Corso di laurea: Informatica Programmazione per l'A.A. 2019/2020

Lo studente espliciterà le proprie scelte al momento della presentazione, tramite INFOSTUD, del piano di completamento o del piano di studio individuale, secondo quanto stabilito dal regolamento didattico del corso di studio.

Metodologico

Terzo anno

Primo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1041727 - AUTOMI CALCOLABILITA' E COMPLESSITA' (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conosceranno i metodi e risultati di base della della teoria degli automi, della calcolabilità e della complessità e sapranno applicarli per individuare la complessità di problemi in diversi campi. In particolare sapranno:
- le diverse caratterizzazioni dei linguaggi regolari
- giustificare l'esistenza di problemi privi di soluzioni algoritmiche o intrattabili
- descrivere esempi concreti di problemi indecidibili, non dimostratamente intrattabili o intrattabili
- il senso e l'importanza della questione "P=NP?"

Competenze acquisite
Gli studenti impareranno:
- come costruire automi finiti (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
- a usare la diagonalizzazione e la riducibilità tra problemi per dimostrarne l'indecidibilità
- a usare la riducibilità polinomiale per individuare la classe di complessità di problemi di decisione in vari campi.

- FACHINI EMANUELA (programma)
Il corso presenta alcuni dei principali risultati dell'Informatica Teorica. Sono i risultati che cercano di dare risposte a queste due fondamenti domande: possiamo trovare un algoritmo per risolvere un dato problema e, se sì, quanto può essere efficiente l'algoritmo?
Automi e Linguaggi: linguaggi regolari e automi a stati finiti. Linguaggi acontestuali e automi a pila. 30 ore
Teoria della Calcolabità: macchine di Turing.Tesi di Church-Turing. Problemi indecidibili: il problema della fermata per macchine di Turing. La riduzione tra problemi: uno strumento per dimostrarne l'indecibilità o la decidibilità. Esempi di problemi decidibili e indecidibili. 10 ore
Teoria della Complessità: complessità di tempo e spazio per le macchine di Turing. Classi di complessità. Problemi trattabili e problemi non provatamente intrattabili: le classi P e NP. Riduzioni polinomiali e NP-completezza. Teorema di Cook- Levin e altri problemi NP-completi. Il teorema di Savitch e le classi di complessità di spazio PSPACE e PSPACE-completo. 20 ore

M. Sipser, Introduction to the Theory of Computation, PWS Publishing Company, II edizione (ma anche la prima va bene). E' disponibile la traduzione in italiano: Introduzione alla teoria della computazione. Apogeo Edizioni.

(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti metodologici caratterizzanti - (visualizza) 6

1022264 - LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Paradigmi di programmazione (funzionale, ad oggetti ecc.). Elementi di semantica operazionale, teoria dei tipi e metodi di verifica.

Competenze acquisite
Capacità di applicare strumenti formali (matematici e logici) nello studio dei linguaggi di programmazione e delle proprietà dei programmi.

- CENCIARELLI PIETRO (programma)
Nozioni preliminari
– Algebra • Induzione strutturale • Tipi induttivi (naturali, liste, alberi...) • Sintassi astratta
– Co-algebra • Co-induzione
• Oggetti e tipi di dato astratto Parte I: paradigmi di programmazione
– Il paradigma funzionale • Binding statico e binding dinamico • Valutazione lazy e valutazione eager • Semantica di un (mini) linguaggio funzionale
– Il paradigma imperativo • Le locazioni
• Il passaggio dei parametri (valore, reference e nome)
• Semantica di un (mini) linguaggio Algol-like – Il paradigma ad oggetti (cenni)
Parte II: correttezza di programmi
– Specifica e verifica nei linguaggi imperativi • Il metodo delle invarianti • Hoare Logic
– Specifica e verifica nei linguaggi funzionali • Teorie equazionali • Una teoria dei tipi dipendenti
Parte III: sistemi dei tipi
– I tipi nei linguaggi funzionali • Annotazioni di tipo come specifica • Inferenza dei tipi come verifica
– Il polimorfismo • Tipi generici
• Il polimorfismo in ML
Epilogo – Una mappa concettuale: linguaggi, logica, algebra e modelli.

Dispense (http://wwwusers.di.uniroma1.it/~lpara/DISPENSE/note.pdf)
(Date degli appelli d'esame)

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1022265 - MODELLI E OTTIMIZZAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Il corso fornisce conoscenze:
- sulle principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
- sulle proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
- sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
- sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti acquisiscono:
- Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
- capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
- capacità di usare bibliografia e software in inglese;
- capacità di identificare problemi di Programmazione matematica e Ottimizzazione;
- capacità di realizzare un modello di un problema matematico, determinando se è lineare, intero, non lineare, di trovare soluzioni per il modello usando gli algoritmi appropriati, di interpretare la soluzione;
- familiarità con pacchetti software di modellizzazione e ottimizzazione.

- GALESI NICOLA (programma)
Modellazione booleana
Modellazione di problemi di programmazione lineare e ricerca operativa
Il Simplesso
Metodo dei Tableau
Metodo Algebrico
Dualità da esempi (connettività e matching)
Teoria delle Dualità
Programmazione Intera
Metodo dei Tagli
Metodi Branch and Bound
Problema del Flusso Massimo e del Taglio minimo

1. A Gentle Introduction to linear optimization.
Guenin, Konemann, Tuncel
Cambridge University Press

2. Ricerca operativa. Fondamenti
F. Hillier, G. Liebermann.
McGraw-Hill
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1041486 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Gli studenti comprenderanno i principi della concorrenza, del parallelismo, e le problematiche algoritmiche e di programmazione che emergono nel progetto e nell'analisi di software parallelo.

Competenze acquisite
Gli studenti saranno in grado di:
- Scrivere software in grado di sfruttare il parallelismo delle moderne architetture di
calcolo
- Decomporre un problema in modo tale che molte parti del problema possano
essere risolte in parallelo
- Progettare ed analizzare strutture dati concorrenti

- Erogato presso 1041486 PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE Martinelli Michele (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze: fondamenti di sicurezza dei dati (cifrari simmetrici ed asimmetrici); i più diffusi modelli di controllo degli accessi e loro implementazioni, tecniche di base di sicurezza di rete (protocolli di sicurezza, PKI); fondamenti di progettazione e programmazione sicura.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- Usare le tecniche di base ed i pacchetti software per migliorare la confidenzialità e l’integrità dei dati.
- Applicare i principi di base di progettazione sicura e di selezionare i protocolli di rete sicuri più appropriati.
- Usare gli strumenti più diffusi per identificare e rimuovere le vulnerabilità del software.

- PARISI PRESICCE FRANCESCO (programma)
Introduzione alla sicurezza informatica: nozioni di vulnerabilità, attacco, politiche di sicurezza. Fondamenti di modelli di sicurezza per la confidenzialità, integrità e responsabilità, ed indecidibilità della sicurezza. Caratteristiche principali dei sistemi di cifratura simmetrica ed asimmetrica, funzioni hash. Tecniche per migliorare la sicurezza dei principali protocolli utilizzati per fornire servizi su internet. Discussione delle più diffuse vulnerabilità delle applicazioni software: come rilevarle e come rimuoverle.

nessuno
solo Bibliografia di riferimento
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

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1022264 - LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Paradigmi di programmazione (funzionale, ad oggetti ecc.). Elementi di semantica operazionale, teoria dei tipi e metodi di verifica.

Competenze acquisite
Capacità di applicare strumenti formali (matematici e logici) nello studio dei linguaggi di programmazione e delle proprietà dei programmi.

- CENCIARELLI PIETRO (programma)
Nozioni preliminari
– Algebra • Induzione strutturale • Tipi induttivi (naturali, liste, alberi...) • Sintassi astratta
– Co-algebra • Co-induzione
• Oggetti e tipi di dato astratto Parte I: paradigmi di programmazione
– Il paradigma funzionale • Binding statico e binding dinamico • Valutazione lazy e valutazione eager • Semantica di un (mini) linguaggio funzionale
– Il paradigma imperativo • Le locazioni
• Il passaggio dei parametri (valore, reference e nome)
• Semantica di un (mini) linguaggio Algol-like – Il paradigma ad oggetti (cenni)
Parte II: correttezza di programmi
– Specifica e verifica nei linguaggi imperativi • Il metodo delle invarianti • Hoare Logic
– Specifica e verifica nei linguaggi funzionali • Teorie equazionali • Una teoria dei tipi dipendenti
Parte III: sistemi dei tipi
– I tipi nei linguaggi funzionali • Annotazioni di tipo come specifica • Inferenza dei tipi come verifica
– Il polimorfismo • Tipi generici
• Il polimorfismo in ML
Epilogo – Una mappa concettuale: linguaggi, logica, algebra e modelli.

Dispense (http://wwwusers.di.uniroma1.it/~lpara/DISPENSE/note.pdf)
(Date degli appelli d'esame)

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1022265 - MODELLI E OTTIMIZZAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Il corso fornisce conoscenze:
- sulle principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
- sulle proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
- sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
- sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti acquisiscono:
- Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
- capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
- capacità di usare bibliografia e software in inglese;
- capacità di identificare problemi di Programmazione matematica e Ottimizzazione;
- capacità di realizzare un modello di un problema matematico, determinando se è lineare, intero, non lineare, di trovare soluzioni per il modello usando gli algoritmi appropriati, di interpretare la soluzione;
- familiarità con pacchetti software di modellizzazione e ottimizzazione.

- GALESI NICOLA (programma)
Modellazione booleana
Modellazione di problemi di programmazione lineare e ricerca operativa
Il Simplesso
Metodo dei Tableau
Metodo Algebrico
Dualità da esempi (connettività e matching)
Teoria delle Dualità
Programmazione Intera
Metodo dei Tagli
Metodi Branch and Bound
Problema del Flusso Massimo e del Taglio minimo

1. A Gentle Introduction to linear optimization.
Guenin, Konemann, Tuncel
Cambridge University Press

2. Ricerca operativa. Fondamenti
F. Hillier, G. Liebermann.
McGraw-Hill
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1041486 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Gli studenti comprenderanno i principi della concorrenza, del parallelismo, e le problematiche algoritmiche e di programmazione che emergono nel progetto e nell'analisi di software parallelo.

Competenze acquisite
Gli studenti saranno in grado di:
- Scrivere software in grado di sfruttare il parallelismo delle moderne architetture di
calcolo
- Decomporre un problema in modo tale che molte parti del problema possano
essere risolte in parallelo
- Progettare ed analizzare strutture dati concorrenti

- Erogato presso 1041486 PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE Martinelli Michele (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze: fondamenti di sicurezza dei dati (cifrari simmetrici ed asimmetrici); i più diffusi modelli di controllo degli accessi e loro implementazioni, tecniche di base di sicurezza di rete (protocolli di sicurezza, PKI); fondamenti di progettazione e programmazione sicura.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- Usare le tecniche di base ed i pacchetti software per migliorare la confidenzialità e l’integrità dei dati.
- Applicare i principi di base di progettazione sicura e di selezionare i protocolli di rete sicuri più appropriati.
- Usare gli strumenti più diffusi per identificare e rimuovere le vulnerabilità del software.

- PARISI PRESICCE FRANCESCO (programma)
Introduzione alla sicurezza informatica: nozioni di vulnerabilità, attacco, politiche di sicurezza. Fondamenti di modelli di sicurezza per la confidenzialità, integrità e responsabilità, ed indecidibilità della sicurezza. Caratteristiche principali dei sistemi di cifratura simmetrica ed asimmetrica, funzioni hash. Tecniche per migliorare la sicurezza dei principali protocolli utilizzati per fornire servizi su internet. Discussione delle più diffuse vulnerabilità delle applicazioni software: come rilevarle e come rimuoverle.

nessuno
solo Bibliografia di riferimento
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti metodologici affini - (visualizza) 6

97597 - FISICA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
L'obiettivo del corso è principalmente quello di insegnare il metodo scientifico. Per ogni argomento trattato, sono presentate le osservazioni sperimentali (o numeriche) del fenomeno che si vuole capire. Viene quindi illustrato il processo di riduzionismo, con le relative approssimazioni, che porta ad un modello sufficientemente semplice da poter essere analizzato con metodi matematici. Infine sono introdotte le leggi fisiche che permettono la spiegazione del fenomeno osservato, mettendo in luce l'ambito di validità di tale leggi e i loro limiti.

Competenze acquisite
Alla fine di questo corso lo studente dovrebbe aver appreso il metodo scientifico e dovrebbe essere in grado di applicarlo a qualsiasi problema di tipo scientifico che si trovi ad affrontare. In pratica dovrebbe aver sviluppato quella capacità di "problem solving" che è molto richiesta in qualsiasi disciplina tecnico-scientifica.Inoltre dovrebbe aver acquisito un bagaglio di leggi fisiche di base, che gli permettano di capire molti dei fenomeni naturali e dei dispositivi tecnologici che lo circondano.

- PANNARALE GRECO FRANCESCO (programma)
INTRODUZIONE – Metodo scientifico. Grandezze fisiche e unità di misura. Grandezze fondamentali e grandezze derivate. Calcolo dimensionale. Cifre significative ed ordine di grandezza.

MECCANICA
* CINEMATICA – Concetto di punto materiale. Coordinate. Posizione e spostamento. Velocità ed accelerazione medie ed istantanee. Casi speciali di moti unidimensionali (rettilineo uniforme ed uniformemente accelerato). Richiami sui vettori. Moto in due e tre dimensioni. Moto circolare uniforme. Balistica.
* DINAMICA – Prima, seconda e terza legge della dinamica. Legge di gravitazione universale. Reazioni vincolari. La forza di attrito. Resistenza in un mezzo. Piano inclinato. Forza elastica, pendolo e moto armonico.
* LAVORO ED ENERGIA – Definizioni. Lavoro della forza peso, di attrito ed elastica. Teorema dell’energia cinetica. Potenza. Forze conservative. Energia potenziale (della forza peso, elastica e gravitazionale). Conservazione dell’energia meccanica.
* DINAMICA DEI SISTEMI – Impulso di una forza. Prima equazione cardinale. Teorema del centro di massa. Energia cinetica di un sistema di punti materiali. Urti. Energia cinetica di un corpo rigido. Momento di una forza. Coppia di forze. Equilibrio di un corpo rigido. Momento angolare e momento della forza. Seconda equazione cardinale. Rotazione di un corpo rigido attorno ad un asse. Rotolamento.

ELETTROMAGNETISMO
* ELETTROSTATICA – Densità di carica. Legge di Coulomb. Campo elettrico. Dipolo elettrico.
* TEOREMA DI GAUSS – Dimostrazione. Applicazioni: sfera, filo infinito, piano infinito, doppio strato.
* POTENZIALE ELETTROSTATICO – Lavoro e differenza di potenziale. Potenziale di un sistema di cariche puntiformi. Potenziale di distribuzioni continue di carica (sfera, filo infinito, anello). Potenziale del dipolo. Dipolo in un campo elettrico esterno. Energia potenziale elettrostatica.
* CONDUTTORI E CONDENSATORI – Proprietà. Induzione elettrostatica. Capacità di un conduttore. Condensatori piani, sferici, cilindrici. Condensatori in serie e in parallelo.
* CORRENTE ELETTRICA E LEGGE DI OHM – Corrente e densità di corrente. Resistenza elettrica. Resistenze in serie e in parallelo. Generatore di tensione. Effetto Joule. Leggi di Kirchhoff. Circuito RC.
* CAMPO MAGNETICO – Introduzione. Campo magnetico di un filo infinito, di un circuito, di una spira. Teorema di Gauss per il campo magnetico. Teorema della circuitazione.
* FORZE MAGNETICHE – Forza magnetica su un circuito. Forza di Lorentz. Moto di una carica in un campo magnetico uniforme. Momento di dipolo magnetico.
* INDUZIONE MAGNETICA – Esperimenti storici. Flusso. Legge di Faraday e forza elettromotrice indotta. Legge di Faraday e forza di Lorentz. Energetica. Generatori di tensione alternata. Autoinduzione. Circuito RL. Legge di Ampere-Maxwell. Equazioni di Maxwell.

Il corso si basa sul libro di testo "Fisica" di Ferrari, Luci, Mariani, Pelissetto [Vol.1 "Meccanica e Termodinamica", Vol.2 "Elettromagnetismo e Ottica"]. Lo/a studente/essa potrà utilizzare qualunque altro libro di testo di fisica generale. Si consigliano, ad esempio, anche:

* Serway, Jewett - Physics for Scientists and Engineers with Modern Physics
* Halliday – Fundamentals of Physics
(Date degli appelli d'esame)

6 FIS/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022264 - LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Paradigmi di programmazione (funzionale, ad oggetti ecc.). Elementi di semantica operazionale, teoria dei tipi e metodi di verifica.

Competenze acquisite
Capacità di applicare strumenti formali (matematici e logici) nello studio dei linguaggi di programmazione e delle proprietà dei programmi.

- CENCIARELLI PIETRO (programma)
Nozioni preliminari
– Algebra • Induzione strutturale • Tipi induttivi (naturali, liste, alberi...) • Sintassi astratta
– Co-algebra • Co-induzione
• Oggetti e tipi di dato astratto Parte I: paradigmi di programmazione
– Il paradigma funzionale • Binding statico e binding dinamico • Valutazione lazy e valutazione eager • Semantica di un (mini) linguaggio funzionale
– Il paradigma imperativo • Le locazioni
• Il passaggio dei parametri (valore, reference e nome)
• Semantica di un (mini) linguaggio Algol-like – Il paradigma ad oggetti (cenni)
Parte II: correttezza di programmi
– Specifica e verifica nei linguaggi imperativi • Il metodo delle invarianti • Hoare Logic
– Specifica e verifica nei linguaggi funzionali • Teorie equazionali • Una teoria dei tipi dipendenti
Parte III: sistemi dei tipi
– I tipi nei linguaggi funzionali • Annotazioni di tipo come specifica • Inferenza dei tipi come verifica
– Il polimorfismo • Tipi generici
• Il polimorfismo in ML
Epilogo – Una mappa concettuale: linguaggi, logica, algebra e modelli.

Dispense (http://wwwusers.di.uniroma1.it/~lpara/DISPENSE/note.pdf)
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022265 - MODELLI E OTTIMIZZAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Il corso fornisce conoscenze:
- sulle principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
- sulle proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
- sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
- sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti acquisiscono:
- Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
- capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
- capacità di usare bibliografia e software in inglese;
- capacità di identificare problemi di Programmazione matematica e Ottimizzazione;
- capacità di realizzare un modello di un problema matematico, determinando se è lineare, intero, non lineare, di trovare soluzioni per il modello usando gli algoritmi appropriati, di interpretare la soluzione;
- familiarità con pacchetti software di modellizzazione e ottimizzazione.

- GALESI NICOLA (programma)
Modellazione booleana
Modellazione di problemi di programmazione lineare e ricerca operativa
Il Simplesso
Metodo dei Tableau
Metodo Algebrico
Dualità da esempi (connettività e matching)
Teoria delle Dualità
Programmazione Intera
Metodo dei Tagli
Metodi Branch and Bound
Problema del Flusso Massimo e del Taglio minimo

1. A Gentle Introduction to linear optimization.
Guenin, Konemann, Tuncel
Cambridge University Press

2. Ricerca operativa. Fondamenti
F. Hillier, G. Liebermann.
McGraw-Hill
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1041486 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Gli studenti comprenderanno i principi della concorrenza, del parallelismo, e le problematiche algoritmiche e di programmazione che emergono nel progetto e nell'analisi di software parallelo.

Competenze acquisite
Gli studenti saranno in grado di:
- Scrivere software in grado di sfruttare il parallelismo delle moderne architetture di
calcolo
- Decomporre un problema in modo tale che molte parti del problema possano
essere risolte in parallelo
- Progettare ed analizzare strutture dati concorrenti

- Martinelli Michele (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze: fondamenti di sicurezza dei dati (cifrari simmetrici ed asimmetrici); i più diffusi modelli di controllo degli accessi e loro implementazioni, tecniche di base di sicurezza di rete (protocolli di sicurezza, PKI); fondamenti di progettazione e programmazione sicura.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- Usare le tecniche di base ed i pacchetti software per migliorare la confidenzialità e l’integrità dei dati.
- Applicare i principi di base di progettazione sicura e di selezionare i protocolli di rete sicuri più appropriati.
- Usare gli strumenti più diffusi per identificare e rimuovere le vulnerabilità del software.

- PARISI PRESICCE FRANCESCO (programma)
Introduzione alla sicurezza informatica: nozioni di vulnerabilità, attacco, politiche di sicurezza. Fondamenti di modelli di sicurezza per la confidenzialità, integrità e responsabilità, ed indecidibilità della sicurezza. Caratteristiche principali dei sistemi di cifratura simmetrica ed asimmetrica, funzioni hash. Tecniche per migliorare la sicurezza dei principali protocolli utilizzati per fornire servizi su internet. Discussione delle più diffuse vulnerabilità delle applicazioni software: come rilevarle e come rimuoverle.

nessuno
solo Bibliografia di riferimento
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

- - A SCELTA DELLO STUDENTE

6 - - - - Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a) ITA

1022301 - INGEGNERIA DEL SOFTWARE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze relative ai principali modelli di ciclo di vita del software, alle metriche per il dimensionamento dello sforzo, alle tecniche di descrizione delle diverse componenti di un progetto software. Saranno state acquisite conoscenze relative all'uso del linguaggio UML.

Competenze acquisite
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di lavorare in team alle attività di analisi, progettazione, documentazione e gestione di progetti software di medie dimensioni. Avrà imparato a produrre documentazione basata su UML, relativamente ai principali tipi di diagrammi: dei casi d'uso, delle classi, di interazione e collaborazione, di stato e di attività. Infine sarà in grado di produrre una valutazione dello sforzo basato su Punti Funzione.

- BOTTONI PAOLO GASPARE (programma)
L'insegnamento mira a illustrare i fondamenti delle metodologie e degli strumenti per la gestione dei processi software. Particolare attenzione viene dedicata alle metodologie di analisi e progettazione orientate agli oggetti, e alla loro gestione e documentazione mediante UML. Il lavoro necessario per sostenere l'esame prevede la stesura, in gruppo, di un progetto per un sistema informativo di medie dimensioni.

L'insegnamento è fondamentalmente strutturato in tre parti: introduzione agli approcci all'ingegneria del software e al ciclo di vita del software, approfondimento sulle attività di specifica, analisi, progetto e test di sistemi software, tecniche per la gestione dei processi, con particolare riferimento alla gestione della qualità e dei rischi e all'analisi dei costi.

Nel dettaglio:

La prima parte si compone dei seguenti moduli:
1. Introduzione all’Ingegneria del Software
a. Introdurre Ingegneria del Software (SE) e spiegarne importanza
b. Dare risposte a questioni chiave su SE
c. Cenni sulla professione
d. Presentare alcuni casi studio

2. Principi dell’Ingegneria del Software
a. Mostrare principi base per metodi, tecniche, metodologie e strumenti
b. Illustrare principi usabili in ogni fase sviluppo software
c. Evidenziare modularità come principio fondamentale per progetto software

3. Processi software
a. Introdurre modelli di processo software
b. Descrivere attività tipiche di processo
c. Descrivere approcci a:
i. Gestione cambiamento
ii. Miglioramento processi

4. Sviluppo rapido e metodi agili
a. Discutere approcci prototipali e di sviluppo rapido
b. Discutere essenza di metodi di sviluppo agili
c. Discutere metodi di gestione di processi agili
d. Spiegare ruolo prototipazione in processo software

5. Introduzione allo Unified Process
a. Discutere UP come metodo strutturato
i. Organizzato in fasi e attività
ii. Guidato dai casi d’uso
iii. Centrato sull’architettura
iv. Focalizzato sui rischi

La seconda parte si compone dei seguenti moduli

6. Ingegneria dei Requisiti
a. Descrivere attività di ingegneria requisiti
b. Introdurre tecniche di estrazione e analisi requisiti
c. Introdurre concetti di requisiti utente e sistema
d. Descrivere requisiti funzionali e non-funzionali
e. Fornire indicazioni su scrittura dei requisiti
f. Discutere validazione e cambiamento di requisiti

7. Modellazione di sistema e UML
a. Introdurre tipi di modelli di sistema
b. Descrivere modellazione comportamentale, dei dati, e degli oggetti
c. Introdurre alcune notazioni usate in Unified Modeling Language (UML)

8. Dall'analisi al progetto
a. Da modello dei casi d’uso a modello di analisi
b. Da modello di analisi a modello di progetto
c. Tracciabilità
d. Ruolo delle interfacce
e. Diagrammi di collaborazione

9. Progetto Architetturale
a. Introdurre importanza progetto architetturale.
b. Spiegare decisioni di progetto architetturale.
c. Illustrare alcune architetture di applicazione.
d. Illustrare alcune architetture distribuite.
e. Discutere architetture di riferimento per comunicare e confrontare architetture.

10. Testing
a. Discutere differenze fra prove di validazione e prove di difetti
b. Descrivere principi di prove di sistema e di componente
c. Descrivere strategie per generare casi di prova di sistema
d. Comprendere caratteristiche essenziali di strumenti usati per automazione prove

11. Design Pattern
a. Introdurre il concetto di Pattern di Progetto
b. Illustrare alcuni pattern significativi
c. Mostrarne la specifica originale
d. Introdurre una notazione per variabilità

La terza parte si compone dei seguenti moduli:

12. Gestione del progetto – Pianificazione
a. Spiegare compiti principali gestori di progetto
b. Introdurre gestione progetto software
c. Discutere processo pianificazione progetto
d. Mostrare rappresentazioni grafiche temporizzazioni

13. Gestione del progetto: Rischi e garanzia di qualità
a. Discutere rischio e processo di gestione rischio
i. Modellazione dell’impatto
ii. Schede di rischio
b. Discutere approccio alla qualità
i. Costo degli errori
ii. Gestione della configurazione

Ogni modulo è in media coperto in due lezioni (per complessive 5 ore circa), con il modulo relativo a Modellazione di sistema e UML che richiede un tempo maggiore (10 ore circa), essendo integrato con dimostrazioni pratiche di utilizzo di uno strumento di modellazione e i moduli introduttivi coperti tipicamente in una lezione (2,5 ore).

Ian Sommerville, Software Engineering, 10th Edition, Pearson, 2016 (edizione italiana 2017)

(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Secondo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

Gruppo opzionale: Insegnamenti metodologici caratterizzanti - (visualizza) 6

1022289 - COMBINATORIA PER INFORMATICA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente frequentatore avrà:
- una certa familiarità con il metodo di 'spingere i confini all'estremo';
- una cultura di base in teoria dei grafi: classi di grafi e teoremi classici.

