- Conoscenza e capacità di comprensione: acquisizione delle principali nozioni del calcolo differenziale ed integrale per le funzioni reali di una variabile reale. - Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper dedurre le principali proprietà qualitative e quantitative per una funzione reale di una variabile reale. - Capacità di apprendere: lo studente dovrà acquisire una certa padronanza nell'utilizzo del ragionamento logico e nell'applicazione del rigore metodologico necessari per affrontare problemi basati sulla modellazione matematica.

Al termine del corso lo studente deve conoscere le nozioni di base dell'Analisi Matematica (funzioni in una variabile, limiti, derivate, integrali) e avere sviluppato una padronanza delle nozioni apprese che gli consenta di collegarle tra loro in autonomia e di utilizzarle congiuntamente nella risoluzione di semplici problemi teorici. Inoltre, lo studente deve essere in grado di spiegare chiaramente sia le nozioni stesse, sia il loro utilizzo in termini generali o nel caso specifico di un problema.

Descrivere l’evoluzione storica dei sistemi di calcolo sottolineando il legame tra evoluzione tecnologica ed evoluzione dell’organizzazione di tali sistemi. Spiegare la rappresentazione posizionale in base r di un numero (intero o frazionario). Descrivere e saper applicare il procedimento per la trasformazione di un numero frazionario senza segno da base 10 a base 2, 8 o 16 e viceversa, e il procedimento per ottenere la codifica binaria in modulo e segno o in complemento a due di un numero intero con segno. Saper eseguire operazioni aritmetiche con numeri binari. Descrivere e saper applicare il procedimento per la trasformazione di un numero frazionario nella sua rappresentazione in virgola mobile secondo lo standard IEEE 754. Enunciare e spiegare le principali leggi dell’algebra di Boole. Saper rappresentare una funzione booleana in varie forme (forme normali SP e PS e semplificate tramite operazioni algebriche o con le mappe di Karnaugh). Saper ricavare un circuito combinatorio corrispondente ad una data espressione booleana. Saper descrivere quale funzione booleana realizza un dato circuito. Saper riconoscere alcuni circuiti logici combinatori e sequenziali di base e descrivere la funzione che realizzano. Descrivere i principali componenti di un sistema di calcolo, indicarne le caratteristiche salienti, i meccanismi di funzionamento e le modalità di interazione. In particolare descrivere le componenti della CPU e il ciclo fetch-decode-execute, la differenza tra architetture CISC e RISC e l’idea alla base delle architetture a pipeline. Descrivere il linguaggio delle microistruzioni del processore MIC1 (istruzioni sia in forma mnemonica che in forma binaria) realizzare alcuni semplici microprogrammi e simularne l’esecuzione. Acquisire la capacità di aggiornarsi su aspetti specifici e temi più avanzati dell’architettura dei sistemi di calcolo, in particolare facendo ricorso a risorse disponibili on-line.

Sapere spiegare l’organizzazione di un microprocessore e le sue principali unità funzionali. Sapere descrivere come è eseguita un’istruzione in questo tipo di macchina e sapere analizzare le diverse tecniche per l’aumento delle prestazioni. Essere in grado di realizzare la conversione dalla rappresentazione simbolica di istruzioni di linguaggio macchina a livello simbolico, orientato al programmatore, al formato binario interno alla macchina. Essere in grado di scrivere brevi programmi in linguaggio macchina (IJVM) e di estendere il micro-interprete introducendo nuove istruzioni Conoscere le caratteristiche generali di un linguaggio macchina (tra cui tipi di istruzioni, formato delle istruzioni, modalità d’indirizzamento). Comprendere le caratteristiche e le differenze degli ISA nelle architetture CISC, RISC e load/sore. Acquisire le competenze necessarie per analizzare e confrontare i linguaggi macchina esistenti. Sapere descrivere l’uso della gerarchia delle memorie, comprendendo l’importanza del principio della località spaziale e temporale. Essere in grado di applicare le tecniche della cache tra CPU e RAM e della memoria virtuale tra RAM e memoria secondaria. Comprendere la differenza tra spazio degli indirizzi (virtuali) e locazioni di memoria (fisica) e le relative tecniche di corrispondenza. Acquisire la capacità di approfondire ed orientarsi sulle principali soluzioni per la realizzazione di architetture parallele.

Descrivere l’evoluzione storica dei sistemi di calcolo sottolineando il legame tra evoluzione tecnologica ed evoluzione dell’organizzazione di tali sistemi. Spiegare la rappresentazione posizionale in base r di un numero (intero o frazionario). Descrivere e saper applicare il procedimento per la trasformazione di un numero frazionario senza segno da base 10 a base 2, 8 o 16 e viceversa, e il procedimento per ottenere la codifica binaria in modulo e segno o in complemento a due di un numero intero con segno. Saper eseguire operazioni aritmetiche con numeri binari. Descrivere e saper applicare il procedimento per la trasformazione di un numero frazionario nella sua rappresentazione in virgola mobile secondo lo standard IEEE 754. Enunciare e spiegare le principali leggi dell’algebra di Boole. Saper rappresentare una funzione booleana in varie forme (forme normali SP e PS e semplificate tramite operazioni algebriche o con le mappe di Karnaugh). Saper ricavare un circuito combinatorio corrispondente ad una data espressione booleana. Saper descrivere quale funzione booleana realizza un dato circuito. Saper riconoscere alcuni circuiti logici combinatori e sequenziali di base e descrivere la funzione che realizzano. Descrivere i principali componenti di un sistema di calcolo, indicarne le caratteristiche salienti, i meccanismi di funzionamento e le modalità di interazione. In particolare descrivere le componenti della CPU e il ciclo fetch-decode-execute, la differenza tra architetture CISC e RISC e l’idea alla base delle architetture a pipeline. Descrivere il linguaggio delle microistruzioni del processore MIC1 (istruzioni sia in forma mnemonica che in forma binaria) realizzare alcuni semplici microprogrammi e simularne l’esecuzione. Acquisire la capacità di aggiornarsi su aspetti specifici e temi più avanzati dell’architettura dei sistemi di calcolo, in particolare facendo ricorso a risorse disponibili on-line. -------------------------------------------------------------- Sapere spiegare l’organizzazione di un microprocessore e le sue principali unità funzionali. Sapere descrivere come è eseguita un’istruzione in questo tipo di macchina e sapere analizzare le diverse tecniche per l’aumento delle prestazioni. Essere in grado di realizzare la conversione dalla rappresentazione simbolica di istruzioni di linguaggio macchina a livello simbolico, orientato al programmatore, al formato binario interno alla macchina. Essere in grado di scrivere brevi programmi in linguaggio macchina (MAL and IJVM) e di estendere il micro-interprete introducendo nuove istruzioni Conoscere le caratteristiche generali di un linguaggio macchina (tra cui tipi di istruzioni, formato delle istruzioni, modalità d’indirizzamento). Comprendere le caratteristiche e le differenze degli ISA nelle architetture CISC, RISC e load/sore. Acquisire le competenze necessarie per analizzare e confrontare i linguaggi macchina esistenti. Sapere descrivere l’uso della gerarchia delle memorie, comprendendo l’importanza del principio della località spaziale e temporale. Essere in grado di applicare le tecniche della cache tra CPU e RAM e della memoria virtuale tra RAM e memoria secondaria. Comprendere la differenza tra spazio degli indirizzi (virtuali) e locazioni di memoria (fisica) e le relative tecniche di corrispondenza.

