Laurea Magistrale in Informatica A.A. 2012/2013informatica.math.unipd.it/documenti/presentazione_LM_2012_2013.pdf · Informatica Approfondire alcune aree fondamentali dell’informatica

Laurea Magistrale in Informatica

A.A. 2012/2013

Scopo della Laurea Magistrale in

Informatica Approfondire alcune aree fondamentali

dell’informatica Algoritmi

Calcolabilità

Linguaggi di Programmazione

Fornire conoscenze avanzate in alcune aree con forti competenze locali Intelligenza Artificiale

Linguaggi

Sistemi

Due interi trimestri per una tesi originale, teorica o applicativa


120 CFU in totale

Due insegnamenti obbligatori per tutti (2 10 CFU)

Insegnamenti di informatica

Tre insegnamenti “principali” da 8 CFU (sceglierne almeno 1)

Altri insegnamenti da 6 CFU

Insegnamenti affini (2 x 6 CFU)

Insegnamenti (alcuni mutuati dalla LM in Matematica) di

ambito matematico da 6 CFU

Insegnamento di Bioinformatica da 6 CFU

Tesi (36 CFU + 2 CFU di tirocinio)

12 CFU a libera scelta (ma coerenti)

Corsi obbligatori per tutti

Linguaggi di Programmazione (10 CFU)

Ulteriori paradigmi di programmazione e loro

trattazione generale

Docente: Gilberto Filè

Computabilità e Algoritmi (10 CFU)

Approccio sistematico alla costruzione di algoritmi

efficienti e comprensione dei limiti dell’Informatica

Docenti: Paolo Baldan, Livio Colussi

Insegnamenti nell’area “Intelligenza Artificiale”

Profilo professionale Esperti nello sviluppo e gestione di sistemi adattativi e autonomi

per la soluzione di problemi complessi

Insegnamento da 8 CFU

Intelligenza Artificiale

Insegnamenti da 6 CFU Apprendimento Automatico

Data Mining

Information Retrieval (mutuato dalla LM in Scienze Statistiche)

Sistemi con Vincoli

Analisi Numerica (affine, mutuato da Calcolo Numerico e Programmazione, LM in Astronomia)

Bioinformatica (affine)

Metodi e Modelli per l’Ottimizzazione Combinatoria (affine)

Insegnamenti nell’area “Linguaggi”

Profilo professionale

Esperti di linguaggi e tecniche per lo sviluppo, l’analisi e la

verifica di sistemi complessi

Insegnamento da 8 CFU Analisi Statica e Verifica del Software

Insegnamenti da 6 CFU Algoritmi di Approssimazione

Linguaggi e Modelli per il Global Computing

Linguaggi di Programmazione Avanzati

Crittografia (affine)

Fondamenti Logici dei Linguaggi Funzionali (affine)

Insegnamenti nell’area “Sistemi” Profilo professionale

Esperti nello sviluppo e gestione di sistemi complessi


Sistemi concorrenti e distribuiti

Insegnamenti da 6 CFU

Amministrazione di Sistema

Reti Wireless

Sicurezza

Sistemi Real-Time

Sistemi Ipermediali

Tecnologie Web 2



Altri insegnamenti

Tecnologie Open-Source

Logica 2 (affine, mutuato da Logica

Matematica 2, LM in Matematica)

I anno I trimestre CFU II trimestre CFU III trimestre CFU

Linguaggi di

programmazione 10 Computabilità e algoritmi 10

Apprendimento

automatico 6

Sistemi concorrenti e

distribuiti 8 Intelligenza artificiale 8

Amministrazione

di sistema 6

Analisi statica e verifica del

software 8 Bioinformatica 6

Linguaggi di

programmazione

avanzati

6

Crittografia 6 Data mining 6 Sicurezza 6

Fondamenti logici dei

linguaggi funzionali 6

Linguaggi e modelli per il

global computing 6 Sistemi con vincoli 6

Sistemi ipermediali 6 Sistemi real-time 6 Tecnologie open-

source 6

Tecnologie Web 2 6

insegnamenti mutuati

I semestre CFU

Analisi Numerica 6

Logica 2 6

II anno

I trimestre CFU II trimestre CFU III trimestre

Algoritmi di

approssimazione 6 TESI

Metodi e modelli per

l'ottimizzazione

combinatoria

6 Corsi a libera scelta 12

Reti wireless 6

insegnamenti mutuati

Information retrieval 6

Risorse

Sito corsi di laurea

http://informatica.math.unipd.it

Siti dei corsi sulle pagine dei docenti

CCS Informatica

Rappresentanti studenti: Gasperin Gianluca

Mularoni Nicola

Pasinato Andrea

Simeoni Alberto

Ziccardi Marco


A.A. 2012/2013

Area Intelligenza Artificiale

Area “Intelligenza Artificiale”

Profilo professionale Esperti nello sviluppo e gestione di sistemi adattativi e autonomi

per la soluzione di problemi complessi

Insegnamento principale (8 CFU) Intelligenza Artificiale

Altri insegnamenti (6 CFU) Information Retrieval (mutuato da LM Scienze Statistiche)

Apprendimento Automatico

Sistemi con Vincoli



Data Mining

Metodi e Modelli per l’Ottimizzazione Combinatoria (affine)


Il corso si propone di fornire nozioni fondamentali su alcuni degli

approcci principali, all'interno della Intelligenza Artificiale, per la

soluzione di problemi difficili

Docenti: Francesca Rossi, Alessandro Sperduti



Il corso si propone di fornire le nozioni fondamentali per la

comprensione e la progettazione di sistemi che utilizzano tecniche di


Docenti: Fabio Aiolli, Alessandro Sperduti


• Concetti fondamentali dell’Apprendimento Automatico

• Apprendimento di concetti, spazio delle ipotesi

• Apprendimento di alberi di decisione

• Boosting

• Valutazione qualità modelli

• Algoritmi di clustering

• Cenni Reti Neurali

• Support Vector Machine

• Apprendimento probabilistico

• Esperienze pratiche in laboratorio

Contenuti del corso

Sistemi con Vincoli

Docente: Francesca Rossi

6 crediti formativi, di cui 1 per progetto

Esame: Scritto

Progetto A gruppi

Nessun vincolo sul linguaggio di programmazione da usare

Sviluppo e test sperimentale di alcuni algoritmi su classi di problemi, o anche studio e confronto tra risolutori esistenti

Sistemi con Vincoli – di cosa tratta

Molti problemi reali si possono modellare con un insieme di vincoli sulle variabili decisionali Orario delle lezioni, sequenzializzazione DNA,

verifica circuiti, allocazione di risorse, sudoku, colorazione mappe, schedulazione attivita’, ecc.

Risolvere un problema: trovare un assegnamento di valori alle variabili che soddisfi tutti i vincoli

Anche con Criteri di ottimizzazione

Preferenze

Più agenti che specificano vincoli/preferenze

Sono tutti problemi difficili (NP hard) in generale Classi trattabili

Algoritmi esatti + euristiche

Algoritmi aprossimati

Sistemi con Vincoli – programma del corso

Nozioni di base dei problemi con vincoli

Come modellare un problema reale con un insieme di vincoli

Tecniche per risolverlo Esatte, approssimate, classi trattabili

Ricerca di una soluzione

Consistenza locale

Vincoli soft e preferenze

Sistemi multi-agente

Sistemi con Vincoli -- materiale

Libro principale: Principles of Constraint Programming, K. Apt, CUP,

2003

Parti di altri libri: Constraint processing, R. Dechter, MK, 2003

Handbook of constraint programming, Elsevier, 2006

Constraint networks, C. Lecoutre, Wiley, 2009

Lucidi delle lezioni

Sito web del corso:

www.math.unipd.it/~frossi/vincoli2013.html

(vincoli2012.html per corso in A.A. appena concluso)

Data Mining Docente: Bruno Scarpa

Il corso intende fornire una panoramica sui concetti e sulle

metodologie per l’analisi di grandi quantità di dati, con particolare attenzione alle applicazioni ai processi di

decisione aziendale

Libri di riferimento:

Data analysis and data mining, A.Azzalini e B.Scarpa, Oxford University Press,

2012

The elements of statistical learning, T.Hastie, R.Tibshirani e J.Friedman,

Springer, 2009

L’insegnamento affiancherà a lezioni frontali esercitazioni in laboratorio con

applicazioni a dati reali.

Data Mining

Contenuti del corso

• L'analisi dei dati: supporto per le decisioni e la Business Intelligence.

• I modelli statistici: la stima e l’adattamento ai dati

• Contrasto tra aderenza ai dati e complessità del modello. Tecniche generali per la selezione del modello (AIC, BIC, insieme di verifica, convalida incrociata, oltre ai test statistici classici).

• Metodi di regressione: regressione parametrica e non parametrica, modelli additivi, alberi, mars, projection pursuit, reti neurali (richiami).

• Metodi di classificazione: mediante regressione parametrica (lineare e logistica), modelli additivi, alberi, polymars, combinazione di classificatori (bagging, boosting, foreste casuali)

• Metodi di analisi interna: nozioni sui metodi di raggruppamento, analisi delle associazioni tra variabili e algoritmo Apriori. Reti sociali (cenni).


Dopo una breve introduzione ai sistemi biologici, il corso sarà suddiviso in quattro parti

principali.

Prima parte: sequenziamento di genomi. Problemi informatici relativi al sequenziamento di

genomi. Algoritmi di allineamento e di “assemblaggio” di sequenze genomiche. Sequenze

ripetute.

Seconda parte: interpretazione dell'informazione genetica. Algoritmi per l'identificazione di

geni. Predizione di elementi funzionali non codificanti proteine.

Terza Parte: annotazione genica e information retrieval. Aspetti generali. Informazioni relative

alla trascrittomica, proteomica, interattomica, genomica comparata, ecc. Integrazione dati e

systems biology.

Quarta parte: Il genoma umano. Polimorfismi e differenze individuali. Sequenziamento di

genomi “personali”: problemi informatici e prospettive.

Docente: Giorgio Valle

DECISION SUPPORT SYSTEM

Metodi e Modelli

per l’Ottimizzazione Combinatoria (affine)

Problema

decisionale

Qual è la migliore

configurazione

delle risorse

disponibili?

Modelli

Variabili decis.

funz. obiettivo

e vincoli

Strumenti

matematici e

algoritmici

Soluzioni del

problema Metodi

trovare la combinazione

ottima dei valori delle variabili

4 D A i r T r a f f i c F l o w M a n a g e m e n t 4 D A i r T r a f f i c F l o w M a n a g e m e n t

Docente: Luigi De Giovanni

MeMOC (A): contenuti del corso

Ripasso e approfondimenti di Ricerca Operativa:

modellazione in programmazione lineare (intera)

metodi del simplesso

tecniche di generazione di colonne

modellazione e ottimizzazione su grafo

Tecniche esatte di Ottimizzazione Combinatoria:

formulazioni in Programmazione Lineare Intera

metodi: Branch & Bound, piani di taglio, Branch & Cut

Meta-euristiche di Ottimizzazione Combinatoria:

tecniche di rappresentazione delle soluzioni

metodi: ricerca di vicinato, algoritmi evolutivi, ibridi

Laboratori

Implementazione con librerie di ottimizzazione (IBM-Cplex)

MeMOC (A): materiali, esame …

Materiali

Dispense fornite dal docente

Approfondimenti su articoli scientifici (in lettura)

Librerie di ottimizzazione IBM Cplex (licenza accademica)

Modalità d’esame

Progetto: implementazione di un metodo per la soluzione di un

problema pratico di ottimizzazione combinatoria

+ Orale: discussione del progetto e di argomenti del corso

Altre info

Docente: Luigi De Giovanni, primo trimestre, 6 crediti (affini)

Sul web

http://www.math.unipd.it/~luigi/courses/metmodoc/metmodoc.html


A.A. 2012/2013

Area Linguaggi

Area Linguaggi

Profilo professionale

Esperti di linguaggi e tecniche per lo

sviluppo, l’analisi e la verifica di sistemi

software

Linguaggi di programmazione


Obiettivo gestire la complessità

nella costruzione e nell’analisi

dei sistemi software

• Design di un linguaggio

• Analisi e Verifica dei programmi Metodo


Obiettivo

• ripensare in profondità alcuni concetti già incontrati

• descrivere e studiare un linguaggio in modo rigoroso/formale

• ragionare sui programmi in modo rigoroso/formale

gestire la complessità

nella costruzione e nell’analisi

dei sistemi software

• Design di un linguaggio

• Analisi e Verifica dei programmi Metodo

Percorso offerto dall’area:

Area Linguaggi: Insegnamenti


Analisi statica e Verifica del Software

Insegnamenti da 6 CFU




Fondamenti Logici dei Linguaggi Funzionali (affine)

Algoritmi di Approssimazione

Analisi statica e Verifica del Sotware

• Semantica operazionale e denotazionale di programmi.

• Analisi statica di programmi mediante interpretazione astratta.

• Analisi dataflow di programmi.

• Verifica di sistemi software mediante model checking.

• Tool di analisi statica:

Docente: Francesco Ranzato


Tematica: presentare alcune tecniche avanzate dei

moderni linguaggi di programmazione

comprendere, ragionare e

possibilmente valutarle

tecnologia teoria

Docente: Silvia Crafa


1. Mini linguaggio funzionale • Semantica e sistema di tipi per ragionare sul linguaggio

2. Arricchiamo il linguaggio • Riferimenti, eccezioni

• Subtyping, Polimorfismo parametrico, type inference

3. Mini linguaggio ad oggetti: • Featherweight Java, in versione funzionale e in versione imperativa

• Aggiungiamo i thread a Featherweight Java

4. Scala: un mix efficace di paradigma funzionale e OO • A scalable language

• Functions as objects

• Mixins

• Actors

5. Troppi tipi? ….dynamic typing… oppure Contracts!!

tecnologia

teoria

Linguaggi e Modelli per il Global Computing Docente: Paolo Baldan

Global computer

Concorrenza, distribuzione, mobilità, dinamicità, open-endedness

Pb: connettività, sicurezza, flussi di informazione, controllo delle risorse, …

Tumultuosa evoluzione tecnologica: linguaggi, architetture, paradigmi …


Idea generale:

approccio rigoroso/formale come strumento per dominare la complessità a livello:

Concettuale: Comprendere, classificare, sistematizzare

Pratico

Specifica, progettazione, analisi e verifica di proprietà.


1. Modellazione di sistemi concorrenti, distribuiti e mobili • Linguaggi classici (Milner Hoare) …

• … ed estensioni (protocolli crittografici, mobilità di codice, ecc.)

2. Correttezza? (“Cosa fa un programma concorrente?)

3. Linguaggi di specifica di proprietà e verifica automatica • Deadlock, fairness, access control, information flow, QoS, …

• Mobility workbench

4. Linguaggi di programmazione • Google Go (concurrency) e ORC (orchestration)

• Rif. ad altri linguaggi (Erlang, Ada, …)

http://www.math.unipd.it/~baldan/Global

Algoritmi di Approssimazione

Obiettivi formativi :

Molti problemi computazionali di interesse pratico non ammettono

algoritmi efficienti per la loro risoluzione. Tali problemi si possono

quindi risolvere soltanto per istanze molto piccole ma non nei casi di

interesse pratico.

Il corso mostra come si possano ottenere algoritmi di

approssimazione i quali calcolano soltanto una "approssimazione"

della soluzione del problema in modo molto più efficiente e risultano

quindi utilizzabili effettivamente nei casi pratici.

Docente: Livio Colussi

Fondamenti logici dei linguaggi

funzionali (affine)

Scopo: fornire una introduzione teorica ai linguaggi

di programmazione funzionali tipati e non tipati.

λ

tipi programmi

logica informatica

ML

Docente: Silvio Valentini

Fondamenti logici dei linguaggi

funzionali

Contenuti:

● ll λ-calcolo tipato semplice, ed i suoi legami con la logica intuizionista ,

● λ-calcoli con sistemi di tipo piu’ generali:

● calcolo con tipi dipendenti, legame con la logica del primo ordine

● calcoli con tipi di secondo ordine, legame con l'aritmetica di Heyting al secondo ordine

● calcoli estremamente potenti che considerano entrambi i sistemi di tipi ed eventualmente anche i tipi induttivamente generati.

● Per tutti tali lambda calcoli si intendono dimostrare il teorema di

normalizzazione e di confluenza, e fornire esempi di applicazione in informatica

teorica.


Riferimenti: in lingua inglese, www.math.unipd.it/~languasc/Teaching.html

Obiettivi formativi Panoramica sugli aspetti teorici di base

Analisi critica delle applicazioni e dei protocolli crittografici attualmente in uso

Prerequisiti: buona conoscenza del primo corso di Algebra e di Analisi Matematica

Contenuti Analisi della teoria elementare e computazionale dei numeri alla base dei metodi crittografici moderni

Studio dei protocolli di trasmissione sicura delle informazioni

Modalità d’esame scritto (lista di domande su argomenti del corso; no esercizi)

Prospettive occupazionali Scarse nel panorama italiano, ma interesse crescente ove si trattano dati sensibili (telecomunicazioni, banche, PP.AA.)

Nettamente più avanzati i panorami europeo extraitaliano e statunitense

Docente: Alberto Tonolo

http://www.math.unipd.it/~languasc/Teaching.html





A.A. 2012/2013

Area Sistemi

46

Area Sistemi

Profilo professionale Esperti in sviluppo, studio, gestione di sistemi complessi

Insegnamento principale da 8 CFU Sistemi Concorrenti e Distribuiti

Altri insegnamenti da 6 CFU Amministrazione di Sistema Analisi Numerica (affine) Crittografia (affine) Reti wireless Sicurezza Sistemi Ipermediali Sistemi Real-Time Tecnologie Web 2

47

Sistemi concorrenti e distribuiti

Obiettivi formativi Acquisire familiarità con le problematiche di concorrenza e

distribuzione nell’analisi, progettazione e realizzazione di sistemi software

Modalità d’esame Progetto (individuale o collaborativo), dimostrazione e

discussione di una relazione tecnica di accompagnamento

Prospettive professionali Si tratta di un argomento fondazionale alla base di molte attività

applicative e di ricerca che includono virtualizzazione, multicore processors e cloud computing

Ambiti di tesi Diversi progetti di ricerca condotti dal docente richiedono forti

conoscenze di SCD

Prevalenza di tesi all’interno di progetti di ricerca

Docente: Tullio Vardanega

48

Sistemi Real-Time

Obiettivi formativi Studiare i fondamenti teorici dello sviluppo e dell’analisi dei

sistemi software soggetti a vincoli temporali

Modalità d’esame Relazione scritta su una specifica applicazione teorico-pratica di

quanto appreso nel corso

Discussione orale

Prospettive professionali Area di conoscenza fondamentale nell’industria dei sistemi

embedded (trasporto, aero-spazio, telecomunicazioni, …)

Ambiti di tesi Diversi progetti di ricerca condotti dal docente richiedono forti

conoscenze di SRT

Prevalenza di tesi all’interno di progetti di ricerca

Spazio per attività applicative e/o divulgative

Docente: Tullio Vardanega

Riferimenti: 1 anno, III trimestre

Web: http://www.math.unipd.it/~conti/teaching.html

Insegnamento ed esame in lingua inglese

Obiettivi Formativi:

Conoscenze di sicurezza di sistema in ambiente linux/win, sicurezza di rete

wireless/wired, web-application security, gestione della sicurezza. Saper aggiornare

autonomamente le proprie competenze nel settore

Prospettive professionali

Responsabile sicurezza sistemi informatici, progettare architettura di sistemi ed

applicazioni sicure, ricerca.

Docente: Mauro Conti

"The protection provided by

encryption is based on the fact

that most people would rather eat

liver than do mathematics"

Bill Neugent

Sicurezza (1/2)

http://www.math.unipd.it/~conti/teaching.html

http://www.math.unipd.it/~conti/teaching.html

Argomenti

I parte: Computer Security Technology and

Principles; Software Security and Trusted Systems;

Management Issues; Cryptographic Algorithms;

Network Security

II parte: Cutting Edge Research Issues, inclusi

seminari con esperti internazionali

Modalità di esame: Prova Scritta / Presentazione

Tesi:

• Sicurezza/privacy in ambiente wired/wireless

networks, distributed systems, smartphone, social

networks, sensor networks, RFID, cloud computing.

Docente: Mauro Conti Sicurezza (2/2)

51

Sistemi ipermediali (1/2)

Obiettivi formativi Tecnologie e strumenti alla base del progetto di sistemi ipertestuali e

multimediali

Principali tecnologie di codifica, memorizzazione e diffusione di informazioni multimediali (audio, video, immagini).

Argomenti trattati

Le immagini: la percezione visiva, formati standard

GIF, PNG, JPEG, JPEG2000, …

L'audio digitale: la percezione acustica, i formati standard

WAV, MP3, MIDI, …

Il video digitale: la percezione visiva di immagini in movimento, differenza tra video digitale e video analogico, i formati standard

H261, H263, la famiglia MPEG, DivX, Xvid, …

La trasmissione dei dati continui. La suite di protocolli RTSP, RTCP e RTP. Concetto di qualità di sevizio (QoS)

I sistemi operativi per media continui. Gestione delle risorse.

Cenni alla programmazione su SmartPhone.

Docenti: Ombretta Gaggi, Claudio Palazzi

52

Sistemi ipermediali (1/2) Modalità d'esame

Orale oppure progetto o esercizio sperimentale con relazione e

presentazione

Riferimenti

docenti.math.unipd.it/gaggi

Ambiti di Tesi

Progetto e sviluppo di Sistemi Multimediali Complessi

Studio di nuove interfacce multimediali

53

Reti wireless (1/2)

Riferimenti: I Trimestre, www.math.unipd.it/~cpalazzi/retiwireless.html

Insegnamento erogato in lingua INGLESE

Obiettivi formativi

Panoramica dei principali protocolli, sistemi e servizi basati su tecnologia di comunicazione wireless e mobile

Problemi e soluzioni nell’interazione tra protocolli standard di rete e sistemi wireless

Visione critica di prospettive e utilizzo dei sistemi wireless

Modalità d’esame

Progetto su protocolli/applicazioni wireless (anche per smartphones)

Orale sulla parte teorica del corso

Docente: Claudio Palazzi

54

Reti wireless (2/2) Mobile lab

Progetto su smartphone (Android, iPhone, Symbian)

Prospettive professionali

Conoscenza critica delle problematiche d’uso di sistemi wireless e capacità di proporre soluzioni allo stato dell’arte

Ambiti di tesi

Proposta e analisi di nuovi protocolli di rete per contesti wireless o ibridi

Realizzazione di servizi Web Squared basati sull’integrazione Web con dispositivi pervasivi (es. smartphone)

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Tecnologie Web 2

Obiettivi formativi

Panoramica introduttiva delle principali tecnologie web di livello avanzato AJAX, Semantic Web, Web 2.0, Social Web, …

Modalità d’esame

Scritto, orale a soglia minima

Docente: Massimo Marchiori

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Uno sguardo sul resto

Amministrazione di sistema Introduzione al service management

Tematica di notevole rilevanza professionale e applicazione trasversale

Già oggetto di diverse tesi di laurea (relatore Vardanega)

Tecnologie open-source Visione critica sul mondo del F/OSS: genesi, applicabilità, prospettive,

criticità

Tematica di rilevanza strategica ma con ancora contenute ricadute

occupazionali

Docente: Francesco Clabot

Docente: Francesco Tapparo

Documents

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