Informatica

Illustra le architetture dei sistemi ad alte prestazioni (multi/many-core, GPU, FPGA) e introduce alle metodologie di programmazione parallela. L'insegnamento approfondisce le tecniche di ottimizzazione software e la decomposizione dei problemi per calcolo high-end ed embedded.

Studio dei processi, delle tecniche e degli strumenti per la gestione dell'intero ciclo di vita del software. Il corso approfondisce le metodologie Agili (Scrum), l'uso di UML per la modellazione, l'applicazione di Design Patterns per la riusabilità del codice e le tecniche di testing e validazione, con l'obiettivo di formare professionisti capaci di operare in contesti industriali complessi.

Progettazione della pipeline di elaborazione per veicoli a guida autonoma. Il programma copre l'integrazione di sensori (LiDAR, Radar, telecamere), tecniche di Sensor Fusion, localizzazione precisa (filtri di Kalman), visione artificiale basata su Deep Learning per la percezione 3D e algoritmi di pianificazione e controllo delle manovre in tempo reale.

Metodologie e tecnologie per la gestione e l'analisi di enormi volumi di dati. Il corso approfondisce le tecniche di Data Mining, il Natural Language Processing (NLP), la modellazione predittiva e l'approccio MLOps. Vengono utilizzati strumenti quali Python (Pandas, Scikit-learn) e analizzati modelli avanzati come i Transformer per applicazioni di semantic search e analisi dei testi.

Tratta gli aspetti tecnici e normativi della protezione dei sistemi informativi e dei dati. Il programma include crittografia, sicurezza di rete e l'implementazione delle Misure Minime di Sicurezza (MMS). L'accento è posto sulla messa in sicurezza dei sistemi di IA, sulla gestione delle identità digitali tramite Multi-Factor Authentication (MFA) e sulla conformità alle normative nazionali ed europee in materia di cybersecurity.

Progettazione e implementazione di sistemi industriali con vincoli temporali stringenti. Il corso analizza le architetture hardware (CPU, memorie, interfacce), i Sistemi Operativi Real-Time (RTOS) e gli algoritmi di scheduling per garantire il rispetto delle scadenze (deadlines). Le applicazioni spaziano dall'automotive alla robotica collaborativa e all'IoT.

Integrazione della sicurezza in ogni fase del ciclo di vita del software (Security by Design). Il programma analizza le principali vulnerabilità (buffer overflow, injection), le minacce alle applicazioni web e gli strumenti per l'analisi statica e dinamica del codice. L'obiettivo è formare esperti capaci di progettare e irrobustire sistemi software garantendo affidabilità e protezione dei dati.

Fondamenti matematici e algoritmici per la protezione dei dati e l'integrità delle informazioni. Il corso tratta la crittografia simmetrica (AES, DES) e asimmetrica (RSA, ECC), le funzioni hash, le firme digitali e le infrastrutture a chiave pubblica (PKI). L'approccio ingegneristico include l'analisi delle vulnerabilità implementative e l'applicazione degli algoritmi nei protocolli di sicurezza reali come TLS/SSL.

Studio della teoria statistica dell'apprendimento per la progettazione e validazione di algoritmi di Machine Learning. Il corso approfondisce il rischio empirico e atteso, il trade-off bias-varianza, i modelli lineari regolarizzati (Ridge, LASSO), i metodi kernel (SVM), le tecniche ensemble (Random Forest, Boosting) e l'apprendimento non supervisionato (Clustering, PCA), fornendo il rigore matematico necessario per la Data Science industriale.

Fondamenti teorici e pratici per la generazione di immagini 3D digitali. Il programma copre l'intera pipeline di rendering, le trasformazioni geometriche, i modelli di illuminazione e shading, il texture mapping e gli algoritmi per la gestione della visibilità delle superfici. Il corso include l'uso di librerie grafiche standard (come OpenGL) per lo sviluppo di motori grafici e applicazioni visuali.

Insegnamento focalizzato sull'uso corretto e pratico degli strumenti crittografici nei sistemi informatici. Vengono approfondite le primitive moderne (AES, RSA, ECC), la gestione delle chiavi e delle infrastrutture PKI, i protocolli di sicurezza per le comunicazioni (TLS/SSL) e le tecnologie emergenti per la protezione della privacy. L'enfasi è posta sull'implementazione sicura e sull'analisi delle vulnerabilità derivanti da errori applicativi.

Fornisce i fondamenti teorici e pratici del machine learning. Tratta l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, le reti neurali, gli alberi di decisione e le tecniche di valutazione delle performance dei modelli predittivi.

Studia i principi organizzativi di sistemi composti da numerosi elementi interagenti in modo non lineare. L'insegnamento utilizza modelli matematici e simulazioni informatiche per analizzare proprietà emergenti come l'auto-organizzazione e la robustezza nei sistemi fisici e sociali.