Competenze acquisite
Capacità di applicare gli elementi della combinatoria nell'analisi e la progettazione di algoritmi.

- Erogato presso 1022289 COMBINATORIA PER INFORMATICA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE GALESI NICOLA (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell’IA e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento, ed elaborazione automatica del linguaggio naturale.

Competenze acquisite
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software avanzati. Essere in grado di comprendere ed utilizzare autonomamente tecniche più avanzate dell’IA.

- MANCINI TONI (programma)
1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA), panoramica delle diverse sottodiscipline, aspetti storici
2. Agenti intelligenti, razionalità, tipologie di ambienti e di agenti
3. Strategie di ricerca non informata: in ampiezza, a costo uniforme, in profondità, a profondità limitata, ad approfondimento iterativo
4. Strategie di ricerca informata: best-first greedy, A; funzioni euristiche: ammissibilità e consistenza
5. Algoritmi di ricerca a miglioramento iterativo: hill-climbing, steepest-descent, simulated annealing, local beam, algoritmi genetici
6. Problemi di soddisfacimento di vincoli: definizione, varianti, propagazione di vincoli (nodo-, arco-, cammino-, K-consistenza), backtracking, backjumping, ricerca locale
7. Conoscenza e ragionamento, agenti basati sulla logica proposizionale, SAT
8. Inferenza nella logica del primo ordine
9. Pianificazione classica
10. Conoscenza e ragionamento in presenza di incertezza: reti bayesiane, cenni di teoria delle decisioni
11. Cenni di apprendimento automatico: induzione di alberi di decisione da esempi.

Materiale didattico reso disponibile dal docente.
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti metodologici di completamento - (visualizza) 6

1022289 - COMBINATORIA PER INFORMATICA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente frequentatore avrà:
- una certa familiarità con il metodo di 'spingere i confini all'estremo';
- una cultura di base in teoria dei grafi: classi di grafi e teoremi classici.

Competenze acquisite
Capacità di applicare gli elementi della combinatoria nell'analisi e la progettazione di algoritmi.

- GALESI NICOLA* (programma)
Grafi

Concetti fondamentali di grafi.
Connessione, distanza.
Esistenza di circuiti euleriani.
Gradi e numero di archi: il metodo del doppio conteggio.
Teorema di Bondy.

Alberi, foreste, permutazioni.

Teorema di Cayley sul numero di alberi di copertura.
Il codice di Prüfer.
Vertebrati e dimostrazione della formula di Cayley tramite la rappresentazione grafica di funzioni f:[n]-[n].
La decomposizione ciclica di permutazioni.
Parità di permutazioni.

· Colorazione e Teoria di Ramsey.

Grafi bipartiti.

Numero cromatico.
Limitazioni per il numero cromatico e il numero di stabilità in termini del grado massimo.
Il Teorema di esistenza di Erdös di grafi con "piccoli" numeri omega e alfa ma di "grande" numero cromatico.

Combinatoria estremale.

Teorema di Mantel-Turán.
Teorema di Sperner.
Teorema di Erdös-Ko-Rado.

Tecniche di conteggio.

Il principio di inclusione-esclusione.
Applicazione al numero di permutazioni senza punti fissi.
Applicazione alla funzione di Euler.

J. Korner. Appunti di Combinatoria

J.H.van Lint, R.M.Wilson, A course in Combinatorics, 2nd edition. Cambridge University Press (2001).

P.J.Cameron, Combinatorics. Topics, techniques, algorithms. Cambridge University Press (1994).

R.L.Graham, D.E.Knuth, O.Patashnik, Matematica Discreta. Hoepli (1992).

J.Matousek, J.Nesetril, Invitation to Discrete Mathematics. Clarendon Press (1998).

S. Jukna
Extremal Combinatorics
With Applications in Computer Science
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell’IA e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento, ed elaborazione automatica del linguaggio naturale.

Competenze acquisite
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software avanzati. Essere in grado di comprendere ed utilizzare autonomamente tecniche più avanzate dell’IA.

- MANCINI TONI (programma)
1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA), panoramica delle diverse sottodiscipline, aspetti storici
2. Agenti intelligenti, razionalità, tipologie di ambienti e di agenti
3. Strategie di ricerca non informata: in ampiezza, a costo uniforme, in profondità, a profondità limitata, ad approfondimento iterativo
4. Strategie di ricerca informata: best-first greedy, A; funzioni euristiche: ammissibilità e consistenza
5. Algoritmi di ricerca a miglioramento iterativo: hill-climbing, steepest-descent, simulated annealing, local beam, algoritmi genetici
6. Problemi di soddisfacimento di vincoli: definizione, varianti, propagazione di vincoli (nodo-, arco-, cammino-, K-consistenza), backtracking, backjumping, ricerca locale
7. Conoscenza e ragionamento, agenti basati sulla logica proposizionale, SAT
8. Inferenza nella logica del primo ordine
9. Pianificazione classica
10. Conoscenza e ragionamento in presenza di incertezza: reti bayesiane, cenni di teoria delle decisioni
11. Cenni di apprendimento automatico: induzione di alberi di decisione da esempi.

Materiale didattico reso disponibile dal docente.
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti metodologici affini - (visualizza) 6

1022289 - COMBINATORIA PER INFORMATICA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente frequentatore avrà:
- una certa familiarità con il metodo di 'spingere i confini all'estremo';
- una cultura di base in teoria dei grafi: classi di grafi e teoremi classici.

Competenze acquisite
Capacità di applicare gli elementi della combinatoria nell'analisi e la progettazione di algoritmi.

- Erogato presso 1022289 COMBINATORIA PER INFORMATICA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE GALESI NICOLA* (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell’IA e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento, ed elaborazione automatica del linguaggio naturale.

Competenze acquisite
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software avanzati. Essere in grado di comprendere ed utilizzare autonomamente tecniche più avanzate dell’IA.

- MANCINI TONI (programma)
1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA), panoramica delle diverse sottodiscipline, aspetti storici
2. Agenti intelligenti, razionalità, tipologie di ambienti e di agenti
3. Strategie di ricerca non informata: in ampiezza, a costo uniforme, in profondità, a profondità limitata, ad approfondimento iterativo
4. Strategie di ricerca informata: best-first greedy, A; funzioni euristiche: ammissibilità e consistenza
5. Algoritmi di ricerca a miglioramento iterativo: hill-climbing, steepest-descent, simulated annealing, local beam, algoritmi genetici
6. Problemi di soddisfacimento di vincoli: definizione, varianti, propagazione di vincoli (nodo-, arco-, cammino-, K-consistenza), backtracking, backjumping, ricerca locale
7. Conoscenza e ragionamento, agenti basati sulla logica proposizionale, SAT
8. Inferenza nella logica del primo ordine
9. Pianificazione classica
10. Conoscenza e ragionamento in presenza di incertezza: reti bayesiane, cenni di teoria delle decisioni
11. Cenni di apprendimento automatico: induzione di alberi di decisione da esempi.

Materiale didattico reso disponibile dal docente.
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

- - A SCELTA DELLO STUDENTE

6 - - - - Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a) ITA

AAF1053 - TIROCINIO (obiettivi)
Per tutti gli studenti è obbligatorio al terzo anno un tirocinio formativo. Esso è svolto sotto la guida di un responsabile e può essere esterno (svolto presso aziende o enti esterni) o interno (svolto nell’ambito del corso di laurea). In entrambi i casi il tirocinio ha una durata di circa tre mesi e prevede che allo studente sia proposto un problema del mondo reale, che egli deve risolvere attraverso l’elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.

- BOTTONI PAOLO GASPARE* (programma)
Per tutti gli studenti è obbligatorio svolgere al terzo anno un tirocinio formativo. Esso è svolto sotto la guida di un responsabile e può essere esterno (svolto presso aziende o enti esterni) o interno (svolto nell'ambito del corso di laurea). In entrambi i casi il tirocinio ha una durata di circa tre mesi e prevede che allo studente sia proposto un problema del mondo reale, che egli deve risolvere attraverso l'elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.
L'attività di tirocinio è disciplinata da uno specifico regolamento consultabile sul sito web del corso di laurea.

I testi di riferimento non sono previsti a livello di CdS ma, eventualmente, per singolo tirocinio.
(Date degli appelli d'esame)

15 - - - - Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d) ITA

AAF1004 - PROVA FINALE (obiettivi)
La prova finale consiste nella stesura, nella presentazione e nella discussione di una dissertazione scritta, elaborata autonomamente dallo studente, che documenti in modo organico e dettagliato il problema affrontato nell'ambito del tirocinio formativo e tutte le attività compiute per pervenire alla soluzione.

6 - - - - Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c) ITA

Tecnologico

Terzo anno

Primo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1041727 - AUTOMI CALCOLABILITA' E COMPLESSITA' (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conosceranno i metodi e risultati di base della della teoria degli automi, della calcolabilità e della complessità e sapranno applicarli per individuare la complessità di problemi in diversi campi. In particolare sapranno:
- le diverse caratterizzazioni dei linguaggi regolari
- giustificare l'esistenza di problemi privi di soluzioni algoritmiche o intrattabili
- descrivere esempi concreti di problemi indecidibili, non dimostratamente intrattabili o intrattabili
- il senso e l'importanza della questione "P=NP?"

Competenze acquisite
Gli studenti impareranno:
- come costruire automi finiti (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
- a usare la diagonalizzazione e la riducibilità tra problemi per dimostrarne l'indecidibilità
- a usare la riducibilità polinomiale per individuare la classe di complessità di problemi di decisione in vari campi.

- FACHINI EMANUELA (programma)
Il corso presenta alcuni dei principali risultati dell'Informatica Teorica. Sono i risultati che cercano di dare risposte a queste due fondamenti domande: possiamo trovare un algoritmo per risolvere un dato problema e, se sì, quanto può essere efficiente l'algoritmo?
Automi e Linguaggi: linguaggi regolari e automi a stati finiti. Linguaggi acontestuali e automi a pila. 30 ore
Teoria della Calcolabità: macchine di Turing.Tesi di Church-Turing. Problemi indecidibili: il problema della fermata per macchine di Turing. La riduzione tra problemi: uno strumento per dimostrarne l'indecibilità o la decidibilità. Esempi di problemi decidibili e indecidibili. 10 ore
Teoria della Complessità: complessità di tempo e spazio per le macchine di Turing. Classi di complessità. Problemi trattabili e problemi non provatamente intrattabili: le classi P e NP. Riduzioni polinomiali e NP-completezza. Teorema di Cook- Levin e altri problemi NP-completi. Il teorema di Savitch e le classi di complessità di spazio PSPACE e PSPACE-completo. 20 ore

M. Sipser, Introduction to the Theory of Computation, PWS Publishing Company, II edizione (ma anche la prima va bene). E' disponibile la traduzione in italiano: Introduzione alla teoria della computazione. Apogeo Edizioni.

(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

- - A SCELTA DELLO STUDENTE

6 - - - - Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a) ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti metodologici caratterizzanti - (visualizza) 6

1022264 - LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Paradigmi di programmazione (funzionale, ad oggetti ecc.). Elementi di semantica operazionale, teoria dei tipi e metodi di verifica.

Competenze acquisite
Capacità di applicare strumenti formali (matematici e logici) nello studio dei linguaggi di programmazione e delle proprietà dei programmi.

- CENCIARELLI PIETRO (programma)
Nozioni preliminari
– Algebra • Induzione strutturale • Tipi induttivi (naturali, liste, alberi...) • Sintassi astratta
– Co-algebra • Co-induzione
• Oggetti e tipi di dato astratto Parte I: paradigmi di programmazione
– Il paradigma funzionale • Binding statico e binding dinamico • Valutazione lazy e valutazione eager • Semantica di un (mini) linguaggio funzionale
– Il paradigma imperativo • Le locazioni
• Il passaggio dei parametri (valore, reference e nome)
• Semantica di un (mini) linguaggio Algol-like – Il paradigma ad oggetti (cenni)
Parte II: correttezza di programmi
– Specifica e verifica nei linguaggi imperativi • Il metodo delle invarianti • Hoare Logic
– Specifica e verifica nei linguaggi funzionali • Teorie equazionali • Una teoria dei tipi dipendenti
Parte III: sistemi dei tipi
– I tipi nei linguaggi funzionali • Annotazioni di tipo come specifica • Inferenza dei tipi come verifica
– Il polimorfismo • Tipi generici
• Il polimorfismo in ML
Epilogo – Una mappa concettuale: linguaggi, logica, algebra e modelli.

Dispense (http://wwwusers.di.uniroma1.it/~lpara/DISPENSE/note.pdf)
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022265 - MODELLI E OTTIMIZZAZIONE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Il corso fornisce conoscenze:
- sulle principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
- sulle proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
- sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
- sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti acquisiscono:
- Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
- capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
- capacità di usare bibliografia e software in inglese;
- capacità di identificare problemi di Programmazione matematica e Ottimizzazione;
- capacità di realizzare un modello di un problema matematico, determinando se è lineare, intero, non lineare, di trovare soluzioni per il modello usando gli algoritmi appropriati, di interpretare la soluzione;
- familiarità con pacchetti software di modellizzazione e ottimizzazione.

- GALESI NICOLA (programma)
Modellazione booleana
Modellazione di problemi di programmazione lineare e ricerca operativa
Il Simplesso
Metodo dei Tableau
Metodo Algebrico
Dualità da esempi (connettività e matching)
Teoria delle Dualità
Programmazione Intera
Metodo dei Tagli
Metodi Branch and Bound
Problema del Flusso Massimo e del Taglio minimo

1. A Gentle Introduction to linear optimization.
Guenin, Konemann, Tuncel
Cambridge University Press

2. Ricerca operativa. Fondamenti
F. Hillier, G. Liebermann.
McGraw-Hill
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1041486 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Gli studenti comprenderanno i principi della concorrenza, del parallelismo, e le problematiche algoritmiche e di programmazione che emergono nel progetto e nell'analisi di software parallelo.

Competenze acquisite
Gli studenti saranno in grado di:
- Scrivere software in grado di sfruttare il parallelismo delle moderne architetture di
calcolo
- Decomporre un problema in modo tale che molte parti del problema possano
essere risolte in parallelo
- Progettare ed analizzare strutture dati concorrenti

- Erogato presso 1041486 PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE Martinelli Michele (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze: fondamenti di sicurezza dei dati (cifrari simmetrici ed asimmetrici); i più diffusi modelli di controllo degli accessi e loro implementazioni, tecniche di base di sicurezza di rete (protocolli di sicurezza, PKI); fondamenti di progettazione e programmazione sicura.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- Usare le tecniche di base ed i pacchetti software per migliorare la confidenzialità e l’integrità dei dati.
- Applicare i principi di base di progettazione sicura e di selezionare i protocolli di rete sicuri più appropriati.
- Usare gli strumenti più diffusi per identificare e rimuovere le vulnerabilità del software.

- PARISI PRESICCE FRANCESCO (programma)
Introduzione alla sicurezza informatica: nozioni di vulnerabilità, attacco, politiche di sicurezza. Fondamenti di modelli di sicurezza per la confidenzialità, integrità e responsabilità, ed indecidibilità della sicurezza. Caratteristiche principali dei sistemi di cifratura simmetrica ed asimmetrica, funzioni hash. Tecniche per migliorare la sicurezza dei principali protocolli utilizzati per fornire servizi su internet. Discussione delle più diffuse vulnerabilità delle applicazioni software: come rilevarle e come rimuoverle.

nessuno
solo Bibliografia di riferimento
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti tecnologici di completamento - (visualizza) 6

1022263 - INTERAZIONE UOMO MACCHINA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Il corso consentirà di ottenere conoscenze riguardo alle principali tecniche sviluppate in relazione alle tematiche di interazione persona-macchina. Lo studente riceverà nozioni relative alle principali tecniche di analisi dell'usabilità e dell'accessibilità di interfacce utente, alla progettazione del dialogo e di sistemi interattivi in generale e alla modellazione di sistemi.

Competenze acquisite
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di definire i passi necessari per ideare, progettare, sviluppare e valutare interfacce utente in relazione alla loro usabilità, a costruire un modello degli utenti di un'applicazione interattiva, considerando diverse piattaforme di utilizzo, inclusi dispositivi mobili e browser Web.

- PANIZZI EMANUELE (programma)
Il corso tratta:

- i modelli e le teorie alla base dell’interazione uomo-computer, e in particolare i modelli cognitivi, i modelli di comunicazione e collaborazione, l’analisi del compito, la notazione e il progetto del dialogo, la modellazione del sistema, i modelli per l’interazione avanzata, gli aspetti sociali e collaborativi;
- l’integrazione dell’HCI nel ciclo di sviluppo del software, e in particolare lo user centred design, il processo di sviluppo iterativo, gli scenari, le tecniche di valutazione, l’integrazione con la programmazione agile.

Elenco degli argomenti:

need finding
interviste e questionari
storyboard
tecniche expert-based di valutazione delle interfacce
tecniche user-based di valutazione delle interfacce
prototipi cartacei
processo di sviluppo di un’interfaccia
progettazione agile centrata sull’utente
cicli iterativi di interaction design, sviluppo del software e valutazione
interazione con sistemi mobili
criteri di progettazione di interfacce in ambiente iOS
criteri di progettazione di interfacce in ambiente Android
assegnazione e discussione dei temi dei progetti d’esame

- Alan Dix – Janet Finlay – Gregory Abowd – Russell Beale “HUMAN-COMPUTER INTERACTION”, 3a edizione, http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1203012. E’ disponibile anche in traduzione italiana: http://www.catalogo.mcgraw-hill.it/catLibro.asp?item_id=1746

(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti tecnologici affini - (visualizza) 6

1022263 - INTERAZIONE UOMO MACCHINA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Il corso consentirà di ottenere conoscenze riguardo alle principali tecniche sviluppate in relazione alle tematiche di interazione persona-macchina. Lo studente riceverà nozioni relative alle principali tecniche di analisi dell'usabilità e dell'accessibilità di interfacce utente, alla progettazione del dialogo e di sistemi interattivi in generale e alla modellazione di sistemi.

Competenze acquisite
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di definire i passi necessari per ideare, progettare, sviluppare e valutare interfacce utente in relazione alla loro usabilità, a costruire un modello degli utenti di un'applicazione interattiva, considerando diverse piattaforme di utilizzo, inclusi dispositivi mobili e browser Web.

- PANIZZI EMANUELE (programma)
Il corso tratta:

- i modelli e le teorie alla base dell’interazione uomo-computer, e in particolare i modelli cognitivi, i modelli di comunicazione e collaborazione, l’analisi del compito, la notazione e il progetto del dialogo, la modellazione del sistema, i modelli per l’interazione avanzata, gli aspetti sociali e collaborativi;
- l’integrazione dell’HCI nel ciclo di sviluppo del software, e in particolare lo user centred design, il processo di sviluppo iterativo, gli scenari, le tecniche di valutazione, l’integrazione con la programmazione agile.

Elenco degli argomenti:

need finding
interviste e questionari
storyboard
tecniche expert-based di valutazione delle interfacce
tecniche user-based di valutazione delle interfacce
prototipi cartacei
processo di sviluppo di un’interfaccia
progettazione agile centrata sull’utente
cicli iterativi di interaction design, sviluppo del software e valutazione
interazione con sistemi mobili
criteri di progettazione di interfacce in ambiente iOS
criteri di progettazione di interfacce in ambiente Android
assegnazione e discussione dei temi dei progetti d’esame

- Alan Dix – Janet Finlay – Gregory Abowd – Russell Beale “HUMAN-COMPUTER INTERACTION”, 3a edizione, http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1203012. E’ disponibile anche in traduzione italiana: http://www.catalogo.mcgraw-hill.it/catLibro.asp?item_id=1746

(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1041482 - ORGANIZZAZIONE E GESTIONE AZIENDALE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Lo studente apprenderà i fondamenti di come progettare l’assetto organizzativo dell’azienda e gli elementi di base per la definizione del business plan e per il controllo di gestione.

Competenze acquisite
Lo studente sarà in grado di redigere un piano di business definito in termini di piani economico-finanziario-patrimoniali e di assetto organizzativo.

- GATTI MAURO (programma)
Il corso intende innanzitutto fornire agli studenti conoscenze di base sulle caratteristiche dell'azienda, sulle fasi del ciclo di vita e sulle condizioni di equilibrio che, in via generale, devono caratterizzarne la gestione. Inoltre, esso intende offrire conoscenze sui principi fondamentali a base della corretta progettazione dell'organizzazione aziendale, favorendo la comprensione delle principali variabili che caratterizzano l'equilibrio organizzativo dell'azienda. Infine, il corso intende trasferire agli studenti adeguate conoscenze sulle operazioni di gestione e sulle modalità più idonee per la loro rappresentazione in forma quantitativo-monetaria attraverso la comprensione e la lettura del bilancio di esercizio dell'azienda, quale strumento di sintesi dei risultati conseguiti e quale elemento di base per l'analisi delle condizioni di equilibrio economico, finanziario e patrimoniale, per la pianificazione ed il controllo della gestione.

Borello, K.A., Business Plan, Hoepli, Milano, VI Edizione, 2015
(Date degli appelli d'esame)

6 SECS-P/08 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022301 - INGEGNERIA DEL SOFTWARE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze relative ai principali modelli di ciclo di vita del software, alle metriche per il dimensionamento dello sforzo, alle tecniche di descrizione delle diverse componenti di un progetto software. Saranno state acquisite conoscenze relative all'uso del linguaggio UML.

Competenze acquisite
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di lavorare in team alle attività di analisi, progettazione, documentazione e gestione di progetti software di medie dimensioni. Avrà imparato a produrre documentazione basata su UML, relativamente ai principali tipi di diagrammi: dei casi d'uso, delle classi, di interazione e collaborazione, di stato e di attività. Infine sarà in grado di produrre una valutazione dello sforzo basato su Punti Funzione.

- BOTTONI PAOLO GASPARE (programma)
L'insegnamento mira a illustrare i fondamenti delle metodologie e degli strumenti per la gestione dei processi software. Particolare attenzione viene dedicata alle metodologie di analisi e progettazione orientate agli oggetti, e alla loro gestione e documentazione mediante UML. Il lavoro necessario per sostenere l'esame prevede la stesura, in gruppo, di un progetto per un sistema informativo di medie dimensioni.

L'insegnamento è fondamentalmente strutturato in tre parti: introduzione agli approcci all'ingegneria del software e al ciclo di vita del software, approfondimento sulle attività di specifica, analisi, progetto e test di sistemi software, tecniche per la gestione dei processi, con particolare riferimento alla gestione della qualità e dei rischi e all'analisi dei costi.

Nel dettaglio:

La prima parte si compone dei seguenti moduli:
1. Introduzione all’Ingegneria del Software
a. Introdurre Ingegneria del Software (SE) e spiegarne importanza
b. Dare risposte a questioni chiave su SE
c. Cenni sulla professione
d. Presentare alcuni casi studio

2. Principi dell’Ingegneria del Software
a. Mostrare principi base per metodi, tecniche, metodologie e strumenti
b. Illustrare principi usabili in ogni fase sviluppo software
c. Evidenziare modularità come principio fondamentale per progetto software

3. Processi software
a. Introdurre modelli di processo software
b. Descrivere attività tipiche di processo
c. Descrivere approcci a:
i. Gestione cambiamento
ii. Miglioramento processi

4. Sviluppo rapido e metodi agili
a. Discutere approcci prototipali e di sviluppo rapido
b. Discutere essenza di metodi di sviluppo agili
c. Discutere metodi di gestione di processi agili
d. Spiegare ruolo prototipazione in processo software

5. Introduzione allo Unified Process
a. Discutere UP come metodo strutturato
i. Organizzato in fasi e attività
ii. Guidato dai casi d’uso
iii. Centrato sull’architettura
iv. Focalizzato sui rischi

La seconda parte si compone dei seguenti moduli

6. Ingegneria dei Requisiti
a. Descrivere attività di ingegneria requisiti
b. Introdurre tecniche di estrazione e analisi requisiti
c. Introdurre concetti di requisiti utente e sistema
d. Descrivere requisiti funzionali e non-funzionali
e. Fornire indicazioni su scrittura dei requisiti
f. Discutere validazione e cambiamento di requisiti

7. Modellazione di sistema e UML
a. Introdurre tipi di modelli di sistema
b. Descrivere modellazione comportamentale, dei dati, e degli oggetti
c. Introdurre alcune notazioni usate in Unified Modeling Language (UML)

8. Dall'analisi al progetto
a. Da modello dei casi d’uso a modello di analisi
b. Da modello di analisi a modello di progetto
c. Tracciabilità
d. Ruolo delle interfacce
e. Diagrammi di collaborazione

9. Progetto Architetturale
a. Introdurre importanza progetto architetturale.
b. Spiegare decisioni di progetto architetturale.
c. Illustrare alcune architetture di applicazione.
d. Illustrare alcune architetture distribuite.
e. Discutere architetture di riferimento per comunicare e confrontare architetture.

10. Testing
a. Discutere differenze fra prove di validazione e prove di difetti
b. Descrivere principi di prove di sistema e di componente
c. Descrivere strategie per generare casi di prova di sistema
d. Comprendere caratteristiche essenziali di strumenti usati per automazione prove

11. Design Pattern
a. Introdurre il concetto di Pattern di Progetto
b. Illustrare alcuni pattern significativi
c. Mostrarne la specifica originale
d. Introdurre una notazione per variabilità

La terza parte si compone dei seguenti moduli:

12. Gestione del progetto – Pianificazione
a. Spiegare compiti principali gestori di progetto
b. Introdurre gestione progetto software
c. Discutere processo pianificazione progetto
d. Mostrare rappresentazioni grafiche temporizzazioni

13. Gestione del progetto: Rischi e garanzia di qualità
a. Discutere rischio e processo di gestione rischio
i. Modellazione dell’impatto
ii. Schede di rischio
b. Discutere approccio alla qualità
i. Costo degli errori
ii. Gestione della configurazione

Ogni modulo è in media coperto in due lezioni (per complessive 5 ore circa), con il modulo relativo a Modellazione di sistema e UML che richiede un tempo maggiore (10 ore circa), essendo integrato con dimostrazioni pratiche di utilizzo di uno strumento di modellazione e i moduli introduttivi coperti tipicamente in una lezione (2,5 ore).

Ian Sommerville, Software Engineering, 10th Edition, Pearson, 2016 (edizione italiana 2017)

(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Secondo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

Gruppo opzionale: Insegnamenti metodologici caratterizzanti - (visualizza) 6

1022289 - COMBINATORIA PER INFORMATICA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Alla fine del corso lo studente frequentatore avrà:
- una certa familiarità con il metodo di 'spingere i confini all'estremo';
- una cultura di base in teoria dei grafi: classi di grafi e teoremi classici.