Descrivere l’evoluzione storica dei sistemi di calcolo sottolineando il legame tra evoluzione tecnologica ed evoluzione dell’organizzazione di tali sistemi. Spiegare la rappresentazione posizionale in base r di un numero (intero o frazionario). Descrivere e saper applicare il procedimento per la trasformazione di un numero frazionario senza segno da base 10 a base 2, 8 o 16 e viceversa, e il procedimento per ottenere la codifica binaria in modulo e segno o in complemento a due di un numero intero con segno. Saper eseguire operazioni aritmetiche con numeri binari. Descrivere e saper applicare il procedimento per la trasformazione di un numero frazionario nella sua rappresentazione in virgola mobile secondo lo standard IEEE 754. Enunciare e spiegare le principali leggi dell’algebra di Boole. Saper rappresentare una funzione booleana in varie forme (forme normali SP e PS e semplificate tramite operazioni algebriche o con le mappe di Karnaugh). Saper ricavare un circuito combinatorio corrispondente ad una data espressione booleana. Saper descrivere quale funzione booleana realizza un dato circuito. Saper riconoscere alcuni circuiti logici combinatori e sequenziali di base e descrivere la funzione che realizzano. Descrivere i principali componenti di un sistema di calcolo, indicarne le caratteristiche salienti, i meccanismi di funzionamento e le modalità di interazione. In particolare descrivere le componenti della CPU e il ciclo fetch-decode-execute, la differenza tra architetture CISC e RISC e l’idea alla base delle architetture a pipeline. Descrivere il linguaggio delle microistruzioni del processore MIC1 (istruzioni sia in forma mnemonica che in forma binaria) realizzare alcuni semplici microprogrammi e simularne l’esecuzione. Acquisire la capacità di aggiornarsi su aspetti specifici e temi più avanzati dell’architettura dei sistemi di calcolo, in particolare facendo ricorso a risorse disponibili on-line.

Sapere spiegare l’organizzazione di un microprocessore e le sue principali unità funzionali. Sapere descrivere come è eseguita un’istruzione in questo tipo di macchina e sapere analizzare le diverse tecniche per l’aumento delle prestazioni. Essere in grado di realizzare la conversione dalla rappresentazione simbolica di istruzioni di linguaggio macchina a livello simbolico, orientato al programmatore, al formato binario interno alla macchina. Essere in grado di scrivere brevi programmi in linguaggio macchina (MAL and IJVM) e di estendere il micro-interprete introducendo nuove istruzioni Conoscere le caratteristiche generali di un linguaggio macchina (tra cui tipi di istruzioni, formato delle istruzioni, modalità d’indirizzamento). Comprendere le caratteristiche e le differenze degli ISA nelle architetture CISC, RISC e load/sore. Acquisire le competenze necessarie per analizzare e confrontare i linguaggi macchina esistenti. Sapere descrivere l’uso della gerarchia delle memorie, comprendendo l’importanza del principio della località spaziale e temporale. Essere in grado di applicare le tecniche della cache tra CPU e RAM e della memoria virtuale tra RAM e memoria secondaria. Comprendere la differenza tra spazio degli indirizzi (virtuali) e locazioni di memoria (fisica) e le relative tecniche di corrispondenza.

Al termine del corso lo studente deve conoscere le nozioni di base dell'algebra, dell'algebra lineare e della logica proposizionale (sia per quanto riguarda la semantica sia per quanto riguarda i metodi di prova) e della logica dei predicati e avere sviluppato una padronanza delle nozioni apprese che gli consenta di collegarle tra loro in autonomia e di utilizzarle congiuntamente nella risoluzione di semplici problemi teorici. Inoltre, lo studente deve essere in grado di spiegare chiaramente sia le nozioni stesse, sia il loro utilizzo in termini generali o nel caso specifico di un problema.

Conoscenza e comprensione di alcuni concetti basilari della teoria elementare dei numeri e dell'algebra lineare, e capacità di applicarli a semplici problemi. Queste nozioni devono necessariamente entrare a far parte del bagaglio culturale degli studenti per consentire loro di poter affrontare con maggiore facilità alcuni esami applicativi in cui le suddette nozioni trovano un'applicazione diretta come nel caso della Fisica. Capacità di valutare l'appropriatezza di un algoritmo che applica tali concetti. Capacità di comunicare in modo semplice e chiaro i procedimenti adottati.

Le competenze da verificare, e necessarie per il superamento del corso consistono nella comprensione dei concetti di base della logica proposizionale (sia per quanto riguarda la semantica sia per quanto riguarda i metodi di prova) e della logica dei predicati.

Il primo obiettivo è quello di fornire agli studenti una metodologia di studio basata sul rigore delle dimostrazioni che consenta loro di sfruttare tale acquisita capacità anche in ambiti diversi dalla Matematica. Passando ora alla parte più tecnica riguardante i contenuti del corso, si puntualizza il fatto che uno dei principali obiettivi del corso è quello di fornire agli studenti le conoscenze di base sull'algebra e sul calcolo vettoriale e matriciale, di fondamentale importanza nelle applicazioni. Queste nozioni devono necessariamente entrare a far parte del bagaglio culturale degli studenti per consentire loro di poter affrontare con maggiore facilità alcuni esami applicativi in cui le suddette nozioni trovano un'applicazione diretta come nel caso della Fisica. --------------------------- Le competenze da verificare, e necessarie per il superamento del corso consistono nella comprensione dei concetti di base della logica proposizionale (sia per quanto riguarda la semantica sia per quanto riguarda i metodi di prova) e della logica dei predicati.

Il primo obiettivo è quello di fornire agli studenti una metodologia di studio basata sul rigore delle dimostrazioni che consenta loro di sfruttare tale acquisita capacità anche in ambiti diversi dalla Matematica. Passando ora alla parte più tecnica riguardante i contenuti del corso, si puntualizza il fatto che uno dei principali obiettivi del corso è quello di fornire agli studenti le conoscenze di base sull'algebra e sul calcolo vettoriale e matriciale, di fondamentale importanza nelle applicazioni. Queste nozioni devono necessariamente entrare a far parte del bagaglio culturale degli studenti per consentire loro di poter affrontare con maggiore facilità alcuni esami applicativi in cui le suddette nozioni trovano un'applicazione diretta come nel caso della Fisica.

Le competenze da verificare, e necessarie per il superamento del corso consistono nella comprensione dei concetti di base della logica proposizionale (sia per quanto riguarda la semantica sia per quanto riguarda i metodi di prova) e della logica dei predicati.

Conoscenza delle basi della Fisica classica. Capacità di comprendere e risolvere semplici problemi di Fisica utilizzando le conoscenze apprese a Lezione.

