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 ===== FAQ =====
 **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 dal 1 febbraio al 28 febbraio 2022 e per presentare il piano di studio è necessario essere iscritti all’Anno Accademico 2021/2022.
+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.
-Il piano di studio si presenta online attraverso il servizio Piani di studio disponibile in Unimia, insieme alle guide di compilazione.
+**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 [[https://informatica-lm.cdl.unimi.it/it/il-corso/percorsi-formativi-suggeriti|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 [[https://informatica-lm.cdl.unimi.it/it/insegnamenti/piano-didattico|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 [[https://easystaff.divsi.unimi.it/PortaleStudenti/index.php?view=easycourse&_lang=it#|link]].
+\\
+===== Insegnamenti =====
+L'elenco degli insegnamenti del CdL è presente sul sito del corso a questo [[https://informatica-lm.cdl.unimi.it/it/insegnamenti/elenco-insegnamenti-z|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:**
+=== Primo Semestre ===
+  * 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
+=== Analisi e Gestione del Rischio ===
+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
+=== Cittadinanza digitale e Tecnocivismo ===
+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
+=== Distributed and Pervasive Systems ===
+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
+=== Intelligent Systems 4 ===
+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

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