Competenze acquisite
Capacità di applicare gli elementi della combinatoria nell'analisi e la progettazione di algoritmi.

- Erogato presso 1022289 COMBINATORIA PER INFORMATICA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE GALESI NICOLA (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell’IA e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento, ed elaborazione automatica del linguaggio naturale.

Competenze acquisite
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software avanzati. Essere in grado di comprendere ed utilizzare autonomamente tecniche più avanzate dell’IA.

- MANCINI TONI (programma)
1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA), panoramica delle diverse sottodiscipline, aspetti storici
2. Agenti intelligenti, razionalità, tipologie di ambienti e di agenti
3. Strategie di ricerca non informata: in ampiezza, a costo uniforme, in profondità, a profondità limitata, ad approfondimento iterativo
4. Strategie di ricerca informata: best-first greedy, A; funzioni euristiche: ammissibilità e consistenza
5. Algoritmi di ricerca a miglioramento iterativo: hill-climbing, steepest-descent, simulated annealing, local beam, algoritmi genetici
6. Problemi di soddisfacimento di vincoli: definizione, varianti, propagazione di vincoli (nodo-, arco-, cammino-, K-consistenza), backtracking, backjumping, ricerca locale
7. Conoscenza e ragionamento, agenti basati sulla logica proposizionale, SAT
8. Inferenza nella logica del primo ordine
9. Pianificazione classica
10. Conoscenza e ragionamento in presenza di incertezza: reti bayesiane, cenni di teoria delle decisioni
11. Cenni di apprendimento automatico: induzione di alberi di decisione da esempi.

Materiale didattico reso disponibile dal docente.
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti tecnologici di completamento - (visualizza) 6

1047673 - COMPUTER GRAPHICS (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Fondamenti di Grafica Tridimensionale, con attenzione alle problematiche di grafica interattiva e videogiochi (transformazioni lineari, meshes, skinning, shading, basic GPU programming). Architettura di applicazione grafiche interattive e game engines. Problematiche di creazione di contenuti 3D. Software engineering per applicazioni large, con uso di version control, debugging, build systems, profiling.

Competenze acquisite
Lo scopo di questo corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti teoriche e pratici per sviluppare applicazioni in grafiche 3D interattiva come videogiochi, mappe 3d e modellazione interattiva. Facendo questo gli studenti impareranno anche strumenti software usati per programmazione su larga scala, che si possono anche usare per altri progetti software.

- Erogato presso 1047673 COMPUTER GRAPHICS in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE PELLACINI FABIO* (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1041761 - LINGUAGGI E COMPILATORI (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Principi e tecniche per la compilazione di linguaggi di programmazione e di interrogazione.

Competenze acquisite
Metodologie per la progettazione di compilatori di linguaggi di programmazione e di interrogazione.

- FRANCESCHINI GIANNI (programma)
Analisi lessicale
Analisi sintattica
Analisi semantica
Generazione del codice
Usare lex per generare un analizzatore lessicale
Usare yacc per generare un analizzatore sintattico

"Compilers: Principles, Techniques and Tools"
Aho, Lam, Sethi and Ullman
Seconda edizione

"lex & yacc"
Levine, Mason, Brown
Seconda edizione
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022266 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Conoscenza dei servizi e delle caratteristiche dei principali sistemi operativi.

Competenze acquisite
Capacità di sviluppare nuovi servizi di sistema in maniera efficiente e portabile attraverso le principali piattaforme.

- Erogato presso 1022266 PROGRAMMAZIONE DI SISTEMA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE BERNASCHI MASSIMO (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022267 - PROGRAMMAZIONE PER IL WEB (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Conoscenza del funzionamento delle applicazioni basate sul web e in particolare del paradigma di programmazione lato server. Conoscenza delle principali interfacce e classi java per la scrittura di applicazioni accessibili via web ed eventualmente cooperanti con basi di dati remote.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di progettare e sviluppare complesse applicazioni web, ovvero di utilizzare il linguaggio Java per la realizzazione di applicativi residenti fisicamente su un server remoto e fruibili attraverso l'uso di un semplice browser web.

- BARTOLINI NOVELLA (programma)
1. Introduzione: cos’`e la programmazione per il web, ripasso del protocollo
HTTP
2. Il linguaggio XHTML: struttura e tag pi`u importanti (html, head, body,
title, hi, br, table, form, input)
3. Java Servlet: introduzione, ciclo di vita, deployment descriptor, primi
esempi
4. Java Servlet e DBMS: invocazione di query complesse su DBMS relazionali
tramite JDBC, esempi con MySQL
5. Java Servlet e Cookies: gestione in lettura e in scrittura
6. Java Servlet e Sessioni
7. Configurazione e Redirezione di richieste: redirezione tramite forward e sendRedirect, differenze
8. Autenticazione Dichiarativa in Tomcat: differenze con l’autenticazione
programmata
9. JavaServer Pages (JSP): direttive, scriptlet, espressioni, dichiarazioni, template
text, oggetti predefiniti, esempi
10. Azioni standard nelle JSP: redirezione, inclusione, visibilita` degli attributi
11. JSP e JavaBeans: uso tramite azioni standard
12. JSP e tag personalizzati: definizione ed uso, differenze tra Tag e BodyTag
(versione JSP 2.1)

http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/PW/
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1022269 - SISTEMI DI BASI DI DATI (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conoscono le rincipali tecniche di ottimizzazione delle interrogazioni su basi di dati relazionali, le tecniche per la gestione della concorrenza e l’ottimizzazione delle interrogazioni nei sistemi di basi di dati distribuiti., la sintassi e la semantica del linguaggio Datalog, i fondamenti dei linguaggi orientati a oggetti per la definizione e l’interrogazione di basi di dati.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di valutare i costi delle operazioni dell’algebra relazionale, di trasformare una interrogazione in una equivalente con costo inferiore, di esprimere una interrogazione in un linguaggio basato sulla logica e trasformarla in algebra relazionale.

- MOSCARINI MARINA (programma)
Ottimizzazione di interrogazioni nel modello relazionale (16 ore):
ottimizzazione basata sulla stima dei costi delle operazioni
ottimizzazione mediante manipolazione algebrica
ottimizzazione in Quel

Sistemi distribuiti (16 ore):
generalita`
controllo della concorrenza (locking distribuito, commitment distribuito)
ottimizzazione di interrogazioni

Modelli e linguaggi basati sulla logica e orientati agli oggetti (16 ore):
Datalog (valutazione di regole ricorsive e di regole con negazione)
Generalità sui DBMS orientati agli oggetti

(1) J.D. Ullman, Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Computer Science Press

(2) R.A. Elmasri, S.B. Navate, Sistemi di basi di dati: complementi, Pearson – Addison Wesley, 4a edizione, 2005
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1041483 - VERIFICA E VALIDAZIONE DEI SISTEMI SOFTWARE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Lo studente conoscerà le tecniche di modellazione fondamentali (ed i principali tools che le supportano) per condurre la V&V sia a livello di sistema che al livello del software.

Competenze acquisite
Lo studente sarà in grado di eseguire la V&V sia a livello di sistema che al livello del software in un contesto industriale Internazionale allo stato
dell'arte.

- TRONCI ENRICO (programma)
Il Model Based Design (MBD) è al centro degli approcci moderni alla progettazione ed analisi di Sistemi Ciber-Fisici. In tale contesto, questo corso presenta metodi e tools per supportare la Verifica e Validazione (V&V) basata su modelli che, da sola, rappresenta tipicamente più del 50% del costo dello sviluppo di un sistema software industriale. Il corso presenterà metodi e tools per: modellare formalmente il comportamento del sistema da verificare; modellare formalmente i requisiti del sistema da verificare; verificare automaticamente che il sistema soddisfi i suoi requisiti. Nello specifico verranno trattati i seguenti argomenti.

Definizione di sistema astratto. Teoria della stabilità. Proprietà strutturali (raggiungibilità ed osservabilità). Modellazione di sistemi cyber-fisici con Modelica. Modellazione di proprietà di safety attraverso monitors. Verifica e validazione di sistemi usando statistical model checking. Self Adaptive Systems

Materiale didattico reso disponibile dal docente sulla pagina del corso suol sito elearning della Sapienza:
https://elearning2.uniroma1.it/

Libri di testo consigliati:

A. Astolfi.
Systems and Control Theory- An Introduction. 2006.
http://www3.imperial.ac.uk/pls/portallive/docs/1/31851696.PDF

Modelica Language Specifications.
Version 3.3 - rev. 1
https://www.modelica.org/documents

Open Modelica Simulator:
https://openmodelica.org/

Radu Grosu, Scott A. Smolka. Monte Carlo Model Checking.
Proceedings of the 11th international conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems.
Springer 2005
https://pdfs.semanticscholar.org/6eb5/cddce284bfb351f47f72a2d284eb010598bc.pdf
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Gruppo opzionale: Insegnamenti tecnologici affini - (visualizza) 6

1047673 - COMPUTER GRAPHICS (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Fondamenti di Grafica Tridimensionale, con attenzione alle problematiche di grafica interattiva e videogiochi (transformazioni lineari, meshes, skinning, shading, basic GPU programming). Architettura di applicazione grafiche interattive e game engines. Problematiche di creazione di contenuti 3D. Software engineering per applicazioni large, con uso di version control, debugging, build systems, profiling.

Competenze acquisite
Lo scopo di questo corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti teoriche e pratici per sviluppare applicazioni in grafiche 3D interattiva come videogiochi, mappe 3d e modellazione interattiva. Facendo questo gli studenti impareranno anche strumenti software usati per programmazione su larga scala, che si possono anche usare per altri progetti software.

- PELLACINI FABIO (programma)
Fondamenti di Grafica Tridimensionale, con attenzione alle problematiche di grafica interattiva e videogiochi, incluse
- rappresentazione della geometria: meshes, curve, superfici, semplificazione e textures
- trasformazioni lineari e non-lineari
- animazione: skinning e physically-based aniamtion
- rendering: shading, basic GPU programming, ombre e riflessioni, illuminazione indiretta in sistemi interattivi
- architettura di applicazione grafiche interattive e game engines
- problematiche di creazione di contenuti 3D
- introduzione al game programming
- introduzione a software engineering per applicazioni large, con uso di version control, debugging, build systems

- Opzionale: Marschner e Shirley, Fundamentals of Computer Graphics, terza edizione
- Documentazione online
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1041761 - LINGUAGGI E COMPILATORI (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Principi e tecniche per la compilazione di linguaggi di programmazione e di interrogazione.

Competenze acquisite
Metodologie per la progettazione di compilatori di linguaggi di programmazione e di interrogazione.

- FRANCESCHINI GIANNI (programma)
Analisi lessicale
Analisi sintattica
Analisi semantica
Generazione del codice
Usare lex per generare un analizzatore lessicale
Usare yacc per generare un analizzatore sintattico

"Compilers: Principles, Techniques and Tools"
Aho, Lam, Sethi and Ullman
Seconda edizione

"lex & yacc"
Levine, Mason, Brown
Seconda edizione
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022266 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMA (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Conoscenza dei servizi e delle caratteristiche dei principali sistemi operativi.

Competenze acquisite
Capacità di sviluppare nuovi servizi di sistema in maniera efficiente e portabile attraverso le principali piattaforme.

- BERNASCHI MASSIMO (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022267 - PROGRAMMAZIONE PER IL WEB (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Conoscenza del funzionamento delle applicazioni basate sul web e in particolare del paradigma di programmazione lato server. Conoscenza delle principali interfacce e classi java per la scrittura di applicazioni accessibili via web ed eventualmente cooperanti con basi di dati remote.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di progettare e sviluppare complesse applicazioni web, ovvero di utilizzare il linguaggio Java per la realizzazione di applicativi residenti fisicamente su un server remoto e fruibili attraverso l'uso di un semplice browser web.

- BARTOLINI NOVELLA (programma)
1. Introduzione: cos’`e la programmazione per il web, ripasso del protocollo
HTTP
2. Il linguaggio XHTML: struttura e tag pi`u importanti (html, head, body,
title, hi, br, table, form, input)
3. Java Servlet: introduzione, ciclo di vita, deployment descriptor, primi
esempi
4. Java Servlet e DBMS: invocazione di query complesse su DBMS relazionali
tramite JDBC, esempi con MySQL
5. Java Servlet e Cookies: gestione in lettura e in scrittura
6. Java Servlet e Sessioni
7. Configurazione e Redirezione di richieste: redirezione tramite forward e sendRedirect, differenze
8. Autenticazione Dichiarativa in Tomcat: differenze con l’autenticazione
programmata
9. JavaServer Pages (JSP): direttive, scriptlet, espressioni, dichiarazioni, template
text, oggetti predefiniti, esempi
10. Azioni standard nelle JSP: redirezione, inclusione, visibilita` degli attributi
11. JSP e JavaBeans: uso tramite azioni standard
12. JSP e tag personalizzati: definizione ed uso, differenze tra Tag e BodyTag
(versione JSP 2.1)

http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/PW/
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1022269 - SISTEMI DI BASI DI DATI (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Al termine del corso gli studenti conoscono le rincipali tecniche di ottimizzazione delle interrogazioni su basi di dati relazionali, le tecniche per la gestione della concorrenza e l’ottimizzazione delle interrogazioni nei sistemi di basi di dati distribuiti., la sintassi e la semantica del linguaggio Datalog, i fondamenti dei linguaggi orientati a oggetti per la definizione e l’interrogazione di basi di dati.

Competenze acquisite
Al termine del corso gli studenti sono in grado di valutare i costi delle operazioni dell’algebra relazionale, di trasformare una interrogazione in una equivalente con costo inferiore, di esprimere una interrogazione in un linguaggio basato sulla logica e trasformarla in algebra relazionale.

- MOSCARINI MARINA (programma)
Ottimizzazione di interrogazioni nel modello relazionale (16 ore):
ottimizzazione basata sulla stima dei costi delle operazioni
ottimizzazione mediante manipolazione algebrica
ottimizzazione in Quel

Sistemi distribuiti (16 ore):
generalita`
controllo della concorrenza (locking distribuito, commitment distribuito)
ottimizzazione di interrogazioni

Modelli e linguaggi basati sulla logica e orientati agli oggetti (16 ore):
Datalog (valutazione di regole ricorsive e di regole con negazione)
Generalità sui DBMS orientati agli oggetti

(1) J.D. Ullman, Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Computer Science Press

(2) R.A. Elmasri, S.B. Navate, Sistemi di basi di dati: complementi, Pearson – Addison Wesley, 4a edizione, 2005
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1041483 - VERIFICA E VALIDAZIONE DEI SISTEMI SOFTWARE (obiettivi)
Conoscenze acquisite
Lo studente conoscerà le tecniche di modellazione fondamentali (ed i principali tools che le supportano) per condurre la V&V sia a livello di sistema che al livello del software.

Competenze acquisite
Lo studente sarà in grado di eseguire la V&V sia a livello di sistema che al livello del software in un contesto industriale Internazionale allo stato
dell'arte.

- TRONCI ENRICO (programma)
Il Model Based Design (MBD) è al centro degli approcci moderni alla progettazione ed analisi di Sistemi Ciber-Fisici. In tale contesto, questo corso presenta metodi e tools per supportare la Verifica e Validazione (V&V) basata su modelli che, da sola, rappresenta tipicamente più del 50% del costo dello sviluppo di un sistema software industriale. Il corso presenterà metodi e tools per: modellare formalmente il comportamento del sistema da verificare; modellare formalmente i requisiti del sistema da verificare; verificare automaticamente che il sistema soddisfi i suoi requisiti. Nello specifico verranno trattati i seguenti argomenti.

Definizione di sistema astratto. Teoria della stabilità. Proprietà strutturali (raggiungibilità ed osservabilità). Modellazione di sistemi cyber-fisici con Modelica. Modellazione di proprietà di safety attraverso monitors. Verifica e validazione di sistemi usando statistical model checking. Self Adaptive Systems

Materiale didattico reso disponibile dal docente sulla pagina del corso suol sito elearning della Sapienza:
https://elearning2.uniroma1.it/

Libri di testo consigliati:

A. Astolfi.
Systems and Control Theory- An Introduction. 2006.
http://www3.imperial.ac.uk/pls/portallive/docs/1/31851696.PDF

Modelica Language Specifications.
Version 3.3 - rev. 1
https://www.modelica.org/documents

Open Modelica Simulator:
https://openmodelica.org/

Radu Grosu, Scott A. Smolka. Monte Carlo Model Checking.
Proceedings of the 11th international conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems.
Springer 2005
https://pdfs.semanticscholar.org/6eb5/cddce284bfb351f47f72a2d284eb010598bc.pdf
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

- - A SCELTA DELLO STUDENTE

6 - - - - Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a) ITA

AAF1053 - TIROCINIO (obiettivi)
Per tutti gli studenti è obbligatorio al terzo anno un tirocinio formativo. Esso è svolto sotto la guida di un responsabile e può essere esterno (svolto presso aziende o enti esterni) o interno (svolto nell’ambito del corso di laurea). In entrambi i casi il tirocinio ha una durata di circa tre mesi e prevede che allo studente sia proposto un problema del mondo reale, che egli deve risolvere attraverso l’elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.

- BOTTONI PAOLO GASPARE (programma)
Per tutti gli studenti è obbligatorio svolgere al terzo anno un tirocinio formativo. Esso è svolto sotto la guida di un responsabile e può essere esterno (svolto presso aziende o enti esterni) o interno (svolto nell'ambito del corso di laurea). In entrambi i casi il tirocinio ha una durata di circa tre mesi e prevede che allo studente sia proposto un problema del mondo reale, che egli deve risolvere attraverso l'elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.
L'attività di tirocinio è disciplinata da uno specifico regolamento consultabile sul sito web del corso di laurea.

I testi di riferimento non sono previsti a livello di CdS ma, eventualmente, per singolo tirocinio.
(Date degli appelli d'esame)

15 - - - - Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d) ITA

AAF1004 - PROVA FINALE (obiettivi)
La prova finale consiste nella stesura, nella presentazione e nella discussione di una dissertazione scritta, elaborata autonomamente dallo studente, che documenti in modo organico e dettagliato il problema affrontato nell'ambito del tirocinio formativo e tutte le attività compiute per pervenire alla soluzione.

6 - - - - Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c) ITA

Metodologico

Primo anno

Primo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

101226 - CALCOLO DIFFERENZIALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
acquisire una conoscenza delle tecniche elementari del Calcolo Differenziale e delle principali applicazioni a problemi di massimo-minimo e allo studio del grafico di funzioni.
el grafico di funzioni.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione: al temine del corso lo studente avra' acquisito le nozioni e i risultati di base del Calcolo Differenziale con particolare attenzione ai concetti di funzione, limite di funzione e derivata.

Applicare conoscenza e comprensione: al temine del corso lo studente sara' in grado di risolvere semplici problemi del Calcolo Differenziale, quali il calcolo esplicito di derivate, il calcolo del massimo e minimo locale e globale di funzioni di una variabile, e il disegno approssimativo del grafico di funzioni.

Capacita' critiche e di giudizio: lo studente avra' le basi per utilizzare un grafico come strumento di analisi di una situazione concreta descrivibile matematicamente.

Capacita' comunicative: lo studente sara' in grado di comprendere un testo scientifico di complessita' non elevata e di riassumerne i concetti principali.

Capacita' di apprendimento: le conoscenze acquisite permetteranno uno studio, individuale o impartito in un corso, relativo ad aspetti piu' avanzati del Calcolo Differenziale e al Calcolo Integrale.

Canale: 1
- D'ANCONA PIERO ANTONIO (programma)
1) Richiami di Matematica Elementare. Notazioni e terminologia. I numeri interi, razionali, reali. Frazioni, proporzioni, percentuali. Equazioni, disequazioni e sistemi. Pratica di potenze e logaritmi. Richiami di trigonometria.
2) Funzioni di Variabile Reale. Estremo superiore e inferiore, massimo e minimo di un sottoinsieme di R e di una funzione. Funzioni elementari. Limiti di funzioni e proprieta. Limiti notevoli. Funzioni continue e proprieta. Teorema della permanenza del segno. Teorema di esistenza degli zeri. Cenni sulle successioni di numeri reali.
3) Derivazione. Derivata e significato geometrico. Derivate delle funzioni elementari. Derivata di somma, prodotto, rapporto di due funzioni. Derivata della funzione inversa e di funzioni composte. Massimi e minimi relativi e proprieta. Teoremi di Weierstrass, Rolle, Cauchy, Lagrange. Funzioni con derivata nulla. Forme indeterminate e Teoremi di de l'Hopital. Studio del grafico di funzioni. Derivate di ordine superiore; funzioni con derivate di ordine superiore nulle. Polinomio di Taylor di una funzione.

Le note complete del corso, comprensive di materiale addizionale, numerosi esempi e esercizi, nonche' raccolte di testi di esame degli ultimi anni, sono dispobilili e gratuitamente scaricabili dal sito del docente. Per la preparazione all''esame non e' necessario ulteriore materiale didattico.

Canale: 2
- PONSIGLIONE MARCELLO (programma)
1) Richiami di Matematica Elementare. Notazioni e terminologia. I numeri interi, razionali, reali. Frazioni, proporzioni, percentuali. Equazioni, disequazioni e sistemi. Pratica di potenze e logaritmi. Richiami di trigonometria.
2) Funzioni di Variabile Reale. Estremo superiore e inferiore, massimo e minimo di un sottoinsieme di R e di una funzione. Funzioni elementari. Limiti di funzioni e proprietà. Limiti notevoli. Funzioni continue e proprietà. Teorema della permanenza del segno. Teorema di esistenza degli zeri. Cenni sulle successioni di numeri reali.
3) Derivazione. Derivata e significato geometrico. Derivate delle funzioni elementari. Derivata di somma, prodotto, rapporto di due funzioni. Derivata della funzione inversa e di funzioni composte. Massimi e minimi relativi e proprietà. Teoremi di Weierstrass, Rolle, Cauchy, Lagrange. Funzioni con derivata nulla. Forme indeterminate e Teoremi di de l’Hôpital. Derivate di ordine superiore. Studio del grafico di funzioni. Derivate di ordine successivo. Polinomio di Taylor di una funzione.

1) Dispense del corso
2) Elementi di Analisi Matematica e Geometria con prerequisiti ed esercizi svolti- G. Crasta- A. Malusa

- ANSINI NADIA (programma)
1) Richiami di Matematica Elementare. Notazioni e terminologia. I numeri interi, razionali, reali. Frazioni, proporzioni, percentuali. Equazioni, disequazioni e sistemi. Pratica di potenze e logaritmi. Richiami di trigonometria.
2) Funzioni di Variabile Reale. Estremo superiore e inferiore, massimo e minimo di un sottoinsieme di R e di una funzione. Funzioni elementari. Limiti di funzioni e proprietà. Limiti notevoli. Funzioni continue e proprietà. Teorema della permanenza del segno. Teorema di esistenza degli zeri. Cenni sulle successioni di numeri reali.
3) Derivazione. Derivata e significato geometrico. Derivate delle funzioni elementari. Derivata di somma, prodotto, rapporto di due funzioni. Derivata della funzione inversa e di funzioni composte. Massimi e minimi relativi e proprietà. Teoremi di Weierstrass, Rolle, Cauchy, Lagrange. Funzioni con derivata nulla. Forme indeterminate e Teoremi di de l’Hôpital. Derivate di ordine superiore. Studio del grafico di funzioni. Derivate di ordine successivo. Polinomio di Taylor di una funzione.

1) Dispense del corso
2) Elementi di Analisi Matematica e Geometria con prerequisiti ed esercizi svolti- G. Crasta- A. Malusa

6 MAT/05 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015883 - FONDAMENTI DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)

Obiettivi generali
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.

Obiettivi specifici
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.
Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output.
Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari.
Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti.
Algoritmi ricorsivi ed iterativi.
Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet.
Debugging e testing di programmi.

Conoscenza e comprensione
Comprendere e definire i requisiti di un problema.
Decidere come rappresentare le informazioni in input e quali strutture dati usare per le elaborazioni intermedie e per l'output.
Definire l'algoritmo di soluzione.
Codificare l'algoritmo sotto forma di programma Python.
Modularizzare il programma in piccole funzioni/metodi separate.
Verificare tramite tests che il programma segua i requisiti.

Applicazione di conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà realizzare dei compiti di programmazione per casa, scansionati durante il corso, per mettere in pratica e dimostrare le conoscenze apprese.
Alla fine del corso la prova d'esame sarà basata su una prova in laboratorio in cui lo studente dovrà risolvere e programmare alcuni esercizi.

Autonomia di giudizio
Lo studente alla fine del corso deve essere in grado di scegliere autonomamente come risolvere un problema di programmazione (analisi, implementazione e test).

Abilità comunicative
Nella fase di analisi del problema e definizione dei requisiti è importante avere una buona capacità di comprensione del linguaggio.

Capacità di apprendimento successivo
Le basi dell'analisi di un problema per comprendere le specifiche e progettare sia le strutture dati necessarie che l'algoritmo più adatto è applicabile ad altri linguaggi di programmazione e potrà aiutare nei successivi corsi di programmazione.

Canale: 2
- MONTI ANGELO (programma)
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.
Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output.
Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari.
Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti.
Algoritmi ricorsivi ed iterativi.
Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet.
Debugging e testing di programmi.

F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python
F. Pellacini, Codice di Fondamenti di Programmazione in Python
Altri libri che possono essere utili sono:
Allen B. Downey et al., Pensare da Informatico
Guido van Rossum, Il tutorial di Python
Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python
(Date degli appelli d'esame)

- SPOGNARDI ANGELO (programma)
1. I computer e la programmazione
2. Primi passi in Python
3. Sequenze e iterazione
4. Prendere Decisioni
5. Oggetti e metodi
6. Stringhe e Testo
7. File e Web
8. Ricerca documenti e Dizionari
9. Tuple, liste di liste
10. Immagini
11. Classi
12. Ricorsione e alberi
13. Documenti strutturati
14. Interfacce utente
15. Grafica Interattiva
16. Grafi
17. Visite di grafi
18. Grafi di Pixel

Il corso seguirà il materiale nell'ebook seguente
F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python

Altri libri che possono essere utili sono:
Allen B. Downey et al., Pensare da Informatico
Guido van Rossum, Il tutorial di Python
Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python

Canale: 1
- STERBINI ANDREA (programma)
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.
Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output.
Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari.
Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti.
Algoritmi ricorsivi ed iterativi.
Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet.
Debugging e testing di programmi.