Al termine del corso, lo studente deve essere in grado, dato un semplice problema di programmazione, di individuarne un algoritmo risolutivo, implementarlo in linguaggio C, eseguirlo al calcolatore e verificarne la correttezza. Conoscenza e comprensione: concetto di algoritmo, concetto di programma, strutture dati fondamentali, costrutti di base della programmazione. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: dato un problema, - individuare i dati di input da raccogliere dall'utente e i dati di output da produrre; - individuare le strutture dati necessarie per gestire tali dati; - definire un algoritmo che trasforma i dati di input nei dati di output, seguendo i costrutti della programmazione; - scrivere al calcolatore il programma sorgente che implementa l'algoritmo, utilizzando un linguaggio di programmazione (C); - generare il programma eseguibile tramite la compilazione del programma sorgente, al calcolatore; - esecuzione e test del programma eseguibile, al calcolatore. Autonomia di giudizio: in modo autonomo lo studente deve riuscire ad identificare le strutture dati necessarie, definire ed implementare l'algoritmo nel linguaggio di programmazione (C), ed infine compilare ed eseguire il programma. Abilità comunicative: lo studente deve riuscire a definire un algoritmo a vari livelli di astrazione, quali il diagramma di flusso, lo pseudo-codice, il programma in linguaggio di programmazione. Inoltre si esige che il programma richieda e presenti i dati all'utente tramite messaggi comprensibili dall'utente. Capacità di apprendimento: lo studente deve essere capace di apprendere come si genera un algoritmo dal problema, come si implementa l'algoritmo in un linguaggio di programmazione, ed infine come si compila e si esegue il programma al calcolatore.

Conoscenza della ricorsione, delle struct, degli algoritmi di ordinamento (ricorsivi/iterativi), del caricamento di liste e strutture dati da file, di analisi della complessità spazio/tempo su algoritmi su liste ricorsivi/iterativi

Al termine del corso, lo studente deve essere in grado, dato un problema di programmazione (per gestire la struttua dinamica lista), di individuarne un algoritmo risolutivo sia iterazione sia in ricorsione, implementarlo in linguaggio C, eseguirlo al calcolatore. Conoscenza e comprensione: programmazione in iterazione, programmazione in ricorsione, la struttura dinamica lista. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: dato un problema inerente alla struttura dinamica lista, - definire un algoritmo iterativo che trasforma i dati di input nei dati di output, seguendo i costrutti della programmazione; - definire un algoritmo ricorsivo che trasforma i dati di input nei dati di output, seguendo i costrutti della programmazione; - scrivere al calcolatore il programma sorgente che implementa l'algoritmo, utilizzando un linguaggio di programmazione (C); - compilare, eseguire e testare tale programma al calcolatore. Autonomia di giudizio: in modo autonomo lo studente deve riuscire definire ed implementare un'algoritmo per risolvere un problema inerenti alla gestione di strutture dinamiche nel linguaggio di programmazione (C), a valutarne la complessità, e compilare ed eseguire il programma. Abilità comunicative: lo studente deve riuscire a definire un algoritmo sia in iterazione sia in ricorsione, e deve sapere presentare il suo costo espresso come complessità in tempo e spazio. Capacità di apprendimento: lo studente deve essere capace di apprendere come si definiscae un algoritmo a partire dal problema sia in iterazione sia in ricorsione, valutarne i costi (complessità in tempo e spazio) e come si implementa tale algoritmo in C.

Lo studente dovrà dimostrare una competenza nella comprensione e produzione dei testi complessi utili nel percorso universitario e lavorativo.

- Padroneggiare le basi della scrittura funzionale, accademica e professionale; - colmare le lacune grammaticali; - acquisire conoscenze di base sui processi comunicativi orali e scritti; - acquisire competenza di scrittura idonea al percorso accademico.

Conoscenza delle basi della Fisica classica. Capacità di comprendere e risolvere semplici problemi di Fisica utilizzando le conoscenze apprese a Lezione.

Al termine del corso, lo studente deve essere in grado, dato un semplice problema di programmazione, di individuarne un algoritmo risolutivo, implementarlo in linguaggio C, eseguirlo al calcolatore. Conoscenza e comprensione: concetto di algoritmo, concetto di programma, strutture dati fondamentali (tipi scalari, vettori, puntatori, file), costrutti di base della programmazione (if-then-else, while, for, funzioni e parametri). Capacità di applicare conoscenza e comprensione: dato un problema, - individuare i dati di input da raccogliere dall'utente e i dati di output da produrre; - individuare le strutture dati necessarie per gestire tali dati; - definire un algoritmo che trasforma i dati di input nei dati di output, seguendo i costrutti della programmazione; - scrivere al calcolatore il programma sorgente che implementa l'algoritmo, utilizzando un linguaggio di programmazione (C); - generare il programma eseguibile tramite la compilazione del programma sorgente, al calcolatore; - esecuzione e test del programma eseguibile, al calcolatore. Autonomia di giudizio: in modo autonomo lo studente deve riuscire ad identificare le strutture dati necessarie, definire ed implementare l'algoritmo nel linguaggio di programmazione (C), ed infine compilare ed eseguire il programma. Abilità comunicative: lo studente deve riuscire a definire un algoritmo a vari livelli di astrazione, quali il diagramma di flusso, lo pseudo-codice, il programma in linguaggio di programmazione. Inoltre si esige che il programma richieda e presenti i dati all'utente tramite messaggi comprensibili dall'utente. Capacità di apprendimento: lo studente deve essere capace di apprendere come si genera un algoritmo a partire dal problema, come si implementa l'algoritmo in C, ed infine come si compila e si esegue il programma al calcolatore.

Conoscenza di alcuni concetti di base della matematica, in particolare: numeri reali e loro rappresentazioni e principali funzioni elementari. Capacità di applicare questi concetti nella risoluzione di semplici problemi e nell'interpretazione di grafici. Consapevolezza delle potenzialità e dei limiti dei concetti e dei metodi adottati.

Conoscenza di alcuni concetti di base della matematica, in particolare: numeri reali e loro rappresentazioni e principali funzioni elementari. Capacità di applicare questi concetti nella risoluzione di semplici problemi e nell'interpretazione di grafici. Consapevolezza delle potenzialità e dei limiti dei concetti e dei metodi adottati.

Con le nuove competenze linguistiche, gli studenti saranno in grado di esprimersi in lingua inglese in modo spontaneo e fluente nella comunicazione orale, e in modo chiaro e conciso nella comunicazione scritta. I risultati attesi di questo percorso formativo saranno l'aumento della conoscenza e comprensione della lingua inglese (livello B2 upper-intermedio) e la capacità di applicare tale conoscenze in ambito lavorativo in modo indipendente.

Al fine di raggiungere le conoscenze e le competenze corrispondenti al livello minimo di sufficienza, allo studente si chiederà di dimostrare di conoscere e comprendere - i principi alla base della struttura della rete Internet e delle reti di trasmissione dati moderne, - le scelte progettuali necessarie per la creazione e la gestione di un sistema di trasmissione dati su larga scala, - le principali tecniche per il recupero degli errori e per il trasferimento affidabile dei dati, - la struttura di comunicazione e di programmazione dietro le applicazioni software distribuite secondo il modello client-server. Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di identificare gli aspetti chiave di una rete di trasmissione dati, comprendere i criteri alla base del funzionamento della rete Internet e delle reti con tecnologia IP, eventualmente applicandole all'esperienza quotidiana. Sarà anche in grado di comprendere le dinamiche di comunicazione alla base delle applicazioni distribuite.

Raggiungimento, in grado misurato dal voto, degli obiettivi formativi.