Introduzione alla programmazione lineare e alla ricerca operativa. L'insegnamento tratta il metodo del simplesso, la teoria della dualità, la programmazione lineare intera e gli algoritmi di ottimizzazione su reti per il supporto alle decisioni.

Metodologie computazionali per la gestione e l'analisi di grandi moli di dati provenienti da esperimenti o simulazioni scientifiche. Il corso tratta metodi statistici per l'analisi dell'incertezza, il fitting di modelli, l'inferenza bayesiana e il calcolo scientifico ad alte prestazioni. Vengono utilizzati strumenti avanzati di programmazione (Python/C++) per il pattern recognition e la visualizzazione efficace di risultati complessi.

Corso introduttivo che tratta i principi fondamentali della meccanica quantistica applicati alle scienze dell'informazione. Argomenti chiave includono qubit, stati quantistici, sovrapposizione ed entanglement, oltre alla progettazione di porte e circuiti quantistici. Gli studenti esplorano algoritmi quantistici fondamentali come Deutsch-Jozsa, la ricerca di Grover e la fattorizzazione di Shor, insieme a una panoramica su hardware quantistico e protocolli di comunicazione.

Corso multidisciplinare dedicato alla protezione dei dati personali nell'era digitale, con focus sul Regolamento Europeo (GDPR). Il programma analizza i ruoli di Titolare, Responsabile e DPO, i diritti degli interessati, la gestione dei data breach e i principi di Privacy by Design. Vengono inoltre esplorate le implicazioni legali e tecniche legate a nuove tecnologie quali AI, Big Data e profilazione online.

Studio dei modelli matematici e algoritmici per l'analisi delle interazioni strategiche tra agenti razionali. Il programma copre i giochi in forma normale ed estesa, l'equilibrio di Nash (strategie pure e miste), l'induzione a ritroso e gli algoritmi per la ricerca degli equilibri. L'enfasi è posta sulle applicazioni tecnologiche, come la sicurezza informatica, le aste online e i sistemi distribuiti.

Fondamenti teorici e progettuali per sistemi di calcolo distribuiti su più nodi. Il corso analizza i modelli di comunicazione (memoria condivisa vs scambio di messaggi), i problemi classici di elezione del leader, consenso, mutua esclusione e rilevamento dello stato globale. Vengono inoltre trattati i limiti di complessità e le tecniche di tolleranza ai guasti (Byzantine failures).

Insegnamento avanzato sull'integrazione tra Computer Graphics e tecniche di Intelligenza Artificiale. Il programma esplora il Neural Rendering (NeRF), i modelli generativi per la creazione di asset 3D, la sintesi d'immagine assistita da reti neurali e le tecniche di denoising e upscaling intelligente (DLSS). Il corso riflette le ultime frontiere della ricerca nei media digitali e nei sistemi visuali.

Progettazione e gestione di infrastrutture scalabili che integrano risorse remote e locali. Il corso approfondisce i paradigmi Cloud (IaaS, PaaS, SaaS), la virtualizzazione tramite container (Docker, Kubernetes) e le architetture a microservizi. Vengono inoltre analizzati i modelli di Edge Computing per la riduzione della latenza e l'implementazione di pipeline MLOps per l'Intelligenza Artificiale distribuita.

Approfondimento delle architetture neurali moderne per l'analisi di dati complessi. Il corso copre le basi delle reti neurali, le reti convoluzionali (CNN) per i dati spaziali, l'analisi di sequenze temporali, i modelli generativi e i rudimenti del Reinforcement Learning. Le esercitazioni pratiche utilizzano il linguaggio Python e il framework PyTorch per l'implementazione di modelli allo stato dell'arte.

Insegnamento dedicato alla progettazione di sistemi intelligenti che integrano il paradigma Internet of Things con l'elaborazione di dati 3D. Il corso approfondisce i protocolli di comunicazione specifici (MQTT, CoAP), le architetture cloud/edge, la programmazione di microcontrollori e la manipolazione di nuvole di punti (point clouds) per la ricostruzione 3D e l'interazione uomo-macchina.

Corso avanzato sullo sviluppo di codice professionale all'interno del Kernel Linux. Il programma guida lo studente nell'esplorazione profonda delle architetture interne del sistema, trattando lo sviluppo di moduli (LKM), la gestione della memoria fisica e virtuale, lo scheduling dei processi, i device driver e l'implementazione di system call personalizzate per scopi di performance e sicurezza.

Studio delle metodologie e degli strumenti per la gestione professionale di un prodotto software dalla concezione alla dismissione. Il corso analizza i modelli di processo (Waterfall, Agile, Scrum), l'ingegneria dei requisiti, la modellazione architetturale tramite UML, le strategie di testing (unitario, integrazione, sistema) e la gestione della configurazione e manutenzione.