Vi consigliamo di seguire uno dei libri:
- Allen B. Downey Pensare in Python
- Allen B. Downey Thinking in Python 2nd edition (in inglese)
- John V. Guttag Introduzione alla programmazione con Python. Dal pensiero computazionale al machine learning
Altri libri molto utili.
- F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python
- The Python 3 tutorial
- Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python (python 2.7)

- SPOGNARDI ANGELO (programma)
1. I computer e la programmazione
2. Primi passi in Python
3. Sequenze e iterazione
4. Prendere Decisioni
5. Oggetti e metodi
6. Stringhe e Testo
7. File e Web
8. Ricerca documenti e Dizionari
9. Tuple, liste di liste
10. Immagini
11. Classi
12. Ricorsione e alberi
13. Documenti strutturati
14. Interfacce utente
15. Grafica Interattiva
16. Grafi
17. Visite di grafi
18. Grafi di Pixel

Il corso seguirà il materiale nell'ebook seguente
F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python

Altri libri che possono essere utili sono:
Allen B. Downey et al., Pensare da Informatico
Guido van Rossum, Il tutorial di Python
Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python

9 INF/01 48 24 20 - Attività formative di base ITA

1020420 - METODI MATEMATICI PER L'INFORMATICA (obiettivi)
Obiettivi generali:
L'insegnamento è indirizzato all'acquisizione delle conoscenze logiche e insiemistiche di base per affrontare lo studio di altri argomenti in matematica ed informatica.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà piena comprensione degli strumenti logico-insiemistici proposti

Applicare conoscenza e comprensione:
Avrà acquisito la capacità di portare avanti un rigoroso, anche se elementare, ragionamento matematico, in particolare per quanto riguarda i principi logici fondamentali e l’uso dell’induzione in tutte le sue forme.

Capacità critiche e di giudizio:
Sarà quindi capace di affrontare criticamente gli argomenti proposti in altri insegnamenti sia teorici che applicati. A questo proposito vengono forniti molti esempi presi da altri insegnamenti.

Capacità di comunicare quanto si è appreso:
La partecipazione attiva in classe e l’uso dell’esame orale servono a stimolare lo studente nell’acquisire il linguaggio proprio della matematica e a trasmettere le conoscenze e le capacità acquisite in maniera appropriata.

Capacità di proseguire lo studio: Lo studente sarà in grado di approfondire nello studio personale i temi trattati usando quanto appreso come base.

Canale: 2
- PIPERNO ADOLFO (programma)
Elementi della teoria degli insiemi. Relazioni. Funzioni. Cardinalità. Numeri naturali: operazioni, ordinamento, numeri primi. Il principio di induzione. Cenni sulle algebre di Boole: algebre di classi ed algebre di enunciati. La formalizzazione matematica: sintassi e semantica. Il calcolo degli enunciati: sistemi di verifica e sistemi deduttivi; correttezza e completezza. Il calcolo dei predicati: sistemi di verifica e sistemi deduttivi; correttezza e completezza.

Giorgio T. Bagni, Daniele Gorla, Anna Labella, Introduzione alla logica ed al linguaggio matematico, Mc Graw Hill
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- CARLUCCI LORENZO (Date degli appelli d'esame)

6 MAT/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015880 - PROGETTAZIONE DI SISTEMI DIGITALI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Metodologie di progettazione di circuiti combinatori e sequenziali.

Obiettivi specifici:
codifica binaria di vari tipi di dato, algebra booleana, analisi e sintesi di circuiti combinatori, flip-flop, analisi e sintesi di circuiti sequenziali, registri, interconnesione tra registri e altri moduli

Conoscenza e comprensione:
Conoscere e capire come l'elaboratore gestisce ed elabora l'informazione

Applicare conoscenza e comprensione:
Dimostrare di saper progettare semplici circuiti combinatori e sequenziali in grado di svolgere determinati compiti.

Capacità critiche e di giudizio:
saper scegliere il miglior approccio, tra i vari studiati, per risolvere un determinato compito

Capacità comunicative:
essere in grado di valutare e motivare le proprie scelte nella progettazione di un circuito

Capacità di apprendimento:
Capire le differenze e i vantaggi delle varie tecniche di progettazione.

Canale: 1
- GORLA DANIELE (programma)
Il corso tratta argomenti preliminari alla descrizione dell'organizzazione di un calcolatore: rappresentazione dell'informazione (14 ore), progettazione di reti combinatorie (16 ore) e sequenziali (14 ore), registri (6 ore), interconnessione tra registri e altri componenti (10 ore). Il corso fornisce quindi gli strumenti necessari alla comprensione del funzionamento e delle problematiche di progetto di un calcolatore.

M. Morris Mano, C. R. Kime Reti logiche Pearson
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- MASSINI ANNALISA (programma)
Il corso tratta argomenti preliminari alla descrizione dell'organizzazione di un calcolatore: rappresentazione dell'informazione, progettazione di reti combinatorie e sequenziali, registri, interconnessione tra registri e altri componenti. Il corso fornisce quindi gli strumenti necessari alla comprensione del funzionamento e delle problematiche di progetto di un calcolatore.

F. Preparata Introduzione alla organizzazione e alla progettazione di un elaboratore elettronico Franco Angeli editore
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

Secondo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1015881 - ARCHITETTURA DEGLI ELABORATORI (obiettivi)
Obiettivi generali:
L’obiettivo dell'insegnamento di Architettura degli elaboratori è di far comprendere i principi che sono usati per progettare i calcolatori moderni. In particolare, il corso tratta la struttura interna del microprocessore e le idee che hanno permesso la straordinaria evoluzione della potenza di calcolo negli ultimi 30 anni. come pipelining, caching, branch prediction, e multi-processing.

Obiettivi specifici:
Il corso tratta i principi di base di organizzazione del microprocessore e le nozioni di pipelining, caching, branch prediction, virtualizzazione e multi-processing. Inoltre, il corso tratta la programmazione assembly.

Conoscenza e comprensione:
Lo studente acquisirà conoscenza sull’organizzazione del microprocessore MIPS, come implementazione delle idee generali che fanno parte degli obbiettivi del corso. Inoltre, lo studente acquisirà conoscenza su come si strutturano i programmi in assembly, incluse le strutture dati, i paradigmi standard di programmazione e la ricorsione.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Le conoscenze sono applicate sulla architettura MIPS, comprese in modo tale da poter capire le implicazioni delle scelte di programmazione sulla performance dei programmi su hardware specifico. Questa risultato è ottenuto tramite esercizi di programmazione e di valutazione delle prestazioni.

Autonomia di giudizio:
Lo studente sarà in grado di comprendere le problematiche relative alle prestazioni del software su hardware specifico e di valutarne autonomamente le caratteristiche.

Abilità comunicative:
Il corso non si propone espliciti obiettivi sulle capacità comunicative, eccetto di formare all'esposizione rigorosa degli argomenti tecnici.

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso pone le basi per la comprensione dei moduli dell'insegnamento di Sistemi operativi e di tutti i corsi di programmazione, inclusa la programmazione di sistemi paralleli.

Canale: 1
- MEI ALESSANDRO (programma)
1. Il set di istruzioni e il simulatore Mars;
2. il processore;
3. pipelining e branch prediction;
4. gerarchie di memorie;
5. I/O;
6. multiprocessor e multicore.

D. A. Patterson e J. L. Hennessy. “Struttura e progetto dei calcolatori”, 4a edizione (basata sulla 5a edizione USA), Zanichelli, 2015. ISBN: 9788808352026.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- DI CICCIO CLAUDIO (programma)
Il set di istruzioni;
il processore;
pipelining e branch prediction;
gerarchie di memorie;
architetture multiprocessor e multicore.

D. A. Patterson e J. L. Hennessy. “Struttura e progetto dei calcolatori”, 4a edizione (basata sulla 5a edizione USA), Zanichelli, 2015. ISBN: 9788808352026.
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

97796 - CALCOLO INTEGRALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Lo scopo del corso è fornire strumenti di analisi matematica di base come integrali, serie numeriche e di potenze ed equazioni differenziali.

Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione:
L’obiettivo è che lo studente apprenda alcune tecniche di integrazione per calcolare integrali definiti ed indefiniti usando la formula di integrazione per parti e l’integrazione per sostituzione.
Lo studente sara’ in grado di studiare la convergenza delle serie numeriche e approssimare, in alcuni casi, la loro somma e studierà le serie di potenze e gli sviluppi in serie di Taylor delle funzioni elementari. Infine imparerà a risolvere alcune equazioni differenziali ordinarie del primo ordine a variabili separabili e lineari del primo ordine ed equazioni differenziali del secondo ordine lineari con coefficienti costanti omogenee e non.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Il corso prevede lezioni teoriche ed esercitazioni per apprendere lo svolgimento degli esercizi pratici.
A meta’ del corso è prevista una prova pratica per verificare l’apprendimento del programma svolto.

Canale: 2
- NEBBIA CLAUDIO (programma)
Deﬁnizione dell’integrale secondo Riemann per funzioni limitate di una variabile reale su di un intervallo chiuso e limitato. Condizione necessaria e suﬃciente per l’integrabilita` e proprieta` dell’integrale indeﬁnito. Integrabilita' delle funzioni continue (senza dimostrazione) e delle funzioni monotone. Teorema della media integrale. Teorema fondamentale del calcolo integrale per funzioni continue. Descrizione della funzione integrale di una funzione monotona. Deﬁnizione di primitiva e di integrale indeﬁnito. Proprieta` dell’integrale indeﬁnito. Formule di integrazione per parti e per sostituzione. Integrazione delle funzioni elementari. Integrazione delle funzioni razionali. Integrabilita' in senso improprio: criterio del confronto ed assoluta integrabilita'.
Successioni.
Deﬁnizione di successione di numeri reali e di limite di successione. Relazioni tra i limiti di successioni ed i limiti di funzioni. Successioni convergenti e divergenti; successioni monotone e teorema di regolarita` per le successioni monotone. Limiti notevoli, il numero e di Nepero come limite di (1+1/n) alla n. Sottosuccessioni, teorema di Bolzano- Weierstrass.
Serie numeriche.
Deﬁnizione ed esempi di serie numeriche: le serie telescopiche, la serie geometrica, la serie armonica e le serie armoniche generalizzate. Serie con termini non negativi. Criteri di convergenza per serie a termini positivi: criterio del confronto e criterio del confronto asintotico; criterio della radice; criterio del rapporto e criterio di Cauchy . Serie con termini a segni alterni e criterio di Leibnitz. Serie assolutamente convergenti.

Formula di Taylor.
Polinomio di Taylor e formula di Taylor; ordine di inﬁnitesimo, resto di Taylor nella forma di Lagrange. Formula di Taylor delle funzioni elementari.

Serie di potenze e serie di Taylor.
Serie di potenze, insieme di convergenza. Teorema di Hadamard e calcolo del raggio di convergenza. Serie di Taylor e sviluppi in serie delle funzioni elementari. Serie delle derivate e scambio del simbolo di serie con quello di derivata nelle serie di potenze. Scambio del simbolo di serie con quello di integrale nelle serie di potenze. Criterio dell’integrale per la convergenza delle serie numeriche. Calcolo delle somme di alcune serie elementari.

Equazioni differenziali del primo ordine lineari e a variabili separabili; equazioni del secondo ordine lineari con coefficienti costanti omogenee e non omogenee.

Robert A. Adams, Calcolo differenziale I, Casa Editrice Ambrosiana
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- ORSINA LUIGI (programma)
Definizione di serie numerica e criteri di convergenza.
Serie di potenze: definizione, raggio di convergenza, proprietà di convergenza.
Definizione e proprietà dell'integrale di funzioni di una variabile reale.
Metodi di calcolo di integrali: il teorema fondamentale del calcolo, integrazione per sostituzione e per parti, esempi.
Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie. Equazioni differenziali ordinarie del primo ordine: esempi di risoluzione.
Equazioni differenziali lineari del secondo ordine a coefficienti costanti, omogenee e non omogenee.

Appunti distribuiti tramite la piattaforma Moodle Sapienza
(Date degli appelli d'esame)

6 MAT/05 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015885 - INTRODUZIONE AGLI ALGORITMI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Questo corso introduce agli studenti i metodi di base per la progettazione e l’analisi degli algoritmi. Studieranno vari ben noti algoritmi che risolvono problemi di base come l’ordinamento o la ricerca, insieme con i più semplici strumenti per analizzarli dal punto di vista dell’efficienza.

Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione
Al termine del corso gli studenti conosceranno le metodologie di base per la progettazione e l'analisi di algoritmi iterativi e ricorsivi, le strutture dati elementari, i principali algoritmi di ordinamento e le implementazioni più elementari dei dizionari.

Applicare conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti avranno acquisito familiarità con le principali strutture dati di base, in particolare quelle che implementano i dizionari. Sapranno spiegarne gli algoritmi e analizzarne la complessità, evidenziando come le prestazioni dipendano dalla struttura dati utilizzata. Saranno in grado di progettare nuove strutture dati e i relativi algoritmi, rielaborando quelli esistenti; sapranno spiegare i principali algoritmi di ordinamento, illustrando le strategie di progetto sottostanti e le relative analisi di complessità; saranno in grado di confrontare i comportamenti asintotici dei tempi di esecuzione degli algoritmi studiati; saranno in grado di progettare soluzioni ricorsive di problemi e di analizzare asintoticamente gli algoritmi risultanti.

Capacità critiche e di giudizio
Lo studente avrà le basi per analizzare la qualità di un algoritmo e delle relative strutture dati, sia dal punto di vista della effettiva risoluzione del problema che da quello della efficienza computazionale con la quale il problema viene risolto.

Capacità comunicative
Lo studente acquisirà la capacità di esporre in modo chiaro ed organizzato le proprie conoscenze, capacità che verrà verificata sia mediante i quesiti presentati nelle prove scritte che durante la prova orale. Lo studente sarà in grado di esprimere un’idea algoritmica in modo rigoroso ad alto livello, in pseudocodice.

Capacità di apprendimento
Le conoscenze acquisite permetteranno allo studente di affrontare lo studio, individuale o previsto nell’ambito di un corso di laurea magistrale, di tecniche algoritmiche e di strutture dati più avanzate.

Canale: 1
- FACHINI EMANUELA (programma)
Introduzione al concetto di algoritmo. 3 ore
Efficienza degli algoritmi - analisi asintotica. 6 ore
Ricerca lineare e ricerca binaria. 1 ora
Progetto e analisi di algoritmi di ordinamento:
Algoritmi incrementali (Insertion sort, BubbleSort,SelectionSort). 4 ore
Limite inferiore alla complessità di tempo nel caso peggiore per l'ordinamento e altri problemi. 2 ore
Heap sort 2 ore
Algoritmi basati sul divide et impera (Mergesort, Quicksort) 4 ore
Relazioni di ricorrenza 4 ore
Un algoritmo lineare per l'ordinamento: CountingSort 2 ore
Strutture dati:
Pile e code 2 ore
Code di priorità 4 ore
Alberi di ricerca binaria 6 ore
Alberi bilanciati in altezza 4 ore
+ 20 ore di esercitazioni

T.H. Cormen, C.E. Leiserson,R.L. Rivest,C. Stein, Introduzione agli algoritmi e strutture dati, Mc Graw-Hill, 2010.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- Caminiti Saverio (programma)
INTRODUZIONE Algoritmo: etimologia della parola e suo significato. Precisione, finitezza ed eseguibilità di un algoritmo. Studio di algoritmi: progetto, validazione e analisi. Primi esempi di algoritmi: calcolo del massimo, calcolo del minimo, calcolo delle somme prefisse. Introduzione all' efficienza computazionale. Confronto fra funzioni tipiche del calcolo dell'efficienza al crescere di n. Esempi di diversi approcci allo stesso problema: Algoritmo di Euclide per la ricerca del MCD. Somma dei primi n numeri interi.
COMPLESSITA' COMPUTAZIONALE Analisi della complessità computazione di un algoritmo: approccio sperimentale e teorico. Definizione di tempo di esecuzione: caso migliore e caso peggiore. Efficienza asintotica degli algoritmi: limite asintotico superiore, inferiore e stretto: notazione O grande, notazione Omega, notazione Teta. Algebra della notazione asintotica. Proprietà delle operazioni in notazione asintotica. Un polinomio di grado m è un Teta(n alla m) (dimostrazione). 2 algoritmi per la valutazione di un polinomio. Calcolo del costo computazione di un algoritmo: conteggio delle iterazioni in Teta (n) e Teta(nlogn). Ridurre la costante moltiplicativa: calcolo sia del massimo che del minimo in un vettore. Ricerca iterativa in un vettore: ricerca sequenziale, ricerca dicotomica.

ALGORITMI DI ORDINAMENTO: Algoritmi di ordinamento quadratici: ordinamento per inserzione, per selezione, a bolle. Validazione per induzione (dimostrazione) e calcolo della complessità dell'algoritmo di ordinamento per inserzione. Calcolo della complessità dell'algoritmo di ordinamento per selezione. Algoritmo di ordinamento a bolle: come utilizzare una bandiera per migliorare la complessità. Introduzione al concetto di albero: alberi radicati, alberi binari ed m-ari, alberi di decisione. Computo del livello e dell'altezza di un albero binario. Conteggio del numero di nodi e foglie in un albero binario. Teorema sulla limitazione inferiore per la complessità di un algoritmo per confronti e scambi (dimostrazione). Algoritmo di fusione di due vettori ordinati e di due sottovettori ordinati adiacenti. Merge-sort iterativo: calcolo della complessità computazione dell'algoritmo. La struttura dati Heap e sua rappresentazione vettoriale. Algoritmi per "salire" e "scendere" su un Heap. Algoritmo per la creazione di un Heap; dimostrazione della linearità della creazione di un Heap. Algoritmi per aggiungere e cancellare elementi in un Heap. Algoritmo Heap-sort. Calcolo della complessità computazione dello Heap-sort iterativo. 2 algoritmi per partizionare un vettore; come scegliere un pivot. Ordinare in tempo lineare: counting sort. Proprietà degli algoritmi di odinamento: sensibilità all'input, stabilità e capacità di operare in loco.

ALGORITMI RICORSIVI: Ricorsione e Iterazione. Funzioni matematiche ricorsive.calcolo del fattoriale. Analisi di algoritmi ricorsivi. Equazioni di ricorrenza del calcolo del fattoriale e della ricerca binaria. Soluzione di una equazione di ricorrenza: metodo iterativo; metodo di sostituzione; metodo dell'albero di ricorsione. Enunciato del Teorema Master. Versione ricorsiva delle ricerche sequenziale e dicotomica; risoluzione delle relative equazioni di ricorrenza. Versione ricorsiva di algoritmi di ordinamento per inserzione e selezione; risoluzione delle relative equazioni di ricorrenza. Versione ricorsiva dell' algoritmo Merge-sort e dell'algoritmo Heapsort; risoluzione delle relative equazioni di ricorrenza. Confronto di complessità computazionale fra la versione iterativa e la versione ricorsiva dell'algoritmo per il calcolo dei numeri di Fibonacci. Algoritmo Quicksort. Analisi del Quicksort nel caso di partizionamento migliore e partizionamento peggiore. Dimostrazione della complessità dell'algoritmo Quicksort nel caso medio.
STRUTTURE DATI ELEMENTARI ED ALBERI: Organizzazione logica dell'informazione: strutture dati astratte. Implementazione delle strutture dati astratte: strutture dati concrete. Pile, code, code di priorità e alberi. Implementazione con strutture ad accesso diretto e ad accesso sequenziale. Computo della complessità di operazioni di interrogazione e manipolazione su diverse strutture dati. Rappresentazioni in memoria di alberi binari. Visite di alberi binari: preordine, postordine, inordine. Calcolo dell'equazione di ricorrenza relativa agli algoritmi ricorsivi di visita.

DIZIONARI: La struttura dati Dizionario. Implementazioni banali: vettori ordinati e liste collegate. Alberi binari di ricerca (ABR). Ricerca iterativa e ricorsiva su un ABR. Inserimento e cancellazione su un ABR. Calcolo del minimo e del massimo in un ABR. Calcolo del predecessore e del successore in un ABR. Bilanciamento degli ABR: fattori di bilanciamento e rotazioni. Alberi AVL: rotazioni L(R) e RL(LR); esempi di alberi AVL. Gli Alberi di Fibonacci. L'altezza di un albero AVL è logaritmica: dimostrazione. Inserimento e ri-bilanciamento in un albero AVL. Cancellazione e ri-bilanciamento in un albero AVL. Confronto dell'efficienza fra tutte le strutture dati studiate.

[DFI] Demetrescu, Finocchi, Italiano: Algoritmi e strutture dati, Mc Graw Hill.
[CLRS] Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduzione agli algoritmi e strutture dati, Mc Graw Hill.
[CLR] Cormen, Leiserson, Rivest: Introduzione agli algoritmi (vecchia edizione in tre volumi), vol. 1, Jackson Libri.
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015884 - METODOLOGIE DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Apprendimento dei concetti della programmazione orientata agli oggetti mediante il linguaggio di programmazione Java.

Obiettivi specifici:
I concetti fondamentali della programmazione orientata agli oggetti: classi e oggetti, incapsulamento, ereditarietà, polimorfismo, binding statico e dinamico, i design pattern. La programmazione funzionale. Gli strumenti e le metodologie di base della progettazione software tramite un linguaggio orientato agli oggetti. Il linguaggio Java.

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza dei costrutti dei linguaggi di programmazione orientata agli oggetti, con particolare riferimento al linguaggio Java. Comprensione di un programma Java. Capacità di scrittura di un programma Java di piccole e medie dimensioni.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di applicare le metodologie di base per affrontare la progettazione di sistemi software di grandezza medio-piccola. Saper usare i principali strumenti di sviluppo per realizzare tali sistemi in Java.

Capacità critiche e di giudizio:
Capacità di identificare istruzioni, costrutti o pattern errati o inefficienti così come corretti o efficienti in Java.

Capacità comunicative:
Illustrazione del progetto sviluppato.

Capacità di apprendimento:
Capacità di apprendere e applicare nuove tecniche di programmazione a partire da quelle apprese durante il corso.

Canale: 1
- CENCIARELLI PIETRO (programma)
Introduzione al paradigma di programmazione object oriented. Il linguaggio Java.
Algebra e tipi di dato astratto. Classi e oggetti. L'incapsulamento.
Il polimorfismo (parte prima): Estensione di una classe ed ereditarietà. Classi astratte e interfacce.
Package. Modificatori di accesso e regole di visibilità.
Classi annidate. Classi anonime. Espressioni Lambda.
Il polimorfismo (parte seconda): Tipi generici. Gerarchia
Thread e sincronizzazione di processi. Deadlock e starvation.
Design pattern: creational, structural, behavioral, concurrency.

Cay S. Horstmann, Core Java for the Impatient, Addison-Wesley Professional, 2015
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- NAVIGLI ROBERTO (programma)
1. Introduzione alla programmazione a oggetti
2. Hello, World!
3. Tipi di dato fondamentali
4. Introduzione a JRE, JDK ed Eclipse
5. Conversioni di tipo
6. Concetti fondamentali di programmazione orientata agli oggetti
7. Incapsulamento e inizializzazione di default
8. La classe String
9. Riferimenti a oggetti, heap & stack, metodi statici
10. Strutture di controllo; costrutti iterativi
11. Ancora sull'iterazione; gli array
12. Costanti ed enumerazioni
13. Ereditarietà
14. Polimorfismo
15. La classe Object
16. Esercizi su ereditarietà e polimorfismo
17. Introduzione a interfacce ed eccezioni
18. Interfacce
19. Classi interne
20. Eccezioni
21. Collezioni
22. Input & Output
23. Ricorsione
24. L'uguaglianza in Java
25. Tipi generici
26. Design pattern
27. Espressioni lambda, programmazione funzionale e stream
28. Reflection
29. Conclusione del corso

E' fortemente consigliato lo studio di almeno uno dei seguenti testi:

- Claudio De Sio Cesari. Manuale di Java 8 - Programmazione orientata agli oggetti con Java standard edition 8 Hoepli, 2015.
- Herbert Schildt. Java: The Complete Reference. Mcgraw-Hill Osborne Media, 2014.
- Cay S. Horstmann. Concetti di informatica e fondamenti di Java. Apogeo, 5a edizione, 2010.
- Paul J. Deitel, Harvey M. Deitel. Programmazione Java: Fondamenti. Pearson, 7a edizione, 2008. Alcuni argomenti sono trattati nel secondo libro degli stessi autori: Programmazione Java: Tecniche Avanzate.
- Bruce Eckel. Thinking in Java. Pearson, 4a edizione, 2006 (disponibile sia in inglese che in italiano). La 3a edizione in inglese è gratuita.
- Kathy Sierra and Bert Bates. Head First Java. O'Reilly.

Si consiglia di complementare gli argomenti mancanti con il materiale utilizzato a lezione e in laboratorio.
(Date degli appelli d'esame)

- PIRRO' GIUSEPPE

9 INF/01 48 24 20 - Attività formative caratterizzanti ITA

AAF1101 - LINGUA INGLESE (obiettivi)
L'insegnamento della lingua inglese punta a mettere in grado lo studente di leggere correttamente la letteratura scientifica in inglese, la documentazione tecnica, e di poter sostenere conversazioni in inglese su aspetti tecnici.

- Appolloni Remo (programma)
Il corso mira a migliorare le competenze linguistica e comunicativa dei discenti, nonché a sviluppare un approccio critico all’apprendimento della lingua inglese per scopi accademici (EAP) e professionali (ESP). In tal senso, le lezioni verteranno principalmente sullo sviluppo di specifiche abilità della lingua inglese: comprensione e produzione scritta (reading e writing), comprensione orale (listening); particolare attenzione sarà rivolta alla capacità di lettura critica, di ascolto attivo e selettivo, e di produzione della lingua scritta in ordine ai contenuti connessi agli insegnamenti dell’offerta formativa. Il corso sarà dunque strutturato in ottemperanza al livello B1/B2 del Quadro Comune Europeo di Riferimento per la conoscenza delle lingue (QCER); i materiali proposti agli studenti permetteranno altresì di consolidare e applicare produttivamente le basi grammaticali già acquisite durante la formazione pre-universitaria. Si svolgeranno, inoltre, attività mirate a facilitare l’inserimento professionale in seno a realtà aziendali di respiro internazionale; ad accrescere e ottimizzare la varietà lessicale e la produzione scritta da applicare al contesto professionale di riferimento; a favorire l’acquisizione naturale e spontanea della microlingua relativa agli ambiti dell’informatica e delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione.