Conoscenza e comprensione: familiarità con i principi alla base della realizzazione di siti ed applicazioni web di media complessità, dotati di interfacce utente usabili e accessibili, costituiti da testi, elementi multimediali e interattivi secondo un'architettura 3-tier (client/application/data). Capacità di applicare conoscenza e comprensione: abilità di progettare e realizzare un progetto usando i su citati strumenti e metodologie della programmazione Web basata su un'architettura 3-tier. Capacità critiche e di giudizio: abilità di riconoscere 1) buone e cattive pratiche di programmazione web, 2) quando è più o meno appropriato adottare una soluzione a livello client, a livello applicazione o a livello dei dati e 3) valutare la qualità architetturale di un progetto. Capacità di comunicare quanto si è appreso: padronanza della terminologia specifica della programmazione Web e miglioramento nell’abilità di lavoro in gruppo. Capacità di proseguire lo studio in modo autonomo: maggior facilità ad apprendere autonomamente l’utilizzo di altri linguaggi e tecnologie specifiche per lo sviluppo per il web, oltre ad altri paradigmi di progettazione architetturale.

Acquisire le capacità di base per realizzare siti ed applicazioni web di media complessità, usabili e accessibili, costituiti da testi, elementi multimediali e interattivi secondo un'architettura 3-tier (client/application/data).

Conoscenza e comprensione: familiarità con i principi della programmazione ad oggetti e funzionale, le architetture modello/vista/controllore, le metodologie di testing del software. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: abilità di progettare e realizzare un progetto usando gli strumenti della programmazione ad oggetti con il linguaggio Java e funzionale con il linguaggio Python, derivando il codice dai test. Capacità critiche e di giudizio: abilità di riconoscere 1) buone e cattive pratiche di programmazione, 2) quando un paradigma è più o meno appropriato e 3) valutare la qualità architetturale di un progetto. Capacità di comunicare quanto si è appreso: padronanza della terminologia specifica della programmazione ad oggetti e funzionale e miglioramento nell’abilità di lavoro in gruppo. Capacità di proseguire lo studio in modo autonomo: maggior facilità ad apprendere autonomamente l’utilizzo di altri linguaggi e altre librerie con strutturazione oggetti e/o funzionale.

Conoscenza e capacità di comprensione: familiarità con i principi della programmazione ad oggetti e funzionale, con il linguaggio Java, le architetture modello/vista/controllore e con il linguaggio Python. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: abilità di strutturare e realizzare un progetto usando gli strumenti della programmazione ad oggetti e funzionale derivando il codice dai test. Autonomia di giudizio: abilità di riconoscere 1) buone e cattive pratiche di programmazione, 2) quando un paradigma è più o meno appropriato e 3) e valutare la qualità architetturale di un progetto. Abilità comunicative: padronanza della terminologia specifica della programmazione ad oggetti e funzionale e miglioramento nell’abilità di lavoro in gruppo. Capacità di apprendere: maggior facilità ad apprendere autonomamente l’utilizzo di altri linguaggi e altre librerie con strutturazione oggetti e/o funzionale.

Al fine di raggiungere le conoscenze e le competenze corrispondenti al livello minimo di sufficienza, allo studente si chiederà di dimostrare di conoscere e comprendere - i principi alla base della struttura della rete Internet e delle reti di trasmissione dati moderne, - le scelte progettuali necessarie per la creazione e la gestione di un sistema di trasmissione dati su larga scala, - le principali tecniche per il recupero degli errori e per il trasferimento affidabile dei dati, - la struttura di comunicazione e di programmazione dietro le applicazioni software distribuite secondo il modello client-server. Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di identificare gli aspetti chiave di una rete di trasmissione dati, comprendere i criteri alla base del funzionamento della rete Internet e delle reti con tecnologia IP, eventualmente applicandole all'esperienza quotidiana. Sarà anche in grado di comprendere le dinamiche di comunicazione alla base delle applicazioni distribuite.

Conoscenza e capacità di comprensione: Comprendere i principi generali e il ruolo dei sistemi operativi, le nozioni fondamentali relative ai processi, ai threads, alla gestione della memoria principale, di quelle secondarie e dei dispositivi di I/O, dei file system, alle tecniche di virtualizzazione. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Applicare i principi generali in un sistema reale in particolare mediante le chiamate di sistema di Unix. Raggiungere l'autonomia di giudizio rispetto al migliore uso di processi e threads e delle tecniche di gestione delle memorie, dei dispositivi di I/O e dei file systems. Essere in grado di comunicare e spiegare i principi fondamentali dei sistemi operativi.

Conoscenza e capacità di comprensione: Comprendere i principi generali e il ruolo dei sistemi operativi, le nozioni fondamentali relative ai processi, ai threads e alla gestione della memoria. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Applicare i principi generali in un sistema reale in particolare mediante le chiamate di sistema di Unix. Raggiungere l'autonomia di giudizio rispetto al migliore uso di processi e threads e delle tecniche di gestione della memoria. Essere in grado di comunicare e spiegare i principi fondamentali dei sistemi operativi.

Conoscenza e capacità di comprensione: familiarità con i principi generali inerenti il funzionamento, la progettazione e la realizzazione delle componenti del sistema operativo preposte alla gestione delle memorie secondarie e dei dispositivi di I/O, con particolare riferimento al file system ed al sottosistema di I/O. Capacitá di applicare conoscenza e comprensione: sapere applicare le tecniche di progettazione e realizzazione di driver per periferiche di I/O e di file system a scenari realistici proposti come esercizi. Autonomia di giudizio: analizzare e valutare autonomamente le soluzioni di progettazione e realizzazione più adeguate negli scenari proposti come esercizi da svolgere in maniera autonoma. Abilitá comunicative: essere in grado di comunicare e spiegare, utilizzando la terminologia formale specifica relativa alle tematiche trattate nel corso, i principi fondamentali del funzionamento, della progettazione e della realizzazione delle componenti del sistema operativo oggetto di trattazione. Capacitá ad apprendere: essere in grado di intraprendere con profitto studi successivi sui sistemi operativi.

Conoscenza e capacità di comprensione: apprendere il ruolo e i principi chiave che sono alla base del comportamento, della progettazione, e dello sviluppo dei componenti dei sistemi operativi moderni che si occupano (1) della gestione dei processi e dei thread (ad es., scheduling della CPU), (2) della gestione della memoria (ad es., memoria virtuale), (3) della gestione dei dispositivi di I/O (ad es., il sotto-sistema di I/O), (4) della gestione della memoria di massa (ad es., i file system), e (5) della virtualizzazione delle risorse hardware (ad es., gli hypervisor). Capacità di applicare conoscenza e comprensione: applicare i principi generali in un sistema reale. Autonomia di giudizio: valutare autonomamente, in termini di efficienza di gestione e di prestazioni, le migliori tecniche per la gestione dei processi, della memoria, dei dispositivi di I/O e della memoria secondaria, e quelle per la virtualizzazione. Abilità comunicative: comunicare e spiegare i principi fondamentali dei sistemi operativi legati alla gestione dei processi, della memoria, dei dispositivi di I/O e della memoria di massa, e alla tecniche per la virtualizzazione delle risorse hardware. Capacità di apprendere: acquisire in modo autonomo quelle conoscenze metodologiche necessarie per valutare e utilizzare le chiamate di sistema e le tecniche per la gestione dei processi, della memoria, dei dispositivi di I/O e della memoria secondaria, così come tecniche per la virtualizzazione delle risorse hardware, non affrontate nel corso.

