Informatica (magistrale)

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Quando si deve presentare il piano di studio?
Per i corsi di laurea magistrale il piano di studi si presenta al primo anno di corso, per l'Anno Accademico 2021/2022 il piano di studio si presenta gratuitamente dal 1 febbraio al 28 febbraio 2022 e per presentare il piano di studio è necessario essere iscritti all’Anno Accademico 2021/2022.

Dove si deve presentare il piano di studio?
Il piano di studio si presenta online attraverso il servizio “Piani di studio” disponibile in Unimia, insieme alle guide di compilazione.

E' possibile sostenere esami prima della presentazione del piano di studio?
Sì, è possibile seguire i corsi e sostenere i relativi esami anche prima della presentazione del piano di studio, tuttavia gli esami saranno registrati sul proprio libretto solo dopo la presentazione e l'approvazione del piano di studio.

Cosa sono i percorsi formativi suggeriti?
I percorsi formativi suggeriti (disponibili al seguente link) sono dei percorsi con un piano di studio totalmente o parzialmente redatto al fine di aiutare lo studente a seguire uno specifico percorso di suo interesse.

E' possibile costruirsi un piano di studio senza usufruire dei percorsi formativi suggeriti?
Sì, la compilazione del piano di studio è libera, devono essere rispettati, però, i vincoli relativi alle tabelle degli esami consultabili qui. Indicativamente allo studente è chiesto di scegliere, in totale, nei due anni di laurea magistrale, 13 esami da 6 CFU (per un totale di 78 CFU) che vanno sommati ai 3 CFU dell'accertamento di lingua inglese - livello B2 e ai 39 CFU della prova finale (per un totale di 120 CFU).

Dove è possibile trovare gli orari delle lezioni?
Gli orari delle lezioni, appena disponibili, sono presenti sull'app “LezioniUnimi” e sul sito universitario a questo link.

L'elenco degli insegnamenti del CdL è presente sul sito del corso a questo indirizzo; tuttavia sono stati riscontrate delle piccole incongruenze confrontando il semestre di erogazione indicato sul sito e quello indicato sugli orari del primo semestre.
A questo proposito sono elencati di seguito gli insegnamenti del primo semestre dell'A.A. 2021/2022 come indicati sull'orario delle lezioni:

• Algoritmi e complessità (ediz. unica)
• Algoritmi paralleli e distribuiti (ediz. unica)
• Algoritmica per il web (ediz. unica)
• Analisi e gestione del rischio
• Architectures for big data (ediz. unica)
• Architetture e programmazione DSP (ediz. unica)
• Artificial intelligence (ediz. unica)
• Artificial intelligence for video games (ediz. unica)
• Audio pattern recognition (ediz. unica)
• Biomedical signal processing (ediz. unica)
• Cittadinanza digitale e tecnocivismo (ediz. unica)
• Combinatorial optimization (ediz. unica)
• Decision methods and models / Graph theory mod. optimization (DSE)
• Geometria computazionale (ediz. unica)
• Geospatial data management
• Heuristic algorithms (ediz. unica)
• Mathematical logic (ediz. unica)
• Methods for image processing (ediz. unica)
• Metodi formali (ediz. unica)
• New generation data models and DBMSs (ediz. unica)
• Organizzazione e digitalizzazione di teche multimediali (ediz. unica)
• Privatezza e protezione dei dati (ediz. unica)
• Progetto di sistemi a sensore (ediz. unica)
• Programmazione avanzata
• Programmazione per la musica (ediz. unica)
• Programmazione timbrica (ediz. unica)
• Sicurezza informatica (ediz. unica)
• Sistemi intelligenti avanzati
• Sound in interaction (ediz. unica)
• Sviluppo software in gruppi di lavoro complessi (ediz. unica)
• Tecniche speciali di programmazione

Argomenti:

• Definizione di rischio
• Norme ISO sul rischio

Esame:

• Esame orale sugli argomenti del corso
• In generale gli studenti prendono voti alti

Difficoltà:

• È necessario imparare definizioni e norme
• Non richiede programmare
• Non richiede matematica

Argomenti:

• Il digitale nella sfera pubblica
• Discussione su argomenti caldi come net neutrality e i dati personali
• Utilizzo di piattaforme per la democrazia digitale, organizzare votazioni online

Esame:

• Fare un riassunto scritto degli argomenti della prima metà del corso
• Utilizzare la piattaforma per la democrazia digitale e creare un processo democratico (proposte, votazioni, risultati)

Difficoltà:

• Il riassunto e il progetto si possono fare a casa e consegnarli quando sono pronti
• Non richiede programmare
• Non richiede matematica

Argomenti:

• Come funzionano architettura e comunicazioni nei sistemi distrubuiti
• Blockchain
• Sistemi pervasivi, sensori, contesto
• Google distributed systems
• Laboratorio in Java con gRPC, REST, MQTT

Esame:

• Esame teorico a scelte multiple all'ultima lezione di teoria
• Progetto di laboratorio da fare a casa, da presentare e si rispondono a domande sugli argomenti del laboratorio

Difficoltà:

• L'esame è più semplice se lo si chiude negli appelli informali all'ultima lezione di teoria e laboratorio
• Durante le lezioni di laboratorio viene dato aiuto sul progetto, è vantaggioso partecipare
• Non richiede matematica
• Conoscere Java è un plus

Argomenti:

• Discussione su AI, NN, ML, IoT
• Non si va troppo nei dettagli matematici
• Vengono spiegate le formule di base e i concetti principali
• Ci sono esempi in Matlab

Esame:

• Esame teorico a scelte multiple
• Vengono fatte delle simulazioni d'esame, molto simili all'esame vero e proprio

Difficoltà:

• Seguire la discussione in classe permette di dare l'esame
• Nel materiale i concetti importanti vengono evidenziati e ripetuti
• Ci sono delle formule matematiche, ma non è richiesto utilizzarle
• Il codice Matlab aiuta a capire gli argomenti, non è richiesto programmare all'esame