Remacha Esteras, S. Infotech. English for Computer users (4th ed.). Cambridge PE (capitoli scelti)
Philpot, S. e Curnick, L. New Headway Academic Skills (Level 3). O.U.P. (capitoli scelti)

Gli studenti con un livello di lingua inglese A1/A2 (QCER) possono integrare la presente bibliografia con i seguenti testi:
Oxenden, C. e Latham-Koenig, C. New English File (intermediate). O.U.P.
Olejniczak, M. English for Information Technology (Level 1). Pearson Longman
Philpot, S. e Curnick, L. New Headway Academic Skills (Level 2). O.U.P.

Il corso prevede l’utilizzo di materiale aggiuntivo dai canali BBC news e TED Talks, e sarà reso disponibile dal docente sulla piattaforma e-learning.

(Date degli appelli d'esame)

3 8 24 - - Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c) ENG

Secondo anno

Primo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1015886 - ALGEBRA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso fornisce un'alfabetizzazione generale sui concetti di teoria dei gruppi e di algebra lineare che sono comunemente utilizzati in informatica.

Obiettivi specifici:
Introduzione alla teoria dei gruppi e ai suoi concetti più elementari, con applicazioni ad alcuni algoritmi di primalità. Sviluppo del linguaggio dell'algebra lineare con applicazioni eventuali ad algoritmi di ranking e di moltiplicazione veloce.

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di fare conti in gruppi piccoli di facile struttura e di comprendere il significato e l'utilizzo di matrici nello studio di fenomeni lineari.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Utilizzo della diagonalizzazione di operatori per fornire un'interpretazione geometrica ad un fenomeno lineare e ricavarne informazioni rilevanti. Utilizzo del concetto di gruppo nello studio di problemi combinatori finiti.

Capacità di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di scegliere lo strumento algebrico più appropriato allo studio di un problema.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno il linguaggio dell'algebra lineare e dei gruppi e rudimenti di complessità.

Capacità di apprendimento:
L'apprendimento del linguaggio lineare e gruppale fornirà agli studenti la capacità di apprendere argomenti che ne fanno uso.

Canale: 1
- MALVENUTO CLAUDIA (programma)
Insiemi, partizioni, applicazioni, relazioni di equivalenza e relazioni d'ordine, permutazioni. I numeri naturali e il principio di induzione. Il teorema binomiale.

Strutture algebriche: Gruppi, anelli e campi, reticoli, sottostrutture, omomorfismi . Anelli di polinomi. L'algoritmo di Euclide. Classi resto modulo un intero. Congruenze ed equazioni in Zn. Il teorema di Eulero-Fermat.

Sistemi di equazioni lineari: algoritmo di Gauss, determinante di una matrice quadrata. Matrice inversa. Rango di una matrice: Il teorema di Cramer ed il teorema di Rouche-Capelli. Risoluzione di sistemi lineari omogenei.

Spazi vettoriali: dipendenza e indipendenza lineare, basi. Matrici. Applicazioni lineari e loro rappresentazione: cambiamenti di base, diagonalizzazione di un operatore lineare. Polinomio caratteristico e relativa invarianza.

Elementi di teoria dei gruppi: Gruppi ciclici, periodo di un elemento di un gruppo. Classificazione dei gruppi ciclici. Classi laterali modulo un sottogruppo. Il teorema di Lagrange e le sue conseguenze, sottogruppi normali. Il teorema fondamentale di omomorfismo tra gruppi.

Marco Abate e Chiara de Fabritiis, Geometria Analitica con elementi di Algebra Lineare, III edizione (2015), ed. Mc Graw Hill Educational

Algebra un approccio algoritmico, di Giulia M. Piacentini Cattaneo, ed. Zanichelli,
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- VENEZIA ANTONIETTA (programma)
Insiemi, Funzioni, relazioni, numeri naturali, i numeri interi: divisibilità e congruenze. Equazioni diofantee. La funzione di Eulero, equazioni lineari nell'anello delle classi resto modulo un intero. Monoidi, gruppi, anelli, campi. Il gruppo delle permutazioni, anello dei polinomi. Spazi vettoriali, combinazioni lineari, sottospazi, dipendenza e indipendenza lineare. Basi e dimensione. Formula di Grassman. Applicazioni lineari tra spazi vettoriali, nucleo e immagine di un'applicazione lineare. Isomorfismi. Matrici, calcolo matriciale. Matrici invertibili. Matrici e applicazioni lineari. Operazioni elementari sulle righe e le colonne di una matrice. Calcolo del rango di una matrice e delle soluzioni di un sistema di equazioni lineari omogenee con il metodo di Gauss. Il rango di una matrice e` uguale al rango della sua trasposta. Calcolo dell'inversa di una matrice quadrata invertibile. Cambiamenti di base e coniugio. La funzione determinante. Sviluppo di Laplace del determinante. Formula di Binet. Determinante e volume. Formula di Cramer. Polinomio caratteristico di una matrice quadrata. Autovalori, autovettori. Molteplicita` geometrica e algebrica di autovalori. Criterio perche` un endomorfismo di uno spazio vettoriale finitamente generato sia diagonalizzabile.

C. Delizia, P. Longobardi, Mercede Maj, C. Nicotera :" Matematica discreta" Mcgraw- Hill
G.M. Piacentini Cattaneo : " Algebra: un approccio algoritmico" Zanichelli
(Date degli appelli d'esame)

9 MAT/02 48 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1015887 - BASI DI DATI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Essere in grado di progettare/valutare le proprietà, la struttura di memorizzazione e i protocolli di un sistema di gestione di basi di dati.
Esporre gli studenti a solide metodologie di progettazione e realizzazione di applicazioni per basi di dati

Obiettivi specifici:
Conoscenza delle proprietà di uno schema relazionale e di una decomposizione. Capacità di interrogare una base di dati. Capacità di valutare i costi delle operazioni di accesso ai dati. Conoscenza di protocolli di per il controllo della concorrenza.
Esporre gli studenti a metodologie formali e scalabili per l'analisi concettuale e la progettazione di applicazioni per basi di dati e a tecnologie standard per la realizzazione di basi di dati relazionali.

Conoscenza e comprensione:
Fondamenti teorici della progettazione e della interrogazione di una base di dati relazionale. Principali strutture di organizzazione dei dati su memoria secondaria. Principali tecniche usate nei DBMS per il controllo dell’esecuzione concorrente delle transazioni.
Gli studenti acquisiranno conoscenze metodologiche fondamentali per la progettazione di applicazioni per basi di dati non banali (in particolare per le fasi di: a) raccolta dei requisiti; b) analisi concettuale dei dati e delle funzionalità; c) progettazione della base dati e delle funzionalità) e per la loro realizzazione (utilizzo di DBMS relazionali e del linguaggio SQL).

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare schemi relazionali con “buone proprietà”. Interrogare una base di dati mediante algebra relazionale. Valutare i costi delle operazioni fondamentali su file con diversi tipi di organizzazione fisica.
Gli studenti saranno in grado di applicare in modo efficace le conoscenze acquisite in progetti reali di applicazioni per basi non banali.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare le proprietà di uno schema relazionale e di una sua decomposizione. Essere in grado di scegliere la struttura dati più appropriata per memorizzare le informazioni di uno schema.
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali in tutte le fasi del processo di progettazione di applicazioni per basi di dati.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare/condividere caratteristiche qualitative/quantitative relative alla struttura relazionale di una base di dati
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con i committenti (per quanto concerne la raccolta dei requisiti) e con altri analisi e progettisti (per quanto concerne le attività di analisi e progettazione di sistemi software non banali).

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di utilizzare i concetti acquisiti nel modulo successivo del corso e in un eventuale corso avanzato di basi di Dati.
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, manualistica tecnica nell'ambito della progettazione di applicazioni per basi di dati.

- I MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Essere in grado di progettare/valutare le proprietà, la struttura di memorizzazione e i protocolli di un sistema di gestione di basi di dati.

Obiettivi specifici:
Conoscenza delle proprietà di uno schema relazionale e di una decomposizione. Capacità di interrogare una base di dati. Capacità di valutare i costi delle operazioni di accesso ai dati. Conoscenza di protocolli di per il controllo della concorrenza.

Conoscenza e comprensione:
Fondamenti teorici della progettazione e della interrogazione di una base di dati relazionale. Principali strutture di organizzazione dei dati su memoria secondaria. Principali tecniche usate nei DBMS per il controllo dell’esecuzione concorrente delle transazioni.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare schemi relazionali con “buone proprietà”. Interrogare una base di dati mediante algebra relazionale. Valutare i costi delle operazioni fondamentali su file con diversi tipi di organizzazione fisica.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare le proprietà di uno schema relazionale e di una sua decomposizione. Essere in grado di scegliere la struttura dati più appropriata per memorizzare le informazioni di uno schema.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare/condividere caratteristiche qualitative/quantitative relative alla struttura relazionale di una base di dati

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di utilizzare i concetti acquisiti nel modulo successivo del corso e in un eventuale corso avanzato di basi di Dati.

Canale: 1
- MOSCARINI MARINA (programma)
Introduzione ai sistemi di gestione di basi di dati (2 ore):
Cenni storici
Aspetti caratterizzanti dei sistemi di gestione di basi di dati
Evoluzione di modelli e sistemi

Il modello relazionale (30 ore):
Concetti di base: dominio, attributo, relazione, n-upla, schema
I linguaggi di interrogazione (algebra relazionale, linguaggi relazionalmente completi)
Teoria della normalizzazione
Dipendenze funzionali
Chiave di una relazione
Terza forma normale
Assiomi di Armstrong e chiusura di un insieme di dipendenze
Chiusura di un insieme di attributi
Decomposizioni che preservano le dipendenze
Decomposizioni che hanno un join senza perdita
Copertura minimale di un insieme di dipendenze
Algoritmo di decomposizione per ottenere la 3NF

L’organizzazione fisica dei dati (14 ore):
La memoria secondaria
Record fisici e record logici
Puntatori
Blocchi
File heap
File hash
File con indice (indici densi e indici sparsi)
B-tree

La gestione della concorrenza (14 ore):
Transazioni
Schedule seriale
Serializzabilità
Modelli di transazioni e meccanismi di locking
Livelock e deadlock
Protocolli a due fasi
Protocolli conservativi e aggressivi
Dati “sporchi”
Rollback a cascata
Timestamp

1. R. A. Elmasri, S. B. Navathe, “Sistemi di basi di dati – Fondamenti”, Pearson – Addison Wesley, IV edizione, 2004.

2. J. D. Ullman, “Principles of database and knowledge-base systems”, vol. I, Computer Science Press, 1988.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- DE MARSICO MARIA (programma)
Introduzione ai sistemi di gestione di basi di dati (2 ore)

Cenni storici.
Aspetti caratterizzanti dei sistemi di gestione di basi di dati.
Evoluzione di modelli e sistemi.

Il modello relazionale (30 ore)

Concetti di base: dominio, attributo, relazione, n-upla, schema.
I linguaggi di interrogazione (algebra relazionale, linguaggi relazionalmente completi).

Teoria della normalizzazione

Dipendenze funzionali.
Chiave di una relazione
Terza forma normale.
Assiomi di Armstrong e chiusura di un insieme di dipendenze.
Chiusura di un insieme di attributi.
Copertura minimale di un insieme di dipendenze.
Scomposizioni che hanno un join senza perdita.
Scomposizioni che preservano le dipendenze.

L’organizzazione fisica dei dati (14 ore)

La memoria secondaria.
Record fisici e record logici.
Puntatori.
Blocchi.
File heap.
File hash.
File con indice (indici densi e indici sparsi).
B-tree

La gestione della concorrenza (14 ore)

Transazioni.
Schedule seriale.
Serializzabilità.
Modelli di transazioni e meccanismi di locking.
Livelock e deadlock.
Protocolli a due fasi.
Protocolli conservativi e aggressivi.
Dati “sporchi”.
Rollback a cascata.
Timestamp.

Pagina del corso: https://sites.google.com/a/di.uniroma1.it/basidati-modulo1-mz/

1. R. A. Elmasri, S. B. Navathe, “Sistemi di basi di dati – Fondamenti”, Pearson – Addison Wesley, IV edizione, 2004.

2. J. D. Ullman, “Principles of database and knowledge-base systems”, vol. I, Computer Science Press, 1988.

Materiale e dispense del corso

Esempi di esercizi di esame
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1020421 - CALCOLO DELLE PROBABILITA' (obiettivi)
Obiettivi generali:
acquisire conoscenze di base nella teoria della probabilità.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
al termine del corso lo studente avrà acquisito le nozioni e i risultati di base relativi alla teoria della probabilità su spazi finiti e numerabili, al concetto di vettore aleatorio discreto e al concetto di variabile aleatoria continua.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di applicare le nozioni di base del calcolo combinatorio in vari problemi matematici, derivare varie leggi di probabilità di variabili aleatorie discrete, di apprezzare il significato e le implicazioni dell`indipendenza e del condizionamento (nell’ambito di modelli discreti), comprendere il significato di alcuni teoremi limite fondamentali, quali la legge dei grandi numeri.

Autonomia di giudizio:
lo studente avrà le basi per analizzare e costruire modelli probabilistici in semplici situazioni di interesse fisico, biologico e tecnologico, utilizzare tavole e software di simulazione delle leggi discrete di più comune applicazione, nonchè della legge gaussiana, e di comprendere l’utilizzazione di strumenti statistici elementari nell`inferenza, nel campionamento statistico e nella simulazione .

Abilità comunicative:
capacità di esporre i contenuti nella parte orale della verifica e negli eventuali quesiti teorici presenti nella prova scritta.

Capacità di apprendimento successivo:
le conoscenze acquisite permetteranno uno studio, individuale o impartito in un corso relativo ad aspetti più specialistici di teoria della probabilità.

Canale: 1
- BERTINI MALGARINI LORENZO (programma)
programma disponibile alla pagina

http://www.mat.uniroma1.it/people/bertini/ama/didattica/informatica/

informazioni disponibili alla pagina

http://www.mat.uniroma1.it/people/bertini/ama/didattica/informatica/
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- NAPPO GIOVANNA (programma)
Richiami di teoria degli insiemi. Fondamenti di calcolo combinatorio. Concetti fondamentali di spazio di probabilità, di indipendenza, di probabilità condizionata e di variabile aleatoria (discreta e continua). Distribuzioni di uso più comune: Binomiale, Geometrica, Binomiale negativa, Poisson, Uniforme discreta, Uniforme in (a,b), Esponenziale, Gamma, Gaussiana, Chauchy. Teoremi limite fondamentali (legge dei grandi numeri, approssimazione di Poisson e teorema del limite centrale).
Argomenti facoltativi: Simulazione. Cenni alle catene di Markov.

testi consigliati

F. Spizzichino, G. Nappo: Introduzione al calcolo delle probabilità. (Appunti)

S. Ross: Probabilità. (Apogeo)

Sarà distribuito materiale didattico relativo agli esercizi.
(Date degli appelli d'esame)

9 MAT/06 48 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1020422 - SISTEMI OPERATIVI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha come obiettivi i concetti, la struttura, e i meccanismi dei sistemi operativi. Verranno trattate caratteristiche fondamentali, presenti fin dai sistemi più tradizionali, ma anche peculiarità dei sistemi moderni che nascono come conseguenza dell’evoluzione ricorrente della tecnologia.
Conoscere ed usare l'interfaccia di programmazione fra sviluppatore software e kernel relativamente ai servizi base di accesso alle risorse del sistema operativo Linux.

Obiettivi specifici:
Caratteristiche e concetti dei sistemi operativi moderni, con particolare riferimento ai sistemi Unix e Linux. Si inizierà con una descrizione dell’evoluzione dei sistemi operativi nel tempo, per continuare con concetti fondamentali come i processi, lo stallo, e relativi meccanismi di prevenzione, la concorrenza tra processi, la gestione della memoria, processore e I/O, i file system e la sicurezza.
Conoscere i concetti (processi, espressioni regolari, file system) e i comandi shell più importanti di Linux. Saper creare script in Bash. Saper scrivere programmi C che usino le system call di Linux.

Conoscenza e comprensione:
Capire in modo profondo come i sistemi operativi danno supporto all’esecuzione dei programmi degli utenti e gestiscono le periferiche hardware di un computer. Metodi e tecniche fondamentali per la rappresentazione dei processi in memoria e la gestione efficiente di multiprogrammazione—molteplici processi eseguiti contemporaneamente in un sistema con risorse limitate.
Conoscenza del funzionamento interno del sistema operativo Linux. Conoscenza del funzionamento della shell Bash. Fondamenti del linguaggio C. Conoscenza delle principali system call di Linux.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare programmi a livello utente e di sistema in modo efficiente e sicuro.
Saper creare script in Bash in grado di risolvere problemi pratici. Saper scrivere programmi in C che sfruttino le system call di Linux per ottimizzare l'uso delle risorse.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di predire l’uso delle risorse richieste da un programma, di scoprire una possibile situazione di stallo in un sistema multiprogrammato, garantire la mutua esclusione tra processi e l’accesso protetto a zone di memoria o risorse sensibili.
Saper valutare la soluzione più appropriata per ottenere un determinato risultato, usando o singoli comandi shell, o uno script Bash, o un programma C basato su system call di Linux.

Capacità comunicative:
Saper comunicare in modo chiaro e preciso le caratteristiche dei sistemi operativi e i loro meccanismi di supporto software/hardware.
Essere in grado di comunicare e documentare script Bash e programmi C basati su system call di Linux.

Capacità di apprendimento:
Saper sfruttare la conoscenza acquisita nella progettazione di sistemi e di programmi utente nel modulo successivo del corso. Essere in grado di usare questa conoscenza nell’apprendimento di proprietà di sistemi più complessi come quelli distribuiti e cloud.
Essere in grado di usare i concetti appresi in corsi avanzati da sistemista aziendale, o in un eventuale corso avanzato che richieda interazione con Linux, come ad es.: programmazione di sistema, cloud computing, sistemi distribuiti, cybersecurity.

- I MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha come obiettivi i concetti, la struttura, e i meccanismi dei sistemi operativi. Verranno trattate caratteristiche fondamentali, presenti fin dai sistemi più tradizionali, ma anche peculiarità dei sistemi moderni che nascono come conseguenza dell’evoluzione ricorrente della tecnologia.

Obiettivi specifici:
Il corso coprirà le caratteristiche e concetti dei sistemi operativi moderni, con particolare riferimento ai sistemi Unix e Linux. Si inizierà con una descrizione dell’evoluzione dei sistemi operativi nel tempo, per continuare con concetti fondamentali come i processi, lo stallo, e relativi meccanismi di prevenzione, la concorrenza tra processi, la gestione della memoria, processore e I/O, i file system e la sicurezza.

Conoscenza e comprensione:
Capire in modo profondo come i sistemi operativi danno supporto all’esecuzione dei programmi degli utenti e gestiscono le periferiche hardware di un computer. Metodi e tecniche fondamentali per la rappresentazione dei processi in memoria e la gestione efficiente di multiprogrammazione—molteplici processi eseguiti contemporaneamente in un sistema con risorse limitate.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare programmi a livello utente e di sistema in modo efficiente e sicuro.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di predire l’uso delle risorse richieste da un programma, di scoprire una possibile situazione di stallo in un sistema multiprogrammato, garantire la mutua esclusione tra processi e l’accesso protetto a zone di memoria o risorse sensibili.

Capacità comunicative:
Saper comunicare in modo chiaro e preciso le caratteristiche dei sistemi operativi e i loro meccanismi di supporto software/hardware.

Capacità di apprendimento:
Saper sfruttare la conoscenza acquisita nella progettazione di sistemi e di programmi utente nel modulo successivo del corso. Essere in grado di usare questa conoscenza nell’apprendimento di proprietà di sistemi più complessi come quelli distribuiti e cloud.

Canale: 1
- MELATTI IGOR (programma)
1. Struttura di un elaboratore
CPU, memoria, dispositivi di I/O; registri dati e di stato del processore, memoria, cache. Ciclo di esecuzione delle istruzioni, gestione delle interruzioni e loro elaborazione. Tecniche di I/O: programmato, interrupt-based, DMA.

2. Concetti generali sui sistemi operativi
Cenni sull'evoluzione storica dei sistemi operativi: monoprogrammazione batch, multiprogrammazione batch, time sharing. Servizi e funzioni di un OS: gestione risorse, interfaccia utente, astrazione dei dispositivi hardware. Architettura del sistema operativo UNIX.

3. I processi
Concetto di processo. Modello di processo a 2, 5 e 7 stati. Strutture dati di descrizione e gestione dei processi, Process Control Block, immagine in memoria. Chiamate di sistema, modalità di esecuzione, alternanza tra processi, esecuzione del sistema operativo. Creazione e terminazione di processi in UNIX.

4. Scheduling dei processi
Velocità relativa di esecuzione dei processi, scheduling a breve, medio e lungo termine. Priorità; prerilascio; valutazione quantitativa degli scheduler; algoritmi di scheduling: FCFS, RR, SPN, SRT, HRRn. Scheduler di UNIX. Scheduler di Windows.

5. Gestione della memoria
Linking e caricamento di programmi. Protezione e condivisione di memoria. Partizionamento fisso e dinamico, buddy system, segmentazione, paginazione. Traduzione degli indirizzi, page table, TLB. Swapping e algoritmi di sostituzione: LRU, Clock, page buffering.

6. Gestione dell'I/O
Dispositivi di I/O. Organizzazione della funzione di I/O. Buffering. Struttura e prestazioni dei dischi; scheduling dell'I/O su disco. Cache di disco.

7. Protezione
Concetti di sicurezza, minacce, attacchi. Autenticazione e controllo di accesso. Funzionamento del processo di login in UNIX. SETUID e SETGID su eseguibili in UNIX.

8. File system
File system e gestione dell'I/O su file. Directory e file speciali. Gestione dello spazio libero e allocazione ai file. FAT e i-node. Ripristino della consistenza. Cenni su NTFS.

9. Concorrenza
Interazioni dirette e indirette tra processi; condivisione di risorse. Mutua esclusione: protocollo, implementazioni software ed hardware. Sincronizzazione ed ordinamento dell'esecuzione; semafori. Problemi-tipo: produttore-consumatore, lettori-scrittori, problema del barbiere. Comunicazione tra processi; scambio di messaggi. Equivalenza tra condivisione+mutua esclusione, sincronizzazione, comunicazione.

10. Lo stallo
Attesa indefinita (starvation), livelock, stallo (deadlock); possibilità ed effettiva realizzazione dello stallo; condizioni dello stallo. Prevenzione dello stallo. Esclusione dello stallo, concetto di stato sicuro, cenni sull'algoritmo del banchiere. Identificazione e rimozione dello stallo. Problema dei filosofi a cena.

Il testo di riferimento è W. Stallings, "Operating Systems", 8th ed., Prentice-Hall, 2015.

E' consigliato anche il libro D. P. Bovet, M. Cesati, "Understanding the Linux Kernel", 3rd edition, O'Reilly, 2006.

Le slide del docente si trovano sul sito del corso: http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/SO/SO1213AL/SistemiOperativi12CFU.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- TOLOMEI GABRIELE (programma)
Introduzione
- Concetti di base
- Storia dei sistemi operativi
- Relazione tra macchina fisica (HW) e sistemi operativi
- Struttura dei sistemi operativi

Gestione dei Processi
- Processi
- CPU Scheduling
- Threads
- Sincronizzazione
- Deadlock

Gestione della memoria
- Memoria principale (RAM)
- Memoria virtuale

Gestione dei sistemi di I/O
- Dispositivi di memoria di massa
- Interfaccia del file system
- Implementazione del file system
- Sistemi di I/O

Concetti avanzati
- Protezione
- Sicurezza
- Sistemi distribuiti
- Sistemi per dispositivi mobili

- Sistemi Operativi. Concetti ed Esempi [Silberschatz et al.];
- I Moderni Sistemi Operativi [Tanenbaum et al.]
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Secondo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1015887 - BASI DI DATI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Essere in grado di progettare/valutare le proprietà, la struttura di memorizzazione e i protocolli di un sistema di gestione di basi di dati.
Esporre gli studenti a solide metodologie di progettazione e realizzazione di applicazioni per basi di dati

Obiettivi specifici:
Conoscenza delle proprietà di uno schema relazionale e di una decomposizione. Capacità di interrogare una base di dati. Capacità di valutare i costi delle operazioni di accesso ai dati. Conoscenza di protocolli di per il controllo della concorrenza.
Esporre gli studenti a metodologie formali e scalabili per l'analisi concettuale e la progettazione di applicazioni per basi di dati e a tecnologie standard per la realizzazione di basi di dati relazionali.

Conoscenza e comprensione:
Fondamenti teorici della progettazione e della interrogazione di una base di dati relazionale. Principali strutture di organizzazione dei dati su memoria secondaria. Principali tecniche usate nei DBMS per il controllo dell’esecuzione concorrente delle transazioni.
Gli studenti acquisiranno conoscenze metodologiche fondamentali per la progettazione di applicazioni per basi di dati non banali (in particolare per le fasi di: a) raccolta dei requisiti; b) analisi concettuale dei dati e delle funzionalità; c) progettazione della base dati e delle funzionalità) e per la loro realizzazione (utilizzo di DBMS relazionali e del linguaggio SQL).

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare schemi relazionali con “buone proprietà”. Interrogare una base di dati mediante algebra relazionale. Valutare i costi delle operazioni fondamentali su file con diversi tipi di organizzazione fisica.
Gli studenti saranno in grado di applicare in modo efficace le conoscenze acquisite in progetti reali di applicazioni per basi non banali.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare le proprietà di uno schema relazionale e di una sua decomposizione. Essere in grado di scegliere la struttura dati più appropriata per memorizzare le informazioni di uno schema.
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali in tutte le fasi del processo di progettazione di applicazioni per basi di dati.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare/condividere caratteristiche qualitative/quantitative relative alla struttura relazionale di una base di dati
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con i committenti (per quanto concerne la raccolta dei requisiti) e con altri analisi e progettisti (per quanto concerne le attività di analisi e progettazione di sistemi software non banali).

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di utilizzare i concetti acquisiti nel modulo successivo del corso e in un eventuale corso avanzato di basi di Dati.
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, manualistica tecnica nell'ambito della progettazione di applicazioni per basi di dati.

- II MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Esporre gli studenti a solide metodologie di progettazione e realizzazione di applicazioni per basi di dati

Obiettivi specifici:
Esporre gli studenti a metodologie formali e scalabili per l'analisi concettuale e la progettazione di applicazioni per basi di dati e a tecnologie standard per la realizzazione di basi di dati relazionali.

Conoscenza e comprensione:
Gli studenti acquisiranno conoscenze metodologiche fondamentali per la progettazione di applicazioni per basi di dati non banali (in particolare per le fasi di: a) raccolta dei requisiti; b) analisi concettuale dei dati e delle funzionalità; c) progettazione della base dati e delle funzionalità) e per la loro realizzazione (utilizzo di DBMS relazionali e del linguaggio SQL).

Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti saranno in grado di applicare in modo efficace le conoscenze indicate al punto precedente in progetti reali di applicazioni per basi non banali.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali in tutte le fasi del processo di progettazione di applicazioni per basi di dati.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con i committenti (per quanto concerne la raccolta dei requisiti) e con altri analisi e progettisti (per quanto concerne le attività di analisi e progettazione di sistemi software non banali).

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, manualistica tecnica nell'ambito della progettazione di applicazioni per basi di dati.

Canale: 1
- MANCINI TONI (programma)
1. Introduzione e cenni di ingegneria del software: attori e ciclo di vita del software

2. Analisi concettuale dei requisiti:

2.1. Analisi dei requisiti sui dati mediante diagrammi ER
2.2. Analisi dei requisiti sulle funzionalità mediante diagrammi UML degli use-case
2.3. Formalizzazione della semantica dei diagrammi ER mediante logica del primo ordine e specifiche formali dei vincoli sui dati non esprimibili in ER mediante formule in logica del primo ordine
2.4. Specifiche formali delle funzionalità (operazioni di use-case) mediante pre- e post-condizioni espresse in logica del primo ordine

3. Progettazione di basi di dati relazionali e di applicazioni per basi di dati a partire dall'output della fase di Analisi concettuale dei requisiti:

3.1. Progettazione di una base dati relazionale con vincoli a partire da un diagramma ER concettuale con vincoli esterni e informazioni sul carico di lavoro e sui volumi dei dati
3.2. Progettazione delle funzionalità di un'applicazione di basi di dati mediante algoritmi in pseudo-codice e comandi in linguaggio SQL, a partire dalle specifiche formali delle funzionalità
3.3. Il linguaggio SQL: domini, istruzioni select-from-where-group by-having-order by, operatori aggregati, interrogazioni nidificate, operatori insiemistici, istruzioni insert, delete, update, create/drop domain, create/drop table, vincoli di chiave e di integrità referenziale, clausole check, trigger, viste, controllo dell'accesso, transazioni, indici.

Materiale didattico reso disponibile dal docente.

Canale: 2
- PIRRO' GIUSEPPE (programma)
- Introduzione al corso e cenni di metodologie di progettazione del software.
- Analisi dei requisiti sui dati mediante diagrammi Entità Relazione.
- Progettazione di basi di dati relazionali e di applicazioni per basi di dati a partire dall'output della fase di analisi dei requisiti.
- Il linguaggio SQL: istruzioni per l'inserimento, l'interrogazione, l'aggiornamento, e la cancellazione di dati.
- Not only SQL: Graph Databases, Key-Value Stores, Column Stores.
- Linguaggio per l'interrogazione di Graph Databases
- Altre tecnologie: RDF, Linked Data e il linguaggio SPARQL.

- P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone: Basi di dati: modelli e linguaggi di interrogazione. McGraw-Hill, quinta edizione, 2018
- Dispense del corso

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1015888 - PROGETTAZIONE DI ALGORITMI (obiettivi)
Obiettivi generali

Acquisire la conoscenza di base delle più note tecniche algoritmiche di progettazione e delle tecniche di valutazione della correttezza e della complessità degli algoritmi.

Obiettivi specifici

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative a:
- tecniche fondamentali di progettazione algoritmica;
- analisi della correttezza e della efficienza degli algoritmi;

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- analizzare le prestazioni di un algoritmo tramite strumenti matematici rigorosi;
- analizzare algoritmi e strutture dati
- progettare ed analizzare nuovi algoritmi, sfruttando le metodologie presentate durante il corso.

Autonomia di giudizio:
Lo studente alla fine del corso deve essere in grado di scegliere autonomamente qual’è la tecnica algoritmica più adatta da applicare per un determinato problema e valutare tra più soluzioni algoritmiche per un certo problema qual’è da preferirsi.

Abilità comunicative:
Lo studente acquisirà la capacità di esprimere un’idea algoritmica tramite l’uso di uno pseudocodice.

Capacità di apprendimento:
Lo studente avrà acquisito la capacità di analizzare un problema, progettare le necessarie strutture dati e un algoritmo corretto ed efficiente che lo risolva.

Canale: 1
- WOLLAN PAUL JOSEPH (programma)
Il corso prosegue il cammino iniziato al primo anno con Introduzione agli algoritmi ed illustra alcune tecniche di progettazione algoritmica di carattere fondamentale come divide et impera, programmazione dinamica, backtracking, tramite esempi significativi. Illustra inoltre le nozioni di base sulle classi di complessità.

dispense del prof. Riccardo Silvestri: http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/Algoritmi2/PALGappunti2014

(Date degli appelli d'esame)

- SALVO IVANO (programma)
Questo modulo concerne principalmente esercizi relativi agli argomenti trattati nel corso:
- algoritmi su grafi
- programmazione dinamica
- algorithmi greedy
- divide et impera
- backtracking.

Dispense del prof. Riccardo Silvestri: http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/Algoritmi2/PALGappunti2014/

Il testo:
Introduzione agli algoritmi
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein
può essere usato come testo di studio e di consultazione.

Canale: 2
- MONTI ANGELO (programma)
Il corso prosegue il cammino iniziato al primo anno con Introduzione agli algoritmi. Il corso è diviso in tre parti.
La prima parte riguarda i grafi e le visite (DFS e BFS). Nella seconda parte di trattano due tecniche di
progettazione ( greedy and divide-et-impera) che funzionano bene per particolari tipi di problemi e
si parla anche di euristiche come metodo per affrontare problemi particolarmente difficili.
Nella terza parte si illustrano la programmazione dinamica e il backtraking, due tecniche potenti e generali.
Tutte le tecniche sono illustrate tramite esempi significativi.

T.H. Cormen, C.Papadimitriou, U. Vazirani. Introduzione agli algoritmi
J. Kleinberg, E. Tardos      Algorithm Design
S. Dasgupta, C. Papadimitriou, U. Vazirani      Algorithms
C. Demetrescu, I. Finocchi, G.F. Italiano Algoritmi e strutture dati
(Date degli appelli d'esame)

- DI CICCIO CLAUDIO

9 INF/01 48 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1015889 - RETI DI ELABORATORI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Imparare le basi delle reti di elaboratori moderne e Internet.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza e comprensione dei protocolli dei livelli applicazione, trasporto, rete e collegamento della pila TCP/IP.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Capacità di comprendere qualsiasi protocollo coinvolto nella comunicazione TCP/IP
Capacità di comprendere strumenti e tecniche per risolvere problemi di rete
Capacità di usare servizi di rete come DNS e DHCP che permettono di far funzionare una rete

Autonomia di giudizio:
Individuare problemi di rete
Valutare la realizzazione di nuovi servizi

Abilità comunicative:
Capacità di descrivere le reti in termini strutturali secondo il modello a 5 livelli.

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso fornisce le basi per poter apprendere nozioni di reti wireless e Internet of Things.

Canale: 2
- MASELLI GAIA (programma)
- Introduzione alle reti e allo stack protocollare TCP/IP.
- Capacità e prestazioni delle reti.
- Livello Applicazione: paradigmi client-server, P2P, ibrido. Protocolli HTTP, DNS, FTP, SMTP.
- Livello di Trasporto: servizi del livello di trasporto. Interfaccia Socket. Protocollo UDP. Meccanismi Stop and wait, Go-Back-N e Ripetizione Selettiva. Protocollo TCP. Controllo del flusso. Controllo della congestione.
- Livello di rete: Routing, forwarding. Struttura di un router. Protocolli IPv4, DHCP, NAT, ICMP, OSPF, RIP, BGP. Routing multicast. IPv6.
- Livello di collegamento: servizi offerti, sottolivelli DLC e MAC. Protocolli MAC: TDMA, FDMA, ALOHA, Slotted ALOHA, CSMA, CSMA/CD, Polling, Token passing). Indirizzamento, Protocollo ARP, Ethernet,VLAN, PPP.
- Sicurezza di rete: crittografia simmetrica, asimmetrica, message digest, firma digitale. Sicurezza delle reti LAN: firewall, Intrusion detection.
- Introduzione alle LAN wireless: Protocollo CDMA, Bluetooth, Reti cellulari.

1. Behrouz A. Forouzan e Firouz Mosharraf, "Reti di Calcolatori Un approccio top down", version italiana, Mc Graw Hill, marzo 2013
2. Jim Kurose, Keith Ross, "Computer Networking a Top-Down Approach", 6th edition, Pearson
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- PETRIOLI CHIARA (programma)

- Introduzione alle reti e allo stack protocollare TCP/IP.
- Capacità e prestazioni delle reti.
- Livello Applicazione: paradigmi client-server, P2P, ibrido. Protocolli HTTP, DNS, FTP, SMTP.
- Livello di Trasporto: servizi del livello di trasporto. Interfaccia Socket. Protocollo UDP. Meccanismi Stop and wait, Go-Back-N e Ripetizione Selettiva. Protocollo TCP. Controllo del flusso. Controllo della congestione.
- Livello di rete: Routing, forwarding. Struttura di un router. Protocolli IPv4, DHCP, NAT, ICMP, OSPF, RIP, BGP. Routing multicast. IPv6.
- Livello di collegamento: servizi offerti, sottolivelli DLC e MAC. Protocolli MAC: TDMA, FDMA, ALOHA, Slotted ALOHA, CSMA, CSMA/CD, Polling, Token passing). Indirizzamento, Protocollo ARP, Ethernet,VLAN, PPP.
- Sicurezza di rete: crittografia simmetrica, asimmetrica, message digest, firma digitale. Sicurezza delle reti LAN: firewall, Intrusion detection.
- Introduzione alle LAN wireless: Protocollo CDMA, Bluetooth, Reti cellulari; Mobile IP.
-Protocolli per la trasmissione di informazioni multimediali nella rete Internet

Il corso prevede anche un lab in C su socket programming.

Jim Kurose, Keith Ross, "Computer Networking a Top-Down Approach", 6th edition, Pearson
(Date degli appelli d'esame)

9 INF/01 48 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1020422 - SISTEMI OPERATIVI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha come obiettivi i concetti, la struttura, e i meccanismi dei sistemi operativi. Verranno trattate caratteristiche fondamentali, presenti fin dai sistemi più tradizionali, ma anche peculiarità dei sistemi moderni che nascono come conseguenza dell’evoluzione ricorrente della tecnologia.
Conoscere ed usare l'interfaccia di programmazione fra sviluppatore software e kernel relativamente ai servizi base di accesso alle risorse del sistema operativo Linux.

Obiettivi specifici:
Caratteristiche e concetti dei sistemi operativi moderni, con particolare riferimento ai sistemi Unix e Linux. Si inizierà con una descrizione dell’evoluzione dei sistemi operativi nel tempo, per continuare con concetti fondamentali come i processi, lo stallo, e relativi meccanismi di prevenzione, la concorrenza tra processi, la gestione della memoria, processore e I/O, i file system e la sicurezza.
Conoscere i concetti (processi, espressioni regolari, file system) e i comandi shell più importanti di Linux. Saper creare script in Bash. Saper scrivere programmi C che usino le system call di Linux.

Conoscenza e comprensione:
Capire in modo profondo come i sistemi operativi danno supporto all’esecuzione dei programmi degli utenti e gestiscono le periferiche hardware di un computer. Metodi e tecniche fondamentali per la rappresentazione dei processi in memoria e la gestione efficiente di multiprogrammazione—molteplici processi eseguiti contemporaneamente in un sistema con risorse limitate.
Conoscenza del funzionamento interno del sistema operativo Linux. Conoscenza del funzionamento della shell Bash. Fondamenti del linguaggio C. Conoscenza delle principali system call di Linux.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare programmi a livello utente e di sistema in modo efficiente e sicuro.
Saper creare script in Bash in grado di risolvere problemi pratici. Saper scrivere programmi in C che sfruttino le system call di Linux per ottimizzare l'uso delle risorse.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di predire l’uso delle risorse richieste da un programma, di scoprire una possibile situazione di stallo in un sistema multiprogrammato, garantire la mutua esclusione tra processi e l’accesso protetto a zone di memoria o risorse sensibili.
Saper valutare la soluzione più appropriata per ottenere un determinato risultato, usando o singoli comandi shell, o uno script Bash, o un programma C basato su system call di Linux.

Capacità comunicative:
Saper comunicare in modo chiaro e preciso le caratteristiche dei sistemi operativi e i loro meccanismi di supporto software/hardware.
Essere in grado di comunicare e documentare script Bash e programmi C basati su system call di Linux.

Capacità di apprendimento:
Saper sfruttare la conoscenza acquisita nella progettazione di sistemi e di programmi utente nel modulo successivo del corso. Essere in grado di usare questa conoscenza nell’apprendimento di proprietà di sistemi più complessi come quelli distribuiti e cloud.
Essere in grado di usare i concetti appresi in corsi avanzati da sistemista aziendale, o in un eventuale corso avanzato che richieda interazione con Linux, come ad es.: programmazione di sistema, cloud computing, sistemi distribuiti, cybersecurity.

- II MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Conoscere ed usare l'interfaccia di programmazione fra sviluppatore software e kernel relativamente ai servizi base di accesso alle risorse del sistema operativo Linux.

Obiettivi specifici:
Conoscere i concetti (processi, espressioni regolari, file system) e i comandi shell più importanti di Linux. Saper creare script in Bash. Saper scrivere programmi C che usino le system call di Linux.

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza del funzionamento interno del sistema operativo Linux. Conoscenza del funzionamento della shell Bash. Fondamenti del linguaggio C. Conoscenza delle principali system call di Linux.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper creare script in Bash in grado di risolvere problemi pratici. Saper scrivere programmi in C che sfruttino le system call di Linux per ottimizzare l'uso delle risorse.

Capacità critiche e di giudizio:
Saper valutare la soluzione più appropriata per ottenere un determinato risultato, usando o singoli comandi shell, o uno script Bash, o un programma C basato su system call di Linux.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare e documentare script Bash e programmi C basati su system call di Linux.

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di usare i concetti appresi in corsi avanzati da sistemista aziendale, o in un eventuale corso avanzato che richieda interazione con Linux, come ad es.: programmazione di sistema, cloud computing, sistemi distribuiti, cybersecurity

Canale: 1
- MELATTI IGOR (programma)
Introduzione a Unix/Linux

concetti di base, file system, processi, espressioni regolari, comandi shell

Bourne Again Shell

uso dei più importanti comandi: ls, find, man, ps, gawk, sed, echo, cd, touch etc

espansioni della bash, scripting in bash

Programmazione di sistema

introduzione al C

compilatore e make, programmi eseguibili, librerie, debugger

system call Linux per la gestione di: memoria, file, processi, segnali, pipe, fifo, socket

G. Glass, K. Ables: Linux for Programmers and Users, Prentice Hall

F. C. A. Johnson, Pro Bash Programming (Scripting the GNU/Linux Shell), Apress

B. Kernighan, D. Ritchie, Il Linguaggio C, Jackson Libri

Canale: 2
- CASALICCHIO EMILIANO (programma)
Introduzione a Unix/Linux

concetti di base, file system, processi, espressioni regolari, comandi shell

Bourne Again Shell

uso dei più importanti comandi: ls, find, man, ps, gawk, sed, echo, cd, touch etc

espansioni della bash, scripting in bash

Programmazione di sistema

introduzione al C

compilatore e make, programmi eseguibili, librerie, debugger

system call Linux per la gestione di: memoria, file, processi, segnali, pipe, fifo, socket

G. Glass, K. Ables: Linux for Programmers and Users, Prentice Hall

F. C. A. Johnson, Pro Bash Programming (Scripting the GNU/Linux Shell), Apress

B. Kernighan, D. Ritchie, Il Linguaggio C, Jackson Libri

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Tecnologico

Primo anno

Primo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

101226 - CALCOLO DIFFERENZIALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
acquisire una conoscenza delle tecniche elementari del Calcolo Differenziale e delle principali applicazioni a problemi di massimo-minimo e allo studio del grafico di funzioni.
el grafico di funzioni.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione: al temine del corso lo studente avra' acquisito le nozioni e i risultati di base del Calcolo Differenziale con particolare attenzione ai concetti di funzione, limite di funzione e derivata.

Applicare conoscenza e comprensione: al temine del corso lo studente sara' in grado di risolvere semplici problemi del Calcolo Differenziale, quali il calcolo esplicito di derivate, il calcolo del massimo e minimo locale e globale di funzioni di una variabile, e il disegno approssimativo del grafico di funzioni.

Capacita' critiche e di giudizio: lo studente avra' le basi per utilizzare un grafico come strumento di analisi di una situazione concreta descrivibile matematicamente.

Capacita' comunicative: lo studente sara' in grado di comprendere un testo scientifico di complessita' non elevata e di riassumerne i concetti principali.

Capacita' di apprendimento: le conoscenze acquisite permetteranno uno studio, individuale o impartito in un corso, relativo ad aspetti piu' avanzati del Calcolo Differenziale e al Calcolo Integrale.

Canale: 1
- D'ANCONA PIERO ANTONIO (programma)
1) Richiami di Matematica Elementare. Notazioni e terminologia. I numeri interi, razionali, reali. Frazioni, proporzioni, percentuali. Equazioni, disequazioni e sistemi. Pratica di potenze e logaritmi. Richiami di trigonometria.
2) Funzioni di Variabile Reale. Estremo superiore e inferiore, massimo e minimo di un sottoinsieme di R e di una funzione. Funzioni elementari. Limiti di funzioni e proprieta. Limiti notevoli. Funzioni continue e proprieta. Teorema della permanenza del segno. Teorema di esistenza degli zeri. Cenni sulle successioni di numeri reali.
3) Derivazione. Derivata e significato geometrico. Derivate delle funzioni elementari. Derivata di somma, prodotto, rapporto di due funzioni. Derivata della funzione inversa e di funzioni composte. Massimi e minimi relativi e proprieta. Teoremi di Weierstrass, Rolle, Cauchy, Lagrange. Funzioni con derivata nulla. Forme indeterminate e Teoremi di de l'Hopital. Studio del grafico di funzioni. Derivate di ordine superiore; funzioni con derivate di ordine superiore nulle. Polinomio di Taylor di una funzione.

Le note complete del corso, comprensive di materiale addizionale, numerosi esempi e esercizi, nonche' raccolte di testi di esame degli ultimi anni, sono dispobilili e gratuitamente scaricabili dal sito del docente. Per la preparazione all''esame non e' necessario ulteriore materiale didattico.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- PONSIGLIONE MARCELLO (programma)
1) Richiami di Matematica Elementare. Notazioni e terminologia. I numeri interi, razionali, reali. Frazioni, proporzioni, percentuali. Equazioni, disequazioni e sistemi. Pratica di potenze e logaritmi. Richiami di trigonometria.
2) Funzioni di Variabile Reale. Estremo superiore e inferiore, massimo e minimo di un sottoinsieme di R e di una funzione. Funzioni elementari. Limiti di funzioni e proprietà. Limiti notevoli. Funzioni continue e proprietà. Teorema della permanenza del segno. Teorema di esistenza degli zeri. Cenni sulle successioni di numeri reali.
3) Derivazione. Derivata e significato geometrico. Derivate delle funzioni elementari. Derivata di somma, prodotto, rapporto di due funzioni. Derivata della funzione inversa e di funzioni composte. Massimi e minimi relativi e proprietà. Teoremi di Weierstrass, Rolle, Cauchy, Lagrange. Funzioni con derivata nulla. Forme indeterminate e Teoremi di de l’Hôpital. Derivate di ordine superiore. Studio del grafico di funzioni. Derivate di ordine successivo. Polinomio di Taylor di una funzione.

1) Dispense del corso
2) Elementi di Analisi Matematica e Geometria con prerequisiti ed esercizi svolti- G. Crasta- A. Malusa
(Date degli appelli d'esame)

- ANSINI NADIA (programma)
1) Richiami di Matematica Elementare. Notazioni e terminologia. I numeri interi, razionali, reali. Frazioni, proporzioni, percentuali. Equazioni, disequazioni e sistemi. Pratica di potenze e logaritmi. Richiami di trigonometria.
2) Funzioni di Variabile Reale. Estremo superiore e inferiore, massimo e minimo di un sottoinsieme di R e di una funzione. Funzioni elementari. Limiti di funzioni e proprietà. Limiti notevoli. Funzioni continue e proprietà. Teorema della permanenza del segno. Teorema di esistenza degli zeri. Cenni sulle successioni di numeri reali.
3) Derivazione. Derivata e significato geometrico. Derivate delle funzioni elementari. Derivata di somma, prodotto, rapporto di due funzioni. Derivata della funzione inversa e di funzioni composte. Massimi e minimi relativi e proprietà. Teoremi di Weierstrass, Rolle, Cauchy, Lagrange. Funzioni con derivata nulla. Forme indeterminate e Teoremi di de l’Hôpital. Derivate di ordine superiore. Studio del grafico di funzioni. Derivate di ordine successivo. Polinomio di Taylor di una funzione.

1) Dispense del corso
2) Elementi di Analisi Matematica e Geometria con prerequisiti ed esercizi svolti- G. Crasta- A. Malusa

6 MAT/05 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015883 - FONDAMENTI DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)

Obiettivi generali
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.

Obiettivi specifici
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.
Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output.
Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari.
Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti.
Algoritmi ricorsivi ed iterativi.
Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet.
Debugging e testing di programmi.

Conoscenza e comprensione
Comprendere e definire i requisiti di un problema.
Decidere come rappresentare le informazioni in input e quali strutture dati usare per le elaborazioni intermedie e per l'output.
Definire l'algoritmo di soluzione.
Codificare l'algoritmo sotto forma di programma Python.
Modularizzare il programma in piccole funzioni/metodi separate.
Verificare tramite tests che il programma segua i requisiti.

Applicazione di conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà realizzare dei compiti di programmazione per casa, scansionati durante il corso, per mettere in pratica e dimostrare le conoscenze apprese.
Alla fine del corso la prova d'esame sarà basata su una prova in laboratorio in cui lo studente dovrà risolvere e programmare alcuni esercizi.

Autonomia di giudizio
Lo studente alla fine del corso deve essere in grado di scegliere autonomamente come risolvere un problema di programmazione (analisi, implementazione e test).

Abilità comunicative
Nella fase di analisi del problema e definizione dei requisiti è importante avere una buona capacità di comprensione del linguaggio.

Capacità di apprendimento successivo
Le basi dell'analisi di un problema per comprendere le specifiche e progettare sia le strutture dati necessarie che l'algoritmo più adatto è applicabile ad altri linguaggi di programmazione e potrà aiutare nei successivi corsi di programmazione.

Canale: 2
- MONTI ANGELO (programma)
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.
Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output.
Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari.
Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti.
Algoritmi ricorsivi ed iterativi.
Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet.
Debugging e testing di programmi.

F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python
F. Pellacini, Codice di Fondamenti di Programmazione in Python
Altri libri che possono essere utili sono:
Allen B. Downey et al., Pensare da Informatico
Guido van Rossum, Il tutorial di Python
Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python
(Date degli appelli d'esame)

- SPOGNARDI ANGELO (programma)
1. I computer e la programmazione
2. Primi passi in Python
3. Sequenze e iterazione
4. Prendere Decisioni
5. Oggetti e metodi
6. Stringhe e Testo
7. File e Web
8. Ricerca documenti e Dizionari
9. Tuple, liste di liste
10. Immagini
11. Classi
12. Ricorsione e alberi
13. Documenti strutturati
14. Interfacce utente
15. Grafica Interattiva
16. Grafi
17. Visite di grafi
18. Grafi di Pixel

Il corso seguirà il materiale nell'ebook seguente
F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python

Altri libri che possono essere utili sono:
Allen B. Downey et al., Pensare da Informatico
Guido van Rossum, Il tutorial di Python
Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python

Canale: 1
- STERBINI ANDREA (programma)
Introduzione alla programmazione tramite il linguaggio Python.
Tipi di dati, variabili, assegnamenti, strutture di controllo, funzioni, classi, moduli e Input/Output.
Strutture dati: vettori, stringhe, liste, tuple e dizionari.
Progettazione e sviluppo di programmi tramite programmazione procedurale e orientata agli oggetti.
Algoritmi ricorsivi ed iterativi.
Librerie di Python per la grafica, per la gestione dei file, per l'elaborazione di testi/html e per l'accesso ad Internet.
Debugging e testing di programmi.

Vi consigliamo di seguire uno dei libri:
- Allen B. Downey Pensare in Python
- Allen B. Downey Thinking in Python 2nd edition (in inglese)
- John V. Guttag Introduzione alla programmazione con Python. Dal pensiero computazionale al machine learning
Altri libri molto utili.
- F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python
- The Python 3 tutorial
- Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python (python 2.7)
(Date degli appelli d'esame)

- SPOGNARDI ANGELO (programma)
1. I computer e la programmazione
2. Primi passi in Python
3. Sequenze e iterazione
4. Prendere Decisioni
5. Oggetti e metodi
6. Stringhe e Testo
7. File e Web
8. Ricerca documenti e Dizionari
9. Tuple, liste di liste
10. Immagini
11. Classi
12. Ricorsione e alberi
13. Documenti strutturati
14. Interfacce utente
15. Grafica Interattiva
16. Grafi
17. Visite di grafi
18. Grafi di Pixel

Il corso seguirà il materiale nell'ebook seguente
F. Pellacini, Fondamenti di Programmazione in Python

Altri libri che possono essere utili sono:
Allen B. Downey et al., Pensare da Informatico
Guido van Rossum, Il tutorial di Python
Josh Cogliati, Tutorial per principianti in Python

9 INF/01 48 24 20 - Attività formative di base ITA

1020420 - METODI MATEMATICI PER L'INFORMATICA (obiettivi)
Obiettivi generali:
L'insegnamento è indirizzato all'acquisizione delle conoscenze logiche e insiemistiche di base per affrontare lo studio di altri argomenti in matematica ed informatica.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà piena comprensione degli strumenti logico-insiemistici proposti

Applicare conoscenza e comprensione:
Avrà acquisito la capacità di portare avanti un rigoroso, anche se elementare, ragionamento matematico, in particolare per quanto riguarda i principi logici fondamentali e l’uso dell’induzione in tutte le sue forme.

Capacità critiche e di giudizio:
Sarà quindi capace di affrontare criticamente gli argomenti proposti in altri insegnamenti sia teorici che applicati. A questo proposito vengono forniti molti esempi presi da altri insegnamenti.

Capacità di comunicare quanto si è appreso:
La partecipazione attiva in classe e l’uso dell’esame orale servono a stimolare lo studente nell’acquisire il linguaggio proprio della matematica e a trasmettere le conoscenze e le capacità acquisite in maniera appropriata.

Capacità di proseguire lo studio: Lo studente sarà in grado di approfondire nello studio personale i temi trattati usando quanto appreso come base.

Canale: 2
- PIPERNO ADOLFO (programma)
Elementi della teoria degli insiemi. Relazioni. Funzioni. Cardinalità. Numeri naturali: operazioni, ordinamento, numeri primi. Il principio di induzione. Cenni sulle algebre di Boole: algebre di classi ed algebre di enunciati. La formalizzazione matematica: sintassi e semantica. Il calcolo degli enunciati: sistemi di verifica e sistemi deduttivi; correttezza e completezza. Il calcolo dei predicati: sistemi di verifica e sistemi deduttivi; correttezza e completezza.

Giorgio T. Bagni, Daniele Gorla, Anna Labella, Introduzione alla logica ed al linguaggio matematico, Mc Graw Hill
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- CARLUCCI LORENZO (Date degli appelli d'esame)

6 MAT/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015880 - PROGETTAZIONE DI SISTEMI DIGITALI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Metodologie di progettazione di circuiti combinatori e sequenziali.

Obiettivi specifici:
codifica binaria di vari tipi di dato, algebra booleana, analisi e sintesi di circuiti combinatori, flip-flop, analisi e sintesi di circuiti sequenziali, registri, interconnesione tra registri e altri moduli

Conoscenza e comprensione:
Conoscere e capire come l'elaboratore gestisce ed elabora l'informazione

Applicare conoscenza e comprensione:
Dimostrare di saper progettare semplici circuiti combinatori e sequenziali in grado di svolgere determinati compiti.

Capacità critiche e di giudizio:
saper scegliere il miglior approccio, tra i vari studiati, per risolvere un determinato compito

Capacità comunicative:
essere in grado di valutare e motivare le proprie scelte nella progettazione di un circuito

Capacità di apprendimento:
Capire le differenze e i vantaggi delle varie tecniche di progettazione.

Canale: 1
- GORLA DANIELE (programma)
Il corso tratta argomenti preliminari alla descrizione dell'organizzazione di un calcolatore: rappresentazione dell'informazione (14 ore), progettazione di reti combinatorie (16 ore) e sequenziali (14 ore), registri (6 ore), interconnessione tra registri e altri componenti (10 ore). Il corso fornisce quindi gli strumenti necessari alla comprensione del funzionamento e delle problematiche di progetto di un calcolatore.

M. Morris Mano, C. R. Kime Reti logiche Pearson
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- MASSINI ANNALISA (programma)
Il corso tratta argomenti preliminari alla descrizione dell'organizzazione di un calcolatore: rappresentazione dell'informazione, progettazione di reti combinatorie e sequenziali, registri, interconnessione tra registri e altri componenti. Il corso fornisce quindi gli strumenti necessari alla comprensione del funzionamento e delle problematiche di progetto di un calcolatore.

F. Preparata Introduzione alla organizzazione e alla progettazione di un elaboratore elettronico Franco Angeli editore
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

Secondo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1015881 - ARCHITETTURA DEGLI ELABORATORI (obiettivi)
Obiettivi generali:
L’obiettivo dell'insegnamento di Architettura degli elaboratori è di far comprendere i principi che sono usati per progettare i calcolatori moderni. In particolare, il corso tratta la struttura interna del microprocessore e le idee che hanno permesso la straordinaria evoluzione della potenza di calcolo negli ultimi 30 anni. come pipelining, caching, branch prediction, e multi-processing.

Obiettivi specifici:
Il corso tratta i principi di base di organizzazione del microprocessore e le nozioni di pipelining, caching, branch prediction, virtualizzazione e multi-processing. Inoltre, il corso tratta la programmazione assembly.

Conoscenza e comprensione:
Lo studente acquisirà conoscenza sull’organizzazione del microprocessore MIPS, come implementazione delle idee generali che fanno parte degli obbiettivi del corso. Inoltre, lo studente acquisirà conoscenza su come si strutturano i programmi in assembly, incluse le strutture dati, i paradigmi standard di programmazione e la ricorsione.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Le conoscenze sono applicate sulla architettura MIPS, comprese in modo tale da poter capire le implicazioni delle scelte di programmazione sulla performance dei programmi su hardware specifico. Questa risultato è ottenuto tramite esercizi di programmazione e di valutazione delle prestazioni.

Autonomia di giudizio:
Lo studente sarà in grado di comprendere le problematiche relative alle prestazioni del software su hardware specifico e di valutarne autonomamente le caratteristiche.

Abilità comunicative:
Il corso non si propone espliciti obiettivi sulle capacità comunicative, eccetto di formare all'esposizione rigorosa degli argomenti tecnici.

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso pone le basi per la comprensione dei moduli dell'insegnamento di Sistemi operativi e di tutti i corsi di programmazione, inclusa la programmazione di sistemi paralleli.

Canale: 1
- MEI ALESSANDRO (programma)
1. Il set di istruzioni e il simulatore Mars;
2. il processore;
3. pipelining e branch prediction;
4. gerarchie di memorie;
5. I/O;
6. multiprocessor e multicore.

D. A. Patterson e J. L. Hennessy. “Struttura e progetto dei calcolatori”, 4a edizione (basata sulla 5a edizione USA), Zanichelli, 2015. ISBN: 9788808352026.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- DI CICCIO CLAUDIO (programma)
Il set di istruzioni;
il processore;
pipelining e branch prediction;
gerarchie di memorie;
architetture multiprocessor e multicore.

D. A. Patterson e J. L. Hennessy. “Struttura e progetto dei calcolatori”, 4a edizione (basata sulla 5a edizione USA), Zanichelli, 2015. ISBN: 9788808352026.
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

97796 - CALCOLO INTEGRALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Lo scopo del corso è fornire strumenti di analisi matematica di base come integrali, serie numeriche e di potenze ed equazioni differenziali.

Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione:
L’obiettivo è che lo studente apprenda alcune tecniche di integrazione per calcolare integrali definiti ed indefiniti usando la formula di integrazione per parti e l’integrazione per sostituzione.
Lo studente sara’ in grado di studiare la convergenza delle serie numeriche e approssimare, in alcuni casi, la loro somma e studierà le serie di potenze e gli sviluppi in serie di Taylor delle funzioni elementari. Infine imparerà a risolvere alcune equazioni differenziali ordinarie del primo ordine a variabili separabili e lineari del primo ordine ed equazioni differenziali del secondo ordine lineari con coefficienti costanti omogenee e non.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Il corso prevede lezioni teoriche ed esercitazioni per apprendere lo svolgimento degli esercizi pratici.
A meta’ del corso è prevista una prova pratica per verificare l’apprendimento del programma svolto.

Canale: 2
- NEBBIA CLAUDIO (programma)
Deﬁnizione dell’integrale secondo Riemann per funzioni limitate di una variabile reale su di un intervallo chiuso e limitato. Condizione necessaria e suﬃciente per l’integrabilita` e proprieta` dell’integrale indeﬁnito. Integrabilita' delle funzioni continue (senza dimostrazione) e delle funzioni monotone. Teorema della media integrale. Teorema fondamentale del calcolo integrale per funzioni continue. Descrizione della funzione integrale di una funzione monotona. Deﬁnizione di primitiva e di integrale indeﬁnito. Proprieta` dell’integrale indeﬁnito. Formule di integrazione per parti e per sostituzione. Integrazione delle funzioni elementari. Integrazione delle funzioni razionali. Integrabilita' in senso improprio: criterio del confronto ed assoluta integrabilita'.
Successioni.
Deﬁnizione di successione di numeri reali e di limite di successione. Relazioni tra i limiti di successioni ed i limiti di funzioni. Successioni convergenti e divergenti; successioni monotone e teorema di regolarita` per le successioni monotone. Limiti notevoli, il numero e di Nepero come limite di (1+1/n) alla n. Sottosuccessioni, teorema di Bolzano- Weierstrass.
Serie numeriche.
Deﬁnizione ed esempi di serie numeriche: le serie telescopiche, la serie geometrica, la serie armonica e le serie armoniche generalizzate. Serie con termini non negativi. Criteri di convergenza per serie a termini positivi: criterio del confronto e criterio del confronto asintotico; criterio della radice; criterio del rapporto e criterio di Cauchy . Serie con termini a segni alterni e criterio di Leibnitz. Serie assolutamente convergenti.

Formula di Taylor.
Polinomio di Taylor e formula di Taylor; ordine di inﬁnitesimo, resto di Taylor nella forma di Lagrange. Formula di Taylor delle funzioni elementari.

Serie di potenze e serie di Taylor.
Serie di potenze, insieme di convergenza. Teorema di Hadamard e calcolo del raggio di convergenza. Serie di Taylor e sviluppi in serie delle funzioni elementari. Serie delle derivate e scambio del simbolo di serie con quello di derivata nelle serie di potenze. Scambio del simbolo di serie con quello di integrale nelle serie di potenze. Criterio dell’integrale per la convergenza delle serie numeriche. Calcolo delle somme di alcune serie elementari.

Equazioni differenziali del primo ordine lineari e a variabili separabili; equazioni del secondo ordine lineari con coefficienti costanti omogenee e non omogenee.

Robert A. Adams, Calcolo differenziale I, Casa Editrice Ambrosiana
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- ORSINA LUIGI (programma)
Definizione di serie numerica e criteri di convergenza.
Serie di potenze: definizione, raggio di convergenza, proprietà di convergenza.
Definizione e proprietà dell'integrale di funzioni di una variabile reale.
Metodi di calcolo di integrali: il teorema fondamentale del calcolo, integrazione per sostituzione e per parti, esempi.
Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie. Equazioni differenziali ordinarie del primo ordine: esempi di risoluzione.
Equazioni differenziali lineari del secondo ordine a coefficienti costanti, omogenee e non omogenee.

Appunti distribuiti tramite la piattaforma Moodle Sapienza
(Date degli appelli d'esame)

6 MAT/05 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015885 - INTRODUZIONE AGLI ALGORITMI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Questo corso introduce agli studenti i metodi di base per la progettazione e l’analisi degli algoritmi. Studieranno vari ben noti algoritmi che risolvono problemi di base come l’ordinamento o la ricerca, insieme con i più semplici strumenti per analizzarli dal punto di vista dell’efficienza.

Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione
Al termine del corso gli studenti conosceranno le metodologie di base per la progettazione e l'analisi di algoritmi iterativi e ricorsivi, le strutture dati elementari, i principali algoritmi di ordinamento e le implementazioni più elementari dei dizionari.

Applicare conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti avranno acquisito familiarità con le principali strutture dati di base, in particolare quelle che implementano i dizionari. Sapranno spiegarne gli algoritmi e analizzarne la complessità, evidenziando come le prestazioni dipendano dalla struttura dati utilizzata. Saranno in grado di progettare nuove strutture dati e i relativi algoritmi, rielaborando quelli esistenti; sapranno spiegare i principali algoritmi di ordinamento, illustrando le strategie di progetto sottostanti e le relative analisi di complessità; saranno in grado di confrontare i comportamenti asintotici dei tempi di esecuzione degli algoritmi studiati; saranno in grado di progettare soluzioni ricorsive di problemi e di analizzare asintoticamente gli algoritmi risultanti.

Capacità critiche e di giudizio
Lo studente avrà le basi per analizzare la qualità di un algoritmo e delle relative strutture dati, sia dal punto di vista della effettiva risoluzione del problema che da quello della efficienza computazionale con la quale il problema viene risolto.

Capacità comunicative
Lo studente acquisirà la capacità di esporre in modo chiaro ed organizzato le proprie conoscenze, capacità che verrà verificata sia mediante i quesiti presentati nelle prove scritte che durante la prova orale. Lo studente sarà in grado di esprimere un’idea algoritmica in modo rigoroso ad alto livello, in pseudocodice.

Capacità di apprendimento
Le conoscenze acquisite permetteranno allo studente di affrontare lo studio, individuale o previsto nell’ambito di un corso di laurea magistrale, di tecniche algoritmiche e di strutture dati più avanzate.

Canale: 1
- FACHINI EMANUELA (programma)
Introduzione al concetto di algoritmo. 3 ore
Efficienza degli algoritmi - analisi asintotica. 6 ore
Ricerca lineare e ricerca binaria. 1 ora
Progetto e analisi di algoritmi di ordinamento:
Algoritmi incrementali (Insertion sort, BubbleSort,SelectionSort). 4 ore
Limite inferiore alla complessità di tempo nel caso peggiore per l'ordinamento e altri problemi. 2 ore
Heap sort 2 ore
Algoritmi basati sul divide et impera (Mergesort, Quicksort) 4 ore
Relazioni di ricorrenza 4 ore
Un algoritmo lineare per l'ordinamento: CountingSort 2 ore
Strutture dati:
Pile e code 2 ore
Code di priorità 4 ore
Alberi di ricerca binaria 6 ore
Alberi bilanciati in altezza 4 ore
+ 20 ore di esercitazioni

T.H. Cormen, C.E. Leiserson,R.L. Rivest,C. Stein, Introduzione agli algoritmi e strutture dati, Mc Graw-Hill, 2010.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2

6 INF/01 24 36 - - Attività formative di base ITA

1015884 - METODOLOGIE DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Apprendimento dei concetti della programmazione orientata agli oggetti mediante il linguaggio di programmazione Java.

Obiettivi specifici:
I concetti fondamentali della programmazione orientata agli oggetti: classi e oggetti, incapsulamento, ereditarietà, polimorfismo, binding statico e dinamico, i design pattern. La programmazione funzionale. Gli strumenti e le metodologie di base della progettazione software tramite un linguaggio orientato agli oggetti. Il linguaggio Java.

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza dei costrutti dei linguaggi di programmazione orientata agli oggetti, con particolare riferimento al linguaggio Java. Comprensione di un programma Java. Capacità di scrittura di un programma Java di piccole e medie dimensioni.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di applicare le metodologie di base per affrontare la progettazione di sistemi software di grandezza medio-piccola. Saper usare i principali strumenti di sviluppo per realizzare tali sistemi in Java.

Capacità critiche e di giudizio:
Capacità di identificare istruzioni, costrutti o pattern errati o inefficienti così come corretti o efficienti in Java.

Capacità comunicative:
Illustrazione del progetto sviluppato.

Capacità di apprendimento:
Capacità di apprendere e applicare nuove tecniche di programmazione a partire da quelle apprese durante il corso.

Canale: 1
- CENCIARELLI PIETRO (programma)
Introduzione al paradigma di programmazione object oriented. Il linguaggio Java.
Algebra e tipi di dato astratto. Classi e oggetti. L'incapsulamento.
Il polimorfismo (parte prima): Estensione di una classe ed ereditarietà. Classi astratte e interfacce.
Package. Modificatori di accesso e regole di visibilità.
Classi annidate. Classi anonime. Espressioni Lambda.
Il polimorfismo (parte seconda): Tipi generici. Gerarchia
Thread e sincronizzazione di processi. Deadlock e starvation.
Design pattern: creational, structural, behavioral, concurrency.

Cay S. Horstmann, Core Java for the Impatient, Addison-Wesley Professional, 2015
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- NAVIGLI ROBERTO (programma)
1. Introduzione alla programmazione a oggetti
2. Hello, World!
3. Tipi di dato fondamentali
4. Introduzione a JRE, JDK ed Eclipse
5. Conversioni di tipo
6. Concetti fondamentali di programmazione orientata agli oggetti
7. Incapsulamento e inizializzazione di default
8. La classe String
9. Riferimenti a oggetti, heap & stack, metodi statici
10. Strutture di controllo; costrutti iterativi
11. Ancora sull'iterazione; gli array
12. Costanti ed enumerazioni
13. Ereditarietà
14. Polimorfismo
15. La classe Object
16. Esercizi su ereditarietà e polimorfismo
17. Introduzione a interfacce ed eccezioni
18. Interfacce
19. Classi interne
20. Eccezioni
21. Collezioni
22. Input & Output
23. Ricorsione
24. L'uguaglianza in Java
25. Tipi generici
26. Design pattern
27. Espressioni lambda, programmazione funzionale e stream
28. Reflection
29. Conclusione del corso

E' fortemente consigliato lo studio di almeno uno dei seguenti testi:

- Claudio De Sio Cesari. Manuale di Java 8 - Programmazione orientata agli oggetti con Java standard edition 8 Hoepli, 2015.
- Herbert Schildt. Java: The Complete Reference. Mcgraw-Hill Osborne Media, 2014.
- Cay S. Horstmann. Concetti di informatica e fondamenti di Java. Apogeo, 5a edizione, 2010.
- Paul J. Deitel, Harvey M. Deitel. Programmazione Java: Fondamenti. Pearson, 7a edizione, 2008. Alcuni argomenti sono trattati nel secondo libro degli stessi autori: Programmazione Java: Tecniche Avanzate.
- Bruce Eckel. Thinking in Java. Pearson, 4a edizione, 2006 (disponibile sia in inglese che in italiano). La 3a edizione in inglese è gratuita.
- Kathy Sierra and Bert Bates. Head First Java. O'Reilly.

Si consiglia di complementare gli argomenti mancanti con il materiale utilizzato a lezione e in laboratorio.
(Date degli appelli d'esame)

- PIRRO' GIUSEPPE

9 INF/01 48 24 20 - Attività formative caratterizzanti ITA

AAF1101 - LINGUA INGLESE (obiettivi)
L'insegnamento della lingua inglese punta a mettere in grado lo studente di leggere correttamente la letteratura scientifica in inglese, la documentazione tecnica, e di poter sostenere conversazioni in inglese su aspetti tecnici.

3 8 24 - - Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c) ENG

Secondo anno

Primo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1015886 - ALGEBRA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso fornisce un'alfabetizzazione generale sui concetti di teoria dei gruppi e di algebra lineare che sono comunemente utilizzati in informatica.

Obiettivi specifici:
Introduzione alla teoria dei gruppi e ai suoi concetti più elementari, con applicazioni ad alcuni algoritmi di primalità. Sviluppo del linguaggio dell'algebra lineare con applicazioni eventuali ad algoritmi di ranking e di moltiplicazione veloce.

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di fare conti in gruppi piccoli di facile struttura e di comprendere il significato e l'utilizzo di matrici nello studio di fenomeni lineari.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Utilizzo della diagonalizzazione di operatori per fornire un'interpretazione geometrica ad un fenomeno lineare e ricavarne informazioni rilevanti. Utilizzo del concetto di gruppo nello studio di problemi combinatori finiti.

Capacità di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di scegliere lo strumento algebrico più appropriato allo studio di un problema.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno il linguaggio dell'algebra lineare e dei gruppi e rudimenti di complessità.

Capacità di apprendimento:
L'apprendimento del linguaggio lineare e gruppale fornirà agli studenti la capacità di apprendere argomenti che ne fanno uso.

Canale: 1
- MALVENUTO CLAUDIA (programma)
Insiemi, partizioni, applicazioni, relazioni di equivalenza e relazioni d'ordine, permutazioni. I numeri naturali e il principio di induzione. Il teorema binomiale.

Strutture algebriche: Gruppi, anelli e campi, reticoli, sottostrutture, omomorfismi . Anelli di polinomi. L'algoritmo di Euclide. Classi resto modulo un intero. Congruenze ed equazioni in Zn. Il teorema di Eulero-Fermat.

Sistemi di equazioni lineari: algoritmo di Gauss, determinante di una matrice quadrata. Matrice inversa. Rango di una matrice: Il teorema di Cramer ed il teorema di Rouche-Capelli. Risoluzione di sistemi lineari omogenei.

Spazi vettoriali: dipendenza e indipendenza lineare, basi. Matrici. Applicazioni lineari e loro rappresentazione: cambiamenti di base, diagonalizzazione di un operatore lineare. Polinomio caratteristico e relativa invarianza.

Elementi di teoria dei gruppi: Gruppi ciclici, periodo di un elemento di un gruppo. Classificazione dei gruppi ciclici. Classi laterali modulo un sottogruppo. Il teorema di Lagrange e le sue conseguenze, sottogruppi normali. Il teorema fondamentale di omomorfismo tra gruppi.

Marco Abate e Chiara de Fabritiis, Geometria Analitica con elementi di Algebra Lineare, III edizione (2015), ed. Mc Graw Hill Educational

Algebra un approccio algoritmico, di Giulia M. Piacentini Cattaneo, ed. Zanichelli,
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- VENEZIA ANTONIETTA (programma)
Insiemi, Funzioni, relazioni, numeri naturali, i numeri interi: divisibilità e congruenze. Equazioni diofantee. La funzione di Eulero, equazioni lineari nell'anello delle classi resto modulo un intero. Monoidi, gruppi, anelli, campi. Il gruppo delle permutazioni, anello dei polinomi. Spazi vettoriali, combinazioni lineari, sottospazi, dipendenza e indipendenza lineare. Basi e dimensione. Formula di Grassman. Applicazioni lineari tra spazi vettoriali, nucleo e immagine di un'applicazione lineare. Isomorfismi. Matrici, calcolo matriciale. Matrici invertibili. Matrici e applicazioni lineari. Operazioni elementari sulle righe e le colonne di una matrice. Calcolo del rango di una matrice e delle soluzioni di un sistema di equazioni lineari omogenee con il metodo di Gauss. Il rango di una matrice e` uguale al rango della sua trasposta. Calcolo dell'inversa di una matrice quadrata invertibile. Cambiamenti di base e coniugio. La funzione determinante. Sviluppo di Laplace del determinante. Formula di Binet. Determinante e volume. Formula di Cramer. Polinomio caratteristico di una matrice quadrata. Autovalori, autovettori. Molteplicita` geometrica e algebrica di autovalori. Criterio perche` un endomorfismo di uno spazio vettoriale finitamente generato sia diagonalizzabile.

C. Delizia, P. Longobardi, Mercede Maj, C. Nicotera :" Matematica discreta" Mcgraw- Hill
G.M. Piacentini Cattaneo : " Algebra: un approccio algoritmico" Zanichelli
(Date degli appelli d'esame)

9 MAT/02 48 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1015887 - BASI DI DATI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Essere in grado di progettare/valutare le proprietà, la struttura di memorizzazione e i protocolli di un sistema di gestione di basi di dati.
Esporre gli studenti a solide metodologie di progettazione e realizzazione di applicazioni per basi di dati

Obiettivi specifici:
Conoscenza delle proprietà di uno schema relazionale e di una decomposizione. Capacità di interrogare una base di dati. Capacità di valutare i costi delle operazioni di accesso ai dati. Conoscenza di protocolli di per il controllo della concorrenza.
Esporre gli studenti a metodologie formali e scalabili per l'analisi concettuale e la progettazione di applicazioni per basi di dati e a tecnologie standard per la realizzazione di basi di dati relazionali.

Conoscenza e comprensione:
Fondamenti teorici della progettazione e della interrogazione di una base di dati relazionale. Principali strutture di organizzazione dei dati su memoria secondaria. Principali tecniche usate nei DBMS per il controllo dell’esecuzione concorrente delle transazioni.
Gli studenti acquisiranno conoscenze metodologiche fondamentali per la progettazione di applicazioni per basi di dati non banali (in particolare per le fasi di: a) raccolta dei requisiti; b) analisi concettuale dei dati e delle funzionalità; c) progettazione della base dati e delle funzionalità) e per la loro realizzazione (utilizzo di DBMS relazionali e del linguaggio SQL).

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare schemi relazionali con “buone proprietà”. Interrogare una base di dati mediante algebra relazionale. Valutare i costi delle operazioni fondamentali su file con diversi tipi di organizzazione fisica.
Gli studenti saranno in grado di applicare in modo efficace le conoscenze acquisite in progetti reali di applicazioni per basi non banali.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare le proprietà di uno schema relazionale e di una sua decomposizione. Essere in grado di scegliere la struttura dati più appropriata per memorizzare le informazioni di uno schema.
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali in tutte le fasi del processo di progettazione di applicazioni per basi di dati.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare/condividere caratteristiche qualitative/quantitative relative alla struttura relazionale di una base di dati
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con i committenti (per quanto concerne la raccolta dei requisiti) e con altri analisi e progettisti (per quanto concerne le attività di analisi e progettazione di sistemi software non banali).

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di utilizzare i concetti acquisiti nel modulo successivo del corso e in un eventuale corso avanzato di basi di Dati.
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, manualistica tecnica nell'ambito della progettazione di applicazioni per basi di dati.

- I MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Essere in grado di progettare/valutare le proprietà, la struttura di memorizzazione e i protocolli di un sistema di gestione di basi di dati.

Obiettivi specifici:
Conoscenza delle proprietà di uno schema relazionale e di una decomposizione. Capacità di interrogare una base di dati. Capacità di valutare i costi delle operazioni di accesso ai dati. Conoscenza di protocolli di per il controllo della concorrenza.

Conoscenza e comprensione:
Fondamenti teorici della progettazione e della interrogazione di una base di dati relazionale. Principali strutture di organizzazione dei dati su memoria secondaria. Principali tecniche usate nei DBMS per il controllo dell’esecuzione concorrente delle transazioni.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare schemi relazionali con “buone proprietà”. Interrogare una base di dati mediante algebra relazionale. Valutare i costi delle operazioni fondamentali su file con diversi tipi di organizzazione fisica.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare le proprietà di uno schema relazionale e di una sua decomposizione. Essere in grado di scegliere la struttura dati più appropriata per memorizzare le informazioni di uno schema.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare/condividere caratteristiche qualitative/quantitative relative alla struttura relazionale di una base di dati

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di utilizzare i concetti acquisiti nel modulo successivo del corso e in un eventuale corso avanzato di basi di Dati.

Canale: 1
- MOSCARINI MARINA (programma)
Introduzione ai sistemi di gestione di basi di dati (2 ore):
Cenni storici
Aspetti caratterizzanti dei sistemi di gestione di basi di dati
Evoluzione di modelli e sistemi

Il modello relazionale (30 ore):
Concetti di base: dominio, attributo, relazione, n-upla, schema
I linguaggi di interrogazione (algebra relazionale, linguaggi relazionalmente completi)
Teoria della normalizzazione
Dipendenze funzionali
Chiave di una relazione
Terza forma normale
Assiomi di Armstrong e chiusura di un insieme di dipendenze
Chiusura di un insieme di attributi
Decomposizioni che preservano le dipendenze
Decomposizioni che hanno un join senza perdita
Copertura minimale di un insieme di dipendenze
Algoritmo di decomposizione per ottenere la 3NF

L’organizzazione fisica dei dati (14 ore):
La memoria secondaria
Record fisici e record logici
Puntatori
Blocchi
File heap
File hash
File con indice (indici densi e indici sparsi)
B-tree

La gestione della concorrenza (14 ore):
Transazioni
Schedule seriale
Serializzabilità
Modelli di transazioni e meccanismi di locking
Livelock e deadlock
Protocolli a due fasi
Protocolli conservativi e aggressivi
Dati “sporchi”
Rollback a cascata
Timestamp

1. R. A. Elmasri, S. B. Navathe, “Sistemi di basi di dati – Fondamenti”, Pearson – Addison Wesley, IV edizione, 2004.

2. J. D. Ullman, “Principles of database and knowledge-base systems”, vol. I, Computer Science Press, 1988.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- DE MARSICO MARIA (programma)
Introduzione ai sistemi di gestione di basi di dati (2 ore)

Cenni storici.
Aspetti caratterizzanti dei sistemi di gestione di basi di dati.
Evoluzione di modelli e sistemi.

Il modello relazionale (30 ore)

Concetti di base: dominio, attributo, relazione, n-upla, schema.
I linguaggi di interrogazione (algebra relazionale, linguaggi relazionalmente completi).

Teoria della normalizzazione

Dipendenze funzionali.
Chiave di una relazione
Terza forma normale.
Assiomi di Armstrong e chiusura di un insieme di dipendenze.
Chiusura di un insieme di attributi.
Copertura minimale di un insieme di dipendenze.
Scomposizioni che hanno un join senza perdita.
Scomposizioni che preservano le dipendenze.

L’organizzazione fisica dei dati (14 ore)

La memoria secondaria.
Record fisici e record logici.
Puntatori.
Blocchi.
File heap.
File hash.
File con indice (indici densi e indici sparsi).
B-tree

La gestione della concorrenza (14 ore)

Transazioni.
Schedule seriale.
Serializzabilità.
Modelli di transazioni e meccanismi di locking.
Livelock e deadlock.
Protocolli a due fasi.
Protocolli conservativi e aggressivi.
Dati “sporchi”.
Rollback a cascata.
Timestamp.

Pagina del corso: https://sites.google.com/a/di.uniroma1.it/basidati-modulo1-mz/

1. R. A. Elmasri, S. B. Navathe, “Sistemi di basi di dati – Fondamenti”, Pearson – Addison Wesley, IV edizione, 2004.

2. J. D. Ullman, “Principles of database and knowledge-base systems”, vol. I, Computer Science Press, 1988.

Materiale e dispense del corso

Esempi di esercizi di esame
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1020421 - CALCOLO DELLE PROBABILITA' (obiettivi)
Obiettivi generali:
acquisire conoscenze di base nella teoria della probabilità.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
al termine del corso lo studente avrà acquisito le nozioni e i risultati di base relativi alla teoria della probabilità su spazi finiti e numerabili, al concetto di vettore aleatorio discreto e al concetto di variabile aleatoria continua.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di applicare le nozioni di base del calcolo combinatorio in vari problemi matematici, derivare varie leggi di probabilità di variabili aleatorie discrete, di apprezzare il significato e le implicazioni dell`indipendenza e del condizionamento (nell’ambito di modelli discreti), comprendere il significato di alcuni teoremi limite fondamentali, quali la legge dei grandi numeri.

Autonomia di giudizio:
lo studente avrà le basi per analizzare e costruire modelli probabilistici in semplici situazioni di interesse fisico, biologico e tecnologico, utilizzare tavole e software di simulazione delle leggi discrete di più comune applicazione, nonchè della legge gaussiana, e di comprendere l’utilizzazione di strumenti statistici elementari nell`inferenza, nel campionamento statistico e nella simulazione .

Abilità comunicative:
capacità di esporre i contenuti nella parte orale della verifica e negli eventuali quesiti teorici presenti nella prova scritta.

Capacità di apprendimento successivo:
le conoscenze acquisite permetteranno uno studio, individuale o impartito in un corso relativo ad aspetti più specialistici di teoria della probabilità.

Canale: 1
- BERTINI MALGARINI LORENZO (programma)
programma disponibile alla pagina

http://www.mat.uniroma1.it/people/bertini/ama/didattica/informatica/

informazioni disponibili alla pagina

http://www.mat.uniroma1.it/people/bertini/ama/didattica/informatica/
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- NAPPO GIOVANNA (programma)
Richiami di teoria degli insiemi. Fondamenti di calcolo combinatorio. Concetti fondamentali di spazio di probabilità, di indipendenza, di probabilità condizionata e di variabile aleatoria (discreta e continua). Distribuzioni di uso più comune: Binomiale, Geometrica, Binomiale negativa, Poisson, Uniforme discreta, Uniforme in (a,b), Esponenziale, Gamma, Gaussiana, Chauchy. Teoremi limite fondamentali (legge dei grandi numeri, approssimazione di Poisson e teorema del limite centrale).
Argomenti facoltativi: Simulazione. Cenni alle catene di Markov.

testi consigliati

F. Spizzichino, G. Nappo: Introduzione al calcolo delle probabilità. (Appunti)

S. Ross: Probabilità. (Apogeo)

Sarà distribuito materiale didattico relativo agli esercizi.
(Date degli appelli d'esame)

9 MAT/06 48 36 - - Attività formative affini ed integrative ITA

1020422 - SISTEMI OPERATIVI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha come obiettivi i concetti, la struttura, e i meccanismi dei sistemi operativi. Verranno trattate caratteristiche fondamentali, presenti fin dai sistemi più tradizionali, ma anche peculiarità dei sistemi moderni che nascono come conseguenza dell’evoluzione ricorrente della tecnologia.
Conoscere ed usare l'interfaccia di programmazione fra sviluppatore software e kernel relativamente ai servizi base di accesso alle risorse del sistema operativo Linux.

Obiettivi specifici:
Caratteristiche e concetti dei sistemi operativi moderni, con particolare riferimento ai sistemi Unix e Linux. Si inizierà con una descrizione dell’evoluzione dei sistemi operativi nel tempo, per continuare con concetti fondamentali come i processi, lo stallo, e relativi meccanismi di prevenzione, la concorrenza tra processi, la gestione della memoria, processore e I/O, i file system e la sicurezza.
Conoscere i concetti (processi, espressioni regolari, file system) e i comandi shell più importanti di Linux. Saper creare script in Bash. Saper scrivere programmi C che usino le system call di Linux.

Conoscenza e comprensione:
Capire in modo profondo come i sistemi operativi danno supporto all’esecuzione dei programmi degli utenti e gestiscono le periferiche hardware di un computer. Metodi e tecniche fondamentali per la rappresentazione dei processi in memoria e la gestione efficiente di multiprogrammazione—molteplici processi eseguiti contemporaneamente in un sistema con risorse limitate.
Conoscenza del funzionamento interno del sistema operativo Linux. Conoscenza del funzionamento della shell Bash. Fondamenti del linguaggio C. Conoscenza delle principali system call di Linux.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare programmi a livello utente e di sistema in modo efficiente e sicuro.
Saper creare script in Bash in grado di risolvere problemi pratici. Saper scrivere programmi in C che sfruttino le system call di Linux per ottimizzare l'uso delle risorse.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di predire l’uso delle risorse richieste da un programma, di scoprire una possibile situazione di stallo in un sistema multiprogrammato, garantire la mutua esclusione tra processi e l’accesso protetto a zone di memoria o risorse sensibili.
Saper valutare la soluzione più appropriata per ottenere un determinato risultato, usando o singoli comandi shell, o uno script Bash, o un programma C basato su system call di Linux.

Capacità comunicative:
Saper comunicare in modo chiaro e preciso le caratteristiche dei sistemi operativi e i loro meccanismi di supporto software/hardware.
Essere in grado di comunicare e documentare script Bash e programmi C basati su system call di Linux.

Capacità di apprendimento:
Saper sfruttare la conoscenza acquisita nella progettazione di sistemi e di programmi utente nel modulo successivo del corso. Essere in grado di usare questa conoscenza nell’apprendimento di proprietà di sistemi più complessi come quelli distribuiti e cloud.
Essere in grado di usare i concetti appresi in corsi avanzati da sistemista aziendale, o in un eventuale corso avanzato che richieda interazione con Linux, come ad es.: programmazione di sistema, cloud computing, sistemi distribuiti, cybersecurity.

- I MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha come obiettivi i concetti, la struttura, e i meccanismi dei sistemi operativi. Verranno trattate caratteristiche fondamentali, presenti fin dai sistemi più tradizionali, ma anche peculiarità dei sistemi moderni che nascono come conseguenza dell’evoluzione ricorrente della tecnologia.

Obiettivi specifici:
Il corso coprirà le caratteristiche e concetti dei sistemi operativi moderni, con particolare riferimento ai sistemi Unix e Linux. Si inizierà con una descrizione dell’evoluzione dei sistemi operativi nel tempo, per continuare con concetti fondamentali come i processi, lo stallo, e relativi meccanismi di prevenzione, la concorrenza tra processi, la gestione della memoria, processore e I/O, i file system e la sicurezza.

Conoscenza e comprensione:
Capire in modo profondo come i sistemi operativi danno supporto all’esecuzione dei programmi degli utenti e gestiscono le periferiche hardware di un computer. Metodi e tecniche fondamentali per la rappresentazione dei processi in memoria e la gestione efficiente di multiprogrammazione—molteplici processi eseguiti contemporaneamente in un sistema con risorse limitate.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare programmi a livello utente e di sistema in modo efficiente e sicuro.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di predire l’uso delle risorse richieste da un programma, di scoprire una possibile situazione di stallo in un sistema multiprogrammato, garantire la mutua esclusione tra processi e l’accesso protetto a zone di memoria o risorse sensibili.

Capacità comunicative:
Saper comunicare in modo chiaro e preciso le caratteristiche dei sistemi operativi e i loro meccanismi di supporto software/hardware.

Capacità di apprendimento:
Saper sfruttare la conoscenza acquisita nella progettazione di sistemi e di programmi utente nel modulo successivo del corso. Essere in grado di usare questa conoscenza nell’apprendimento di proprietà di sistemi più complessi come quelli distribuiti e cloud.

Canale: 1
- MELATTI IGOR (programma)
1. Struttura di un elaboratore
CPU, memoria, dispositivi di I/O; registri dati e di stato del processore, memoria, cache. Ciclo di esecuzione delle istruzioni, gestione delle interruzioni e loro elaborazione. Tecniche di I/O: programmato, interrupt-based, DMA.

2. Concetti generali sui sistemi operativi
Cenni sull'evoluzione storica dei sistemi operativi: monoprogrammazione batch, multiprogrammazione batch, time sharing. Servizi e funzioni di un OS: gestione risorse, interfaccia utente, astrazione dei dispositivi hardware. Architettura del sistema operativo UNIX.

3. I processi
Concetto di processo. Modello di processo a 2, 5 e 7 stati. Strutture dati di descrizione e gestione dei processi, Process Control Block, immagine in memoria. Chiamate di sistema, modalità di esecuzione, alternanza tra processi, esecuzione del sistema operativo. Creazione e terminazione di processi in UNIX.

4. Scheduling dei processi
Velocità relativa di esecuzione dei processi, scheduling a breve, medio e lungo termine. Priorità; prerilascio; valutazione quantitativa degli scheduler; algoritmi di scheduling: FCFS, RR, SPN, SRT, HRRn. Scheduler di UNIX. Scheduler di Windows.

5. Gestione della memoria
Linking e caricamento di programmi. Protezione e condivisione di memoria. Partizionamento fisso e dinamico, buddy system, segmentazione, paginazione. Traduzione degli indirizzi, page table, TLB. Swapping e algoritmi di sostituzione: LRU, Clock, page buffering.

6. Gestione dell'I/O
Dispositivi di I/O. Organizzazione della funzione di I/O. Buffering. Struttura e prestazioni dei dischi; scheduling dell'I/O su disco. Cache di disco.

7. Protezione
Concetti di sicurezza, minacce, attacchi. Autenticazione e controllo di accesso. Funzionamento del processo di login in UNIX. SETUID e SETGID su eseguibili in UNIX.

8. File system
File system e gestione dell'I/O su file. Directory e file speciali. Gestione dello spazio libero e allocazione ai file. FAT e i-node. Ripristino della consistenza. Cenni su NTFS.

9. Concorrenza
Interazioni dirette e indirette tra processi; condivisione di risorse. Mutua esclusione: protocollo, implementazioni software ed hardware. Sincronizzazione ed ordinamento dell'esecuzione; semafori. Problemi-tipo: produttore-consumatore, lettori-scrittori, problema del barbiere. Comunicazione tra processi; scambio di messaggi. Equivalenza tra condivisione+mutua esclusione, sincronizzazione, comunicazione.

10. Lo stallo
Attesa indefinita (starvation), livelock, stallo (deadlock); possibilità ed effettiva realizzazione dello stallo; condizioni dello stallo. Prevenzione dello stallo. Esclusione dello stallo, concetto di stato sicuro, cenni sull'algoritmo del banchiere. Identificazione e rimozione dello stallo. Problema dei filosofi a cena.

Il testo di riferimento è W. Stallings, "Operating Systems", 8th ed., Prentice-Hall, 2015.

E' consigliato anche il libro D. P. Bovet, M. Cesati, "Understanding the Linux Kernel", 3rd edition, O'Reilly, 2006.

Le slide del docente si trovano sul sito del corso: http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/SO/SO1213AL/SistemiOperativi12CFU.
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- TOLOMEI GABRIELE (programma)
Introduzione
- Concetti di base
- Storia dei sistemi operativi
- Relazione tra macchina fisica (HW) e sistemi operativi
- Struttura dei sistemi operativi

Gestione dei Processi
- Processi
- CPU Scheduling
- Threads
- Sincronizzazione
- Deadlock

Gestione della memoria
- Memoria principale (RAM)
- Memoria virtuale

Gestione dei sistemi di I/O
- Dispositivi di memoria di massa
- Interfaccia del file system
- Implementazione del file system
- Sistemi di I/O

Concetti avanzati
- Protezione
- Sicurezza
- Sistemi distribuiti
- Sistemi per dispositivi mobili

- Sistemi Operativi. Concetti ed Esempi [Silberschatz et al.];
- I Moderni Sistemi Operativi [Tanenbaum et al.]
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

Secondo semestre

Insegnamento CFU SSD Ore Lezione Ore Eserc. Ore Lab Ore Studio Attività Lingua

1015887 - BASI DI DATI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Essere in grado di progettare/valutare le proprietà, la struttura di memorizzazione e i protocolli di un sistema di gestione di basi di dati.
Esporre gli studenti a solide metodologie di progettazione e realizzazione di applicazioni per basi di dati

Obiettivi specifici:
Conoscenza delle proprietà di uno schema relazionale e di una decomposizione. Capacità di interrogare una base di dati. Capacità di valutare i costi delle operazioni di accesso ai dati. Conoscenza di protocolli di per il controllo della concorrenza.
Esporre gli studenti a metodologie formali e scalabili per l'analisi concettuale e la progettazione di applicazioni per basi di dati e a tecnologie standard per la realizzazione di basi di dati relazionali.

Conoscenza e comprensione:
Fondamenti teorici della progettazione e della interrogazione di una base di dati relazionale. Principali strutture di organizzazione dei dati su memoria secondaria. Principali tecniche usate nei DBMS per il controllo dell’esecuzione concorrente delle transazioni.
Gli studenti acquisiranno conoscenze metodologiche fondamentali per la progettazione di applicazioni per basi di dati non banali (in particolare per le fasi di: a) raccolta dei requisiti; b) analisi concettuale dei dati e delle funzionalità; c) progettazione della base dati e delle funzionalità) e per la loro realizzazione (utilizzo di DBMS relazionali e del linguaggio SQL).

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare schemi relazionali con “buone proprietà”. Interrogare una base di dati mediante algebra relazionale. Valutare i costi delle operazioni fondamentali su file con diversi tipi di organizzazione fisica.
Gli studenti saranno in grado di applicare in modo efficace le conoscenze acquisite in progetti reali di applicazioni per basi non banali.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare le proprietà di uno schema relazionale e di una sua decomposizione. Essere in grado di scegliere la struttura dati più appropriata per memorizzare le informazioni di uno schema.
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali in tutte le fasi del processo di progettazione di applicazioni per basi di dati.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare/condividere caratteristiche qualitative/quantitative relative alla struttura relazionale di una base di dati
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con i committenti (per quanto concerne la raccolta dei requisiti) e con altri analisi e progettisti (per quanto concerne le attività di analisi e progettazione di sistemi software non banali).

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di utilizzare i concetti acquisiti nel modulo successivo del corso e in un eventuale corso avanzato di basi di Dati.
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, manualistica tecnica nell'ambito della progettazione di applicazioni per basi di dati.

- II MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Esporre gli studenti a solide metodologie di progettazione e realizzazione di applicazioni per basi di dati

Obiettivi specifici:
Esporre gli studenti a metodologie formali e scalabili per l'analisi concettuale e la progettazione di applicazioni per basi di dati e a tecnologie standard per la realizzazione di basi di dati relazionali.

Conoscenza e comprensione:
Gli studenti acquisiranno conoscenze metodologiche fondamentali per la progettazione di applicazioni per basi di dati non banali (in particolare per le fasi di: a) raccolta dei requisiti; b) analisi concettuale dei dati e delle funzionalità; c) progettazione della base dati e delle funzionalità) e per la loro realizzazione (utilizzo di DBMS relazionali e del linguaggio SQL).

Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti saranno in grado di applicare in modo efficace le conoscenze indicate al punto precedente in progetti reali di applicazioni per basi non banali.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali in tutte le fasi del processo di progettazione di applicazioni per basi di dati.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con i committenti (per quanto concerne la raccolta dei requisiti) e con altri analisi e progettisti (per quanto concerne le attività di analisi e progettazione di sistemi software non banali).

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, manualistica tecnica nell'ambito della progettazione di applicazioni per basi di dati.

Canale: 1
- MANCINI TONI (programma)
1. Introduzione e cenni di ingegneria del software: attori e ciclo di vita del software

2. Analisi concettuale dei requisiti:

2.1. Analisi dei requisiti sui dati mediante diagrammi ER
2.2. Analisi dei requisiti sulle funzionalità mediante diagrammi UML degli use-case
2.3. Formalizzazione della semantica dei diagrammi ER mediante logica del primo ordine e specifiche formali dei vincoli sui dati non esprimibili in ER mediante formule in logica del primo ordine
2.4. Specifiche formali delle funzionalità (operazioni di use-case) mediante pre- e post-condizioni espresse in logica del primo ordine

3. Progettazione di basi di dati relazionali e di applicazioni per basi di dati a partire dall'output della fase di Analisi concettuale dei requisiti:

3.1. Progettazione di una base dati relazionale con vincoli a partire da un diagramma ER concettuale con vincoli esterni e informazioni sul carico di lavoro e sui volumi dei dati
3.2. Progettazione delle funzionalità di un'applicazione di basi di dati mediante algoritmi in pseudo-codice e comandi in linguaggio SQL, a partire dalle specifiche formali delle funzionalità
3.3. Il linguaggio SQL: domini, istruzioni select-from-where-group by-having-order by, operatori aggregati, interrogazioni nidificate, operatori insiemistici, istruzioni insert, delete, update, create/drop domain, create/drop table, vincoli di chiave e di integrità referenziale, clausole check, trigger, viste, controllo dell'accesso, transazioni, indici.

Materiale didattico reso disponibile dal docente.

Canale: 2
- PIRRO' GIUSEPPE (programma)
- Introduzione al corso e cenni di metodologie di progettazione del software.
- Analisi dei requisiti sui dati mediante diagrammi Entità Relazione.
- Progettazione di basi di dati relazionali e di applicazioni per basi di dati a partire dall'output della fase di analisi dei requisiti.
- Il linguaggio SQL: istruzioni per l'inserimento, l'interrogazione, l'aggiornamento, e la cancellazione di dati.
- Not only SQL: Graph Databases, Key-Value Stores, Column Stores.
- Linguaggio per l'interrogazione di Graph Databases
- Altre tecnologie: RDF, Linked Data e il linguaggio SPARQL.

- P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone: Basi di dati: modelli e linguaggi di interrogazione. McGraw-Hill, quinta edizione, 2018
- Dispense del corso

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1015888 - PROGETTAZIONE DI ALGORITMI (obiettivi)
Obiettivi generali

Acquisire la conoscenza di base delle più note tecniche algoritmiche di progettazione e delle tecniche di valutazione della correttezza e della complessità degli algoritmi.

Obiettivi specifici

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti posseggono le conoscenze di base relative a:
- tecniche fondamentali di progettazione algoritmica;
- analisi della correttezza e della efficienza degli algoritmi;

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti sono in grado di:
- analizzare le prestazioni di un algoritmo tramite strumenti matematici rigorosi;
- analizzare algoritmi e strutture dati
- progettare ed analizzare nuovi algoritmi, sfruttando le metodologie presentate durante il corso.

Autonomia di giudizio:
Lo studente alla fine del corso deve essere in grado di scegliere autonomamente qual’è la tecnica algoritmica più adatta da applicare per un determinato problema e valutare tra più soluzioni algoritmiche per un certo problema qual’è da preferirsi.

Abilità comunicative:
Lo studente acquisirà la capacità di esprimere un’idea algoritmica tramite l’uso di uno pseudocodice.

Capacità di apprendimento:
Lo studente avrà acquisito la capacità di analizzare un problema, progettare le necessarie strutture dati e un algoritmo corretto ed efficiente che lo risolva.

Canale: 1
- WOLLAN PAUL JOSEPH (programma)
Il corso prosegue il cammino iniziato al primo anno con Introduzione agli algoritmi ed illustra alcune tecniche di progettazione algoritmica di carattere fondamentale come divide et impera, programmazione dinamica, backtracking, tramite esempi significativi. Illustra inoltre le nozioni di base sulle classi di complessità.

dispense del prof. Riccardo Silvestri: http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/Algoritmi2/PALGappunti2014

(Date degli appelli d'esame)

- SALVO IVANO (programma)
Questo modulo concerne principalmente esercizi relativi agli argomenti trattati nel corso:
- algoritmi su grafi
- programmazione dinamica
- algorithmi greedy
- divide et impera
- backtracking.

Dispense del prof. Riccardo Silvestri: http://twiki.di.uniroma1.it/twiki/view/Algoritmi2/PALGappunti2014/

Il testo:
Introduzione agli algoritmi
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein
può essere usato come testo di studio e di consultazione.

Canale: 2
- MONTI ANGELO (programma)
Il corso prosegue il cammino iniziato al primo anno con Introduzione agli algoritmi. Il corso è diviso in tre parti.
La prima parte riguarda i grafi e le visite (DFS e BFS). Nella seconda parte di trattano due tecniche di
progettazione ( greedy and divide-et-impera) che funzionano bene per particolari tipi di problemi e
si parla anche di euristiche come metodo per affrontare problemi particolarmente difficili.
Nella terza parte si illustrano la programmazione dinamica e il backtraking, due tecniche potenti e generali.
Tutte le tecniche sono illustrate tramite esempi significativi.

T.H. Cormen, C.Papadimitriou, U. Vazirani. Introduzione agli algoritmi
J. Kleinberg, E. Tardos      Algorithm Design
S. Dasgupta, C. Papadimitriou, U. Vazirani      Algorithms
C. Demetrescu, I. Finocchi, G.F. Italiano Algoritmi e strutture dati
(Date degli appelli d'esame)

- DI CICCIO CLAUDIO

9 INF/01 48 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1015889 - RETI DI ELABORATORI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Imparare le basi delle reti di elaboratori moderne e Internet.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza e comprensione dei protocolli dei livelli applicazione, trasporto, rete e collegamento della pila TCP/IP.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Capacità di comprendere qualsiasi protocollo coinvolto nella comunicazione TCP/IP
Capacità di comprendere strumenti e tecniche per risolvere problemi di rete
Capacità di usare servizi di rete come DNS e DHCP che permettono di far funzionare una rete

Autonomia di giudizio:
Individuare problemi di rete
Valutare la realizzazione di nuovi servizi

Abilità comunicative:
Capacità di descrivere le reti in termini strutturali secondo il modello a 5 livelli.

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso fornisce le basi per poter apprendere nozioni di reti wireless e Internet of Things.

Canale: 2
- MASELLI GAIA (programma)
- Introduzione alle reti e allo stack protocollare TCP/IP.
- Capacità e prestazioni delle reti.
- Livello Applicazione: paradigmi client-server, P2P, ibrido. Protocolli HTTP, DNS, FTP, SMTP.
- Livello di Trasporto: servizi del livello di trasporto. Interfaccia Socket. Protocollo UDP. Meccanismi Stop and wait, Go-Back-N e Ripetizione Selettiva. Protocollo TCP. Controllo del flusso. Controllo della congestione.
- Livello di rete: Routing, forwarding. Struttura di un router. Protocolli IPv4, DHCP, NAT, ICMP, OSPF, RIP, BGP. Routing multicast. IPv6.
- Livello di collegamento: servizi offerti, sottolivelli DLC e MAC. Protocolli MAC: TDMA, FDMA, ALOHA, Slotted ALOHA, CSMA, CSMA/CD, Polling, Token passing). Indirizzamento, Protocollo ARP, Ethernet,VLAN, PPP.
- Sicurezza di rete: crittografia simmetrica, asimmetrica, message digest, firma digitale. Sicurezza delle reti LAN: firewall, Intrusion detection.
- Introduzione alle LAN wireless: Protocollo CDMA, Bluetooth, Reti cellulari.

1. Behrouz A. Forouzan e Firouz Mosharraf, "Reti di Calcolatori Un approccio top down", version italiana, Mc Graw Hill, marzo 2013
2. Jim Kurose, Keith Ross, "Computer Networking a Top-Down Approach", 6th edition, Pearson
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- PETRIOLI CHIARA (programma)

- Introduzione alle reti e allo stack protocollare TCP/IP.
- Capacità e prestazioni delle reti.
- Livello Applicazione: paradigmi client-server, P2P, ibrido. Protocolli HTTP, DNS, FTP, SMTP.
- Livello di Trasporto: servizi del livello di trasporto. Interfaccia Socket. Protocollo UDP. Meccanismi Stop and wait, Go-Back-N e Ripetizione Selettiva. Protocollo TCP. Controllo del flusso. Controllo della congestione.
- Livello di rete: Routing, forwarding. Struttura di un router. Protocolli IPv4, DHCP, NAT, ICMP, OSPF, RIP, BGP. Routing multicast. IPv6.
- Livello di collegamento: servizi offerti, sottolivelli DLC