Raggiungimento degli obiettivi formativi, nel modo misurato dal voto d'esame. Conoscenza e capacità di comprensione: Comprendere i principi generali e il ruolo dei sistemi operativi, fornire le nozioni fondamentali relative ai processi e alla gestione della memoria. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Applicare i principi generali in un sistema reale in particolare mediante le chiamate di sistema di Unix. Le studentesse e gli studenti dovranno raggiungere l'autonomia di giudizio rispetto al migliore uso dei processi e delle tecniche di gestione della memoria. Le studentesse e gli studenti dovranno essere in grado di comunicare e spiegare i principi fondamentali dei sistemi operativi. Le studentesse e gli studenti dovranno acquisire quelle conoscenze metodologiche necessarie per utilizzare anche chiamate di sistema e tecniche di gestione dei processi e della memoria non svolte a lezione.

Raggiungimento degli obiettivi formativi, nel modo misurato dal voto d'esame. * Conoscenza e capacità di comprensione: apprendere i principi generali che sono alla base del comportamento, della progettazione, e dello sviluppo dei componenti dei sistemi operativi moderni che si occupano (1) della gestione dei dispositivi di I/O (ad es., il sotto-sistema di I/O), (2) della gestione della memoria di massa (ad es., i file system), e (3) della virtualizzazione delle risorse hardware (ad es., gli hypervisor). * Capacità di applicare conoscenza e comprensione: applicare i principi generali in un sistema reale. * Autonomia di giudizio: valutare autonomamente, in termini di efficienza di gestione e di prestazioni, le migliori tecniche per la gestione dei dispositivi di I/O e della memoria secondaria, e quelle per la virtualizzazione. * Abilità comunicative: comunicare e spiegare i principi fondamentali dei sistemi operativi legati alla gestione dei dispositivi di I/O e della memoria di massa, e alla tecniche per la virtualizzazione delle risorse hardware. * Capacità di apprendere: acquisire quelle conoscenze metodologiche necessarie per valutare e utilizzare tecniche per la gestione dei dispositivi di I/O e della memoria secondaria, così come tecniche per la virtualizzazione delle risorse hardware, non affrontate nel corso.

Con le nuove competenze linguistiche, la componente studentesca sarà in grado di esprimersi in lingua inglese in modo spontaneo e fluente nella comunicazione orale, e in modo chiaro e dettagliato nella comunicazione scritta. I risultati attesi di questo percorso formativo saranno l'aumento della conoscenza e comprensione della lingua inglese (livello B2 sovra-intermedio) e la capacità di applicare tali conoscenze in ambito lavorativo in modo indipendente.

Conoscenza e capacità di comprensione: familiarità con l’analisi degli algoritmi, delle strutture dati di base, e di algoritmi fondamentali, con particolare riferimento agli algoritmi di ricerca ed ordinamento. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:sapere applicare le tecniche di analisi negli esercizi, saper scrivere un algoritmo fondamentale o una sua variazione ideando soluzioni nuove in maniera tecnicamente corretta.Autonomia di giudizio: analizzare gli algoritmi ricorsivi; saper affrontare con spirito critico gli esercizi proposti, proponendo soluzioni corrette in modo autonomo.Abilità comunicative: aver acquisito e saper utilizzare la terminologia formale specifica relativa alle aree citate, saper giustificare le scelte fatte e comunicarle in modo chiaro anche a utenti meno esperti. Capacità di apprendere: Essere in grado di intraprendere con profitto studi successivi sugli elementi di algoritmica

Conoscenza e capacità di comprensione: familiarità con l’analisi degli algoritmi, delle strutture dati di base, e di algoritmi fondamentali, con particolare riferimento agli algoritmi di ricerca ed ordinamento. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:sapere applicare le tecniche di analisi negli esercizi, saper scrivere un algoritmo fondamentale o una sua variazione ideando soluzioni nuove in maniera tecnicamente corretta.Autonomia di giudizio: analizzare gli algoritmi ricorsivi; saper affrontare con spirito critico gli esercizi proposti, proponendo soluzioni corrette in modo autonomo.Abilità comunicative: aver acquisito e saper utilizzare la terminologia formale specifica relativa alle aree citate, saper giustificare le scelte fatte e comunicarle in modo chiaro anche a utenti meno esperti. Capacità di apprendere: Essere in grado di intraprendere con profitto studi successivi sugli elementi di algoritmica

Conoscenza e capacità di comprensione: familiarità con il concetto di grafo, visita di grafo, tecnica greedy e di programmazione dinamica, e con alcuni problemi classici sui grafi. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: - modellare problemi utilizzando grafi - risolvere problemi tramite l'implementazione di algoritmi classici di visita di grafi - risolvere problemi utilizzando tecniche greedy e di programmazione dinamica, anche implementando algoritmi classici Come aspetto collaterale il corso sviluppa le competenze di programmazione (in particolare nel linguaggio Java). Autonomia di giudizio: - analizzare correttezza e costo di algoritmi greedy e di programmazione dinamica - saper affrontare con spirito critico gli algoritmi proposti, distinguendo i diversi gradi di difficoltà, e apprezzando la necessità di utilizzare tecniche avanzate (appena accennate in questo corso) per problemi per i quali non si conoscono algoritmi polinomiali - riconoscere gli ingredienti comuni delle le strategie per la progettazione di algoritmi greedy o di programmazione dinamica per i problemi studiati Abilità comunicative: aver acquisito e saper utilizzare la terminologia formale specifica relativa alle aree citate. Capacità di apprendere: la comprensione delle tecniche algoritmiche e dei meccanismi di ragionamento e analisi relativi permetterà di comprendere e apprendere algoritmi per problemi diversi che utilizzano le tecniche algoritmiche presentate.

Enunciare la definizione di grafo, ed analizzare i diversi modi di rappresentare un grafo in relazione alle applicazioni. Descrivere il concetto di visita di grafo, e identificarne esempi. Descrivere le strategie greedy e di programmazione dinamica. Identificare esempi per ciascuna delle strategie elencate. Descrivere e spiegare il ragionamento che porta alla progettazione (e che dimostra la correttezza) di algoritmi classici su grafi. Descrivere l'analisi di complessità/correttezza di tali algoritmi. Applicare gli algoritmi classici a semplici istanze. Descrivere le classi P ed NP e il loro rapporto e l'idea di soluzione approssimata; illustrare l'analisi degli algoritmi approssimati visti a lezione. Modellare un problema dato con un problema classico su grafo, scegliendo il tipo di grafo appropriato. Implementare in Java gli algoritmi classici sui grafi presentati a lezione.

Raggiungimento, in grado misurato dal voto, degli obiettivi formativi.

