Catalogo dei Corsi di studio

Course material will be made available on the Sapienza e-learning platform: https://elearning.uniroma1.it/ .

Information about courses is available under the label "Insegnamenti".

Exam schedules (including "appelli straordinari") are in Infostud.

You may contact me at: tronci@di.uniroma1.it .

Laurea Triennale in Informatica

Ingegneria del Software (SE) - AA 2023/24.

Codice OPIS: L6W7560F

All info about the course syllabus, material, exams, and projects will be available on the Sapienza e-learning platform: https://elearning.uniroma1.it/ under the course "Software Engineering - AY 2023/24".

Start date: Wednesday, October 4th, 2023

Class Schedule:

-- Monday, 4pm - 7pm, Edificio CU032-E01PTEL001 - Aula I Caglioti 
-- Wednesday, 11.00am - 1.00pm, Edificio: RM018-E01PTEL025, Aula 3L, Via del Castro Laurenziano 7A.

Please register with the "Software Engineering" course on https://elearning.uniroma1.it/  to allow easy communication.

Verifica e Validazione dei Sistemi intelligenti / (V&V) - AA 2023/24

Codice OPIS corso in presenza: REKUSTJ8

Codice OPIS corso in teledidattica: 5U6IQ7F2

Start date: Feb. 27th, 2024

Class Schedule: 

Tuesday, 10.30 am - 1 pm, Aula S1, Edificio E, Viale Regina Elena 295, Roma

Wednesday, 2.30 pm - 4 pm, Aula S1, Edificio E, Viale Regina Elena 295, Roma

Please register with the "Verifica e Validazione dei Sistemi intelligenti " course at https://elearning.uniroma1.it/ to easy communication.

Master's Degree in Computer Science / Laurea Magistrale in Informatica

Automatic Verification of Intelligent Systems (AVIS) - AY 2023/24

Codice OPIS: H0KTWIBU

All course syllabus information, material, exams, and projects will be available on the Sapienza e-learning platform: https://elearning.uniroma1.it/ under the course "Automatic Verification of Intelligent Systems - AY 2023/24".

Start date: Wednesday, October 4th, 2023

Class Schedule:

-- Monday, 10.00AM - 12.00PM,  AULA G50, Palazzina G in Viale Regina Elena 295 Roma.
-- Wednesday, 2 pm - 4 pm, AULA S1, Palazzina E in Viale Regina Elena 295 Roma.

Please register with the "Automatic Verification of Intelligent Systems" course on https://elearning.uniroma1.it/  to allow easy communication.

Linked to ongoing research projects, I have many theses available for undergraduate students (Laurea Triennale) as well as for graduate students (Laurea Magistrale).

Here is a (non-exhaustive) list of topics:

AI, Model-Checking and Formal Methods for Software Engineering

• Automatic Design of Intelligent Systems 
• Automatic design of cloud-based Cyber-Physical Systems
• Automatic design and verification of cloud-based systems (e.g., Networks of Containers)
• Simulation-based design of Intelligent Systems from Digital Twins.
• Automatic anomaly detection systems
• Automatic anomaly forecasting systems

Bioinformatics 

• Identification of biomarkers (e.g., for tumours) from gene expression data
• Inferring Gene Regulatory Networks from Time Series Data
• In-silico trial through digital twins (Virtual Patients) based on Biochemical Networks and data from repositories such as https://elixir-europe.org/services/tag/data-resources 

Smart Grid

• Software-based management of Smart Grids
• Automatic management of electric grids with renewables and energy storage systems

Available Industrial Theses

Through collaborations with leading Industries, many theses are available for undergraduate (Laurea Triennale) and graduate (Laurea Magistrale) students.

Here is a (non-exhaustive) list of topics (in English or Italian, as they were provided).

• Computer Vision: algoritmi per l’enhancement di video per telecamere TV e IR. Un possibile scenario di tesi potrebbe essere quello di confrontare dei paper innovativi sull’argomento “Video Fusion di telecamere TV e IR” e di implementarne uno particolarmente interessante. Studenti con laurea Magistrale. Contattere Enrico Tronci: tronci@di.uniroma1.it
• Database Non Relazionali. Un possibile scenario di testi potrebbe essere quello di fare un’analisi dei requisiti tra vari DBMS No-SQL (MongoDB, Redis, ecc) in relazione al dominio di applicazione e ai tipi di dati da gestire e di condurre un benchmark sulle API di utilizzo e le relative performance; nonché un raffronto con DB relazionali tradizionali in termini di pro e contro delle varie soluzioni. Come dicevamo, questo tipo di tesi è al limite tra lo sperimentale e il compilativo, pertanto applicabile anche per una tesi triennale. Studenti con laurea sia Triennale che Magistrale. Contattere Enrico Tronci: tronci@di.uniroma1.it
• Algoritmi per Fusione dati sensoriali provenienti da veicoli unmanned: fondere i dati provenienti dai sensori afferenti al payload dei veicoli unmanned in movimento, con i dati dei sensori a bordo del veicolo ospitante (es. Nave). Un possibile scenario di tesi potrebbe essere quello di studiare dei paper sull’argomento e implementare quello più adatto allo specifico dominio di applicazione. Studenti con laurea Magistrale. Contattere Enrico Tronci: tronci@di.uniroma1.it
• Avatar per scenari di training cooperante: alcuni sistemi di Comando e Controllo necessitano la cooperazione di più operatori con Ruoli operativi distinti per condurre a compimento una operazione militare (es. Catena di ingaggio). Un possibile scenario di tesi potrebbe essere quello di studiare una soluzione basata sui “Sistemi Esperti” / “Alberi Decisionali” (o altro) che possa realizzare la virtualizzare di uno degli operatori cooperanti (Avatar) con cui l’operatore fisico in training possa cooperare in esercitazioni con scenari reali e interattivi. Studenti con laurea Magistrale.  Contattere Enrico Tronci: tronci@di.uniroma1.it
• Generazione di immagini satellitari raster ad alta risoluzione a partire da informazioni vettoriali liberamente disponibili (e.g. OpenStreetMap) ed immagini raster a bassa risoluzione: valutazione di caratteristiche, limitazioni, potenzialità.”.  (un riferimento ad uno studio di riferimento è l’articolo disponibile a questo link: https://vcg.leeds.ac.uk/projects/sss/.) Studenti con laurea Magistrale. Contattere Enrico Tronci: tronci@di.uniroma1.it