni polinomiali. Teoremi riguardanti la NP-completezza. Enunciato del teorema di Cook. CSAT,
3SAT e altri problemi NP-completi.
> Classe PS e NPS, Teorema di Savitch. Cenni di aritmetica modulare e crittografia.
Libri di Testo
> Hopcroft, Motwani, Ullman, AUTOMI LINGUAGGI E CALCOLABILITA' . Pearson, Addison Wesley.
PARTE DEI CAPITOLI 1, 8, 9, 10 e 11.
> Arora Barak, Computational Complexity: a modern approach. Cambridge University press. Testo di
approfondimento
Note
In questo corsi si affrontano le tematiche di base della teoria della Calcolabilità e della teoria della Complessità
e alcune relazioni tra le due teorie.
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Corso di "Teoria dell'Informazione"
Orario (Laurea Base): Mer: 14.00 - 16.00 (A1.2), Gio: 9.00 - 11.00 (A1.2)
Orario (Laurea Magistrale): Mer: 14.00 - 16.00 (A1.2), Gio: 9.00 - 11.00 (A1.2)
Docenti: Filippo Mignosi (email: [email protected], ricevimento studenti: Mar: 14:00-16:00, Mar:
18:00-19:30, Mer: 16:00-19:30)
Corsi Propedeutici: Complementi di Matematica
Obiettivi del corso
Conoscenza dei concetti fondanti della teoria dell'informazione e della loro manipolazione formale.
Comprensione profonda ed operativa di concetti del senso comune, quali ad esempio "informazione",
"rappresentazione", "apprendimento", "modello". Capacità di tradurre, in termini fattivi e concreti, soluzioni
discorsive intuitivamente costruite con tali concetti in diversi ambiti applicativi
Prerequisiti
Conoscenza dei concetti basilari di calcolo delle probabilità e matematica discreta. Capacità di sviluppo di un
progetto implementativo o sperimentale
Sillabo del Corso
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Informazione:congiunta,condizionata e mutua
Tasso di informazione.
Rappresentazioni e codici: uniformi, variabili, adattivi
Misure relative.
Algoritmi di compressione
Conoscenze iniziali di crittografia
Libri di Testo
> Cover e Thomas, Elements of Information Theory. 2006. L'ultima edizione. Il corso tratterà di argomenti
selezionati dai capitoli 1,2,3,4,5,6,7 e 13
Note
IN QUESTO CORSO SI TRATTERANNO LE TEMATICHE DI BASE DELLA TEORIA
DELL'INFORMAZIONE CON PARTICOLARE RIFERIMENTO ALLA CODIFICA DI SORGENTE E
COMPRESSIONE DATI.
60/60

Modulo di "Agenti Intelligenti"

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