Descrivere i requisiti di sicurezza Descrivere i tipi di attacchi Spiegare le differenze tra la crittografia a chiave simmetrica e quella a chiave pubblica Spiegare cos'è un cifrario e saper distinguere tra le varie classi di cifrari Spiegare la funzione e i requisiti delle funzioni hash in crittografia Spiegare come si ottengono meccanismi per garantire l'integrità Spiegare le caratteristiche e il funzionamento della firma digitale Spiegare cosa sono i certificati digitali e illustrarne la funzione Spiegare i meccanismi per l'autenticazione (identificazione sicura) Spiegare i principi di sicurezza delle reti e illustrare gli strumenti che si utilizzano in questo ambito Analizzare i requisiti di sicurezza garantiti da un protocollo proposto Analizzare le funzionalità e i limiti di strumenti diversi come filtri di pacchetto a livello rete e proxy o filtri di pacchetti a livello applicativo

Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere i principi basilari della sicurezza informatica, le tecniche crittografiche fondamentali e i dispositivi essenziali per la protezione di una rete di calcolatori. Applicazione di conoscenza e comprensione: saper riconoscere vulnerabilità evidenti e proporre strumenti di protezione. Come beneficio aggiuntivo, chi si applica con buona volontà imparerà a implementare protocolli di sicurezza in Java, ad utilizzare alcuni strumenti di sicurezza e a configurare alcuni semplici sistemi. Autonomia di giudizio: corretta percezione dei rischi di sicurezza e del modo in cui gli aspetti di sicurezza informatica si intrecciano con l'organizzazione di una rete. Abilità comunicative : acquisizione della terminologia tecnica specifica dell'area e capacità di discutere di aspetti di sicurezza, e di meccanismi di protezione. Inoltre verrà migliorata la padronanza della lingua inglese a livello tecnico informatico. Capacità di apprendere: avendo appreso i principi fondamentali, si acquisira la capacità di apprezzare e valutare anche in futuro tecnologie e protocolli nuovi che si basano sugli stessi principi.

Parte 1 Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti/le studentesse devono conoscere e comprendere le seguenti nozioni di base: linguaggi regolari, espressioni regolari, grammatiche lineari, automi a stati finiti (deterministici e non) linguaggi context free, grammatiche context free, automi a pila (deterministici e non) parser LR(0) Capacita' di applicare conoscenza: modellare linguaggi regolari tramite espressioni regolari modellare linguaggi regolari tramite grammatiche lineari modellare linguaggi mediante grammatiche context free, utilizzando la metodologia "divide et impera" nello sviluppo delle grammatiche sviluppare automi a pila non deterministici a partire da grammatiche context-free sviluppare automi a pila deterministici per riconoscere linguaggi context-free deterministici sviluppare parser LR(0) e SLR(1) a partire da grammatiche context-free Autonomia di giudizio: riconoscere linguaggi regolari rispetto ai linguaggi context free conoscere la relazioni fra classi di linguaggi, classi di grammatiche, e classi di automi riconoscitori selezionare i costrutti appropriati per la definizione di grammatiche context-free a partire da un linguaggio Abilita, comunicative: Gli studenti/Le studentesse devono acquisire ed utilizzare la terminologia rigorosa utilizzata nell'ambito della teoria dei linguaggi Capacita' di apprendere: Gli studenti/le studentesse devono aver acquisito le capacita' di riconoscere classi di problemi e di affrontarle con le metodologie appropriate per le classi stesse. Devono inoltre aver acquisito una generale capacita' di modellazione ed analisi formale dei problemi. Parte 2. Conoscenza e capacità di comprensione: lo studente/la studentessa deve acquisire familiarita’ con la trasformazione di concetti formali (quali automi e grammatiche) in strumenti per la traduzione diretta da sintassi dei linguaggi. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente/la studentessa deve saper progettare ed implementare una traduzione diretta da sintassi di un semplice linguaggio, essendo in grado di progettare le strutture dati necessarie e strutturando in modo modulare il codice. Autonomia di giudizio: lo studente/la studentessa deve essere in grado di riconoscere l’appropriatezza dell’uso di diversi tipi di analizzatori sintattici evidenziandone i vantaggi e gli svantaggi. Abilità comunicative: lo studente/la studentessa deve essere in grado di esporre e motivare anche le proprie scelte.

Il corso prevede una parte teorica e una parte di laboratorio. La parte teorica tratta il processo dell'Ingegneria strutturato nelle fasi di specifica, progettazione, implementazione, collaudo e manutenzione. Lo scopo e' mostrare come tale processo puo' essere applicato allo sviluppo di sistemi software. La parte di laboratorio introduce il linguaggio UML per la specifica e la progettazione di sistemi. L'attività in laboratorio consiste nella preparazione di diagrammi UML relativi ad un determinato sistema software, attraverso l'uso di un editor UML, e la loro traduzione in codice. Questo permette di prendere confidenza con tali diagrammi e approfondirne la conoscenza. Conoscenza e comprensione: fasi dell'Ingegneria, aspetti formali dei vari tipi di diagrammi UML. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: applicazione delle fasi dell'Ingegneria allo sviluppo di un sistema software, ed in particolare, - studio del dominio applicativo; - deduzione dei requisiti dal dominio; - modellazione del dominio e dei requisiti in UML; - definizione e modellazione in UML di un'architettura software adatta a realizzare i requisiti; - definizione e modellazione in UML del comportamento dei componenti del sistema durante l'esecuzione di un certo requisito, con un livello di dettaglio tale da consentire l'implementazione del requisito in un linguaggio di programmazione. Autonomia di giudizio: studio e definizione in modo autonomo del dominio applicativo, dei requisiti, dell'architettura e del comportamento del sistema. Abilità comunicative: - comunicazione e coordinazione all'interno del gruppo di lavoro; - esprimere i requisiti del sistema con diversi gradi di dettaglio; - stesura dei diagrammi UML in modo completo, dettagliato e coerente, al fine di renderli comprensibili a qualunque programmatore. Capacita' di apprendimento: acquisire la terminologia dell'Ingegneria, organizzare lo sviluppo di un sistema secondo le fasi dell'Ingegneria, modellare gli aspetti di specifica e progettazione tramite un linguaggio formale quale UML.

Conoscenza della teoria della probabilità elementare e della statistica. Saper applicare gli apprendimenti a problematiche della scienza informatica. Gestione delle informazioni sulla base dei dati.

Conoscenza della teoria elementare della probabilità e della statistica. Capacità di elaborare semplici modelli per la descrizione dei dati e di calibrarne i parametri

Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere e comprendere le seguenti nozioni di base: linguaggi regolari, espressioni regolari, grammatiche lineari, automi a stati finiti (deterministici e non) linguaggi context free, grammatiche context free, automi a pila (deterministici e non) parser LR(0) e SLR(1) Conoscere i metodi per la traduzione diretta dalla sintassi durante l’analisi LR, come attraversamento dell'albero di derivazione e mediante il grafo delle dipendenze, e le condizioni per la loro applicazione. Capacita' di applicare conoscenza: modellare linguaggi regolari tramite espressioni regolari modellare linguaggi regolari tramite grammatiche lineari modellare linguaggi mediante grammatiche context free, utilizzando la metodologia "divide et impera" nello sviluppo delle grammatiche sviluppare automi a pila non deterministici a partire da grammatiche context-free sviluppare automi a pila deterministici per riconoscere linguaggi context-free deterministici sviluppare parser LR(0) e SLR(1) a partire da grammatiche context-free. Applicazione della traduzione diretta dalla sintassi alla traduzione dei linguaggi di programmazione. Autonomia di giudizio: riconoscere linguaggi regolari rispetto ai linguaggi context free conoscere la relazioni fra classi di linguaggi, classi di grammatiche, e classi di automi riconoscitori selezionare i costrutti appropriati per la definizione di grammatiche context-free a partire da un linguaggio. Riconoscere le condizioni per poter applicare la traduzione diretta dalla sintassi durante l’analisi LR. Abilita, comunicative: acquisire ed utilizzare la terminologia rigorosa utilizzata nell'ambito della teoria dei linguaggi Capacita' di apprendere: capacita' di riconoscere classi di problemi e di affrontarle con le metodologie appropriate per le classi stesse. Inoltre, una generale capacita' di modellazione ed analisi formale dei problemi.

- Conoscenza e capacità di comprensione: principali architetture e caratteristiche delle reti informatiche locali con e senza fili; servizi offerti dal livello data-link ed loro interfacciamento con il livello di rete; caratteristiche e requisiti della trasmissione di dati multimediali; principi base e tecniche usate per realizzare applicazioni distribuite a microservizi. - Capacità di applicare conoscenza e comprensione: applicare le conoscenze acquisite per sviluppare un’applicazione basata su microservizi che si interfacci con dispositivi IoT connessi ad una rete locale. Nella progettazione dell’applicazione si dovranno adottare le tecniche/ metodologie acquisite durante il corso di ingegneria del software. - Autonomia di giudizio: nello sviluppo dell’applicazione bisognerà essere in grado in modo autonomo di analizzare differenti soluzioni architetturali e scelte implementative, identificarne i vantaggi e svantaggi e selezionare le soluzioni più appropriate. - Abilità comunicative: si dovrà essere in grado di esporre in modo sintetico le caratteristiche della propria applicazione e le scelte architetturali o implementative fatte argomentandone la loro efficacia. - Capacità di apprendere: si dovrà essere in grado di interagire con diversi dispositivi e piattaforme sviluppati in accordo ai principi generali acquisiti durante il corso, ma che offrono interfacce specifiche differenti, apprendendendo in modo autonomo le caratteristiche peculiari dei servizi offerti per sviluppare un’applicazione capace di interagire con essi.

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti e le studentesse dovranno conoscere le principali architetture e caratteristiche delle reti informatiche locali con e senza fili; i servizi offerti dal livello data-link ed il loro interfacciamento con il livello di rete; le caratteristiche ed i requisiti della trasmissione di dati multimediali; i principi base e le tecniche usate per realizzare applicazioni distribuite a microservizi. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: gli studenti e le studentesse dovranno essere in grado di applicare le conoscenze acquisite per sviluppare un’applicazione basata su microservizi che si interfacci con dispositivi IoT connessi ad una rete locale. Nella progettazione dell’applicazione dovranno essere adottate le tecniche/ metodologie acquisite durante il corso di ingegneria del software. Autonomia di giudizio: nello sviluppo dell’applicazione gli studenti e le studentesse dovranno essere in grado in modo autonomo di analizzare differenti soluzioni architetturali e scelte implementative, identificarne i vantaggi e svantaggi e selezionare le soluzioni più appropriate. Abilità comunicative: gli studenti e le studentesse dovranno essere in grado di esporre in modo sintetico le caratteristiche della propria applicazione e le scelte architetturali o implementative fatte argomentandone la loro efficacia. Capacità di apprendere: gli studenti e le studentesse dovranno interagire con diversi dispositivi e piattaforme sviluppati in accordo ai principi generali acquisiti durante il corso, ma che offrono interfacce specifiche differenti. Dovranno quindi essere in grado di apprendere in modo autonomo le caratteristiche peculiari dei servizi offerti e sviluppare un’applicazione capace di interagire con essi.

Il corso prevede una parte teorica e una parte di laboratorio. La parte teorica tratta il processo dell'Ingegneria strutturato nelle fasi di specifica, progettazione, implementazione, collaudo e manutenzione. Lo scopo e' mostrare come tale processo puo' essere applicato allo sviluppo di sistemi software. La parte di laboratorio introduce il linguaggio UML per la specifica e la progettazione di sistemi. L'attività in laboratorio consiste nella preparazione di diagrammi UML relativi ad un determinato sistema software, attraverso l'uso di un editor UML, e la loro traduzione in codice. Questo permette di prendere confidenza con tali diagrammi e approfondirne la conoscenza. Conoscenza e comprensione: fasi dell'Ingegneria, aspetti formali dei vari tipi di diagrammi UML. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: applicazione delle fasi dell'Ingegneria allo sviluppo di un sistema software, ed in particolare, - studio del dominio applicativo; - deduzione dei requisiti dal dominio; - modellazione del dominio e dei requisiti in UML; - definizione e modellazione in UML di un'architettura software adatta a realizzare i requisiti; - definizione e modellazione in UML del comportamento dei componenti del sistema durante l'esecuzione di un certo requisito, con un livello di dettaglio tale da consentire l'implementazione del requisito in un linguaggio di programmazione. Autonomia di giudizio: studio e definizione in modo autonomo del dominio applicativo, dei requisiti, dell'architettura e del comportamento del sistema. Abilità comunicative: - comunicazione e coordinazione all'interno del gruppo di lavoro; - esprimere i requisiti del sistema con diversi gradi di dettaglio; - stesura dei diagrammi UML in modo completo, dettagliato e coerente, al fine di renderli comprensibili a qualunque programmatore. Capacita' di apprendimento: acquisire la terminologia dell'Ingegneria, organizzare lo sviluppo di un sistema secondo le fasi dell'Ingegneria, modellare gli aspetti di specifica e progettazione tramite un linguaggio formale quale UML.

Al termine del corso la/lo studentessa/studente dovrà aver acquisito le tecniche di base per lo sviluppo di metodi numerici e lo studio delle loro principali proprietà. La/lo studentessa/studente dovrà essere in grado di saper individuare i metodi più appropriati per la risoluzione di alcuni specifici problemi numerici anche in rapporto all'accuratezza richiesta ed alle risorse di calcolo a disposizione. Dovrà quindi essere in grado di passare dallo sviluppo ed analisi dei metodi alla loro implementazione, al loro utilizzo ed ai relativi test di correttezza ed accuratezza. La/lo studentessa/studente, sulla base dell'analisi dei metodi studiati, dovrà essere in grado di fornire una valutazione di pro e contro di ciascun metodo in modo da effettuare scelte consapevoli nella risoluzione dei problemi. Dovrà inoltre essere in grado di valutare la bontà dei risultati forniti dalle prove numeriche effettuate per mezzo dei codici presentati dal docente in aula o realizzati dalla/o studentessa/studente stessa/o. La/lo studentessa/studente dovrà acquisire la capacità di descrivere, per ciascun problema studiato, la natura del problema stesso, le difficoltà nella sua risoluzione al calcolatore e le modalità con cui tali difficoltà sono affrontate. Dovrà inoltre acquisire la capacità di presentare in maniera efficace i risultati delle proprie esperienze numeriche. Sulla base dei problemi, dei metodi studiati e della loro analisi, la/lo studentessa/studente dovrà acquisire la capacità di elaborare in proprio strategie risolutive da applicare a nuovi problemi.

Conoscenza e capacità di comprensione: Occorre dimostrare di aver acquisito:i concetti di base relativi alle principali tipologie di sistemi basati sulla conoscenza per il supporto alle decisioni cliniche, per la diagnosi e\o il trattamento dei pazienti, metodologie e tecniche adottate in tali ambiti; Analisi dei fattori abilitanti e delle criticità per l’adozione di tali sistemi nella pratica medica; i concetti di base per la gestione della conoscenza, la predizione, l’ottimizzazione e l’adattamento; le conoscenze necessarie per comprendere e interpretare le varie problematiche e le varie tipologie di dati biologici presentati durante il corso. Occorre essere inoltre in grado di dimostrare di aver compreso ed acquisito i principi di funzionamento delle varie metodologie e tecniche presentate. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Occorre aver acquisito la capacità di valutare l’adeguatezza delle tecniche e metodologie sviluppate nel corso per il trattamento di case studies reali, e di applicarle su case studies. Occorre dimostrare di saper criticamente individuare il migliore approccio di analisi, sulla base dei relativi pregi e difetti, da applicare alla tipologia di dato biologico da analizzare. Autonomia di giudizio: capacità di lavorare in maniera autonoma, anche in situazioni complesse o a fronte di informazioni incomplete. Abilità comunicative: capacità di descrivere in modo chiaro le metodologie e tecniche studiate, e le loro applicazioni, sia ad utenti esperti sia ad utenti non tecnici; saper giustificare le scelte progettuali o implementative fatte comunicandole in modo chiaro anche a utenti meno esperti e non tecnici; capacità di descrivere in modo chiaro i principi di funzionamento delle metodologie studiate, i possibili vantaggi e svantaggi e la loro applicabilità a problemi reali a diverse tipologie di audience con diversi livelli di esperienza. Capacita' di apprendere: occorre aver sviluppato adeguate conoscenze delle metodologie di base e la capacità di analizzare le caratteristiche principali dei sistemi di supporto alla decisione clinica e delle metodologie proposte per analisi di dati biologici per poter in futuro apprendere, valutare e\o sviluppare nuovi sistemi; aver sviluppato la capacità di descrivere e saper scegliere le più opportune tecniche per la realizzazione di un sistema di supporto alle decisioni in ambito bio-medico; aver acquisito i principi di funzionamento delle metodologie analizzate al fine di proporne modifiche e adattamenti per migliorare l’applicabilità al caso specifico. Individuare e valutare criticamente le informazioni scientifiche provenienti dalle pubblicazioni in questo campo.

1. Conoscenza e comprensione: • Introduzione all'etica digitale e ai suoi fondamenti concettuali. • Studio delle implicazioni etiche dei progressi tecnologici digitali. • Analisi delle principali teorie etiche e delle loro applicazioni nel contesto digitale. • Esame delle questioni legate alla privacy, all’accessibilità digitale e all'equità nell'era digitale. 2. Applicazione della conoscenza e comprensione: • Studio dei casi concreti riguardanti dilemmi etici nel contesto digitale. • Analisi e discussione di scenari etici derivanti dall'uso di tecnologie digitali in settori specifici. • Sviluppo di capacità critiche per valutare e risolvere problemi etici in ambito digitale. 3. Giudizio autonomo: • Approfondimento delle competenze etiche per prendere decisioni informate e responsabili in contesti digitali complessi. • Valutazione critica delle politiche, delle leggi e delle norme etiche esistenti nell'ambito digitale. • Sviluppo di capacità di argomentazione etica basata su una solida comprensione dei principi etici e delle loro applicazioni nel mondo digitale. 4. Abilità comunicative: • Sviluppo di competenze di comunicazione efficace nella presentazione e nella discussione di questioni etiche legate al mondo digitale. • Pratica della scrittura accurata e persuasiva di testi che affrontano dilemmi etici nel contesto digitale. • Utilizzo di mezzi di comunicazione digitali per promuovere il dibattito e la consapevolezza sull’etica digitale. 5. Capacità di apprendimento: • Sviluppo di una mentalità di apprendimento continuo per rimanere aggiornati sulle questioni etiche emergenti nel contesto digitale. • Promozione dell'auto-riflessione e della consapevolezza critica sull'impatto etico delle proprie azioni digitali. • Capacità di adattarsi e rispondere ai cambiamenti etici che derivano dalle innovazioni tecnologiche nel mondo digitale.

Conoscenza e comprensione: gli studenti acquisiranno una solida conoscenza delle metodologie e delle architetture alla base delle applicazioni basate su AI, con particolare attenzione ai LLMs e alle loro implicazioni pratiche. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: gli studenti saranno in grado di sviluppare e implementare soluzioni AI di media complessità, integrando modelli pre-addestrati in applicazioni reali. Saranno capaci di applicare tecniche di ottimizzazione, come il Prompt Engineering e la Retrieval Augmented Generation, per migliorare l’efficacia dei modelli. Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno la capacità di documentare e presentare il proprio lavoro in modo chiaro e strutturato, utilizzando un lessico tecnico appropriato. Autonomia di giudizio: gli studenti acquisiranno la capacità di valutare in maniera critica l’efficacia di diversi modelli AI, individuandone i punti di forza e di debolezza. Saranno in grado di scegliere il modello più adatto a un determinato contesto applicativo, considerando aspetti tecnici, etici ed economici. Capacità di apprendimento: gli studenti svilupperanno un approccio autonomo nell’aggiornamento delle proprie competenze, sapendo identificare le risorse più appropriate per approfondire tematiche emergenti nell’ambito dell’AI e dei LLMs.

Imparare a creare applicazioni mobili utilizzando vari widget e servizi cloud.

Aver appreso ulteriori strumenti per la comprensione dei sistemi formali utili sia da un punto di vista teorico sia alla programmazione logica

Acquisizione dei principi di base della computazione quantistica, e capacità di applicarli alla programmazione di calcolatori quantistici.

Alla fine dell’intervento formativo gli studenti saranno in grado di: 1. leggere e interpretare un bilancio 2. comprendere le dimensioni rilevanti della performance aziendale 3. analizzare in modo critico le performance aziendali 4. comprendere l’impatto delle decisioni manageriali sulle performance aziendali 5. leggere e comprendere le performance di segmenti dell’azienda 6. comprendere e confrontare le performance di imprese concorrenti, di clienti, di fornitori

Alla fine del corso i/le partecipanti saranno in grado di: Definire lo scopo di uno studio di simulazione e fornire esempi di possibili applicazioni. Definire cosa è un modello di simulazione discreto e dinamico: elencare gli elementi che definiscono un modello; fornire esempi di modelli in diversi domini applicativi. Costruire un modello utilizzando uno strumento software per la modellazione e la simulazione ed eseguire esperimenti di simulazione. Confrontare le caratteristiche di diversi strumenti di simulazione. Confrontare modelli a diversi livelli di astrazione e discutere quali proprietà o misure si possono ricavare simulando tali modelli Definire lo scopo e le caratteristiche di un metodo per la generazione di numeri casuali e di istanze di variabili casuali, e il suo ruolo nell’esecuzione di modelli di simulazione. Derivare i parametri di un modello di simulazione stocastico a partire da dati raccolti su un sistema reale: in particolare applicare metodi di fitting di distribuzioni di probabilità a partire da dataset. Spiegare perché e come occorre applicare metodi di analisi statistica al risultato di (numerose esecuzioni di) esperimenti di simulazione. Applicare tutte le abilità sopra descritte a un caso di studio realistico. Svolgere una analisi what-if per osservare e spiegare come cambiano i risultati degli esperimenti di simulazione quando si considerano varianti del modello (dovute a diverse configurazioni o diversi valori dei parametri). Infine durante il corso gli studenti e le studentesse svilupperanno soft skills come lavorare in gruppo, comunicazione (sia mediata dalla tecnologia sia in presenza) e l’abilità di ampliare la propria conoscenza sugli argomenti del corso attraverso lo studio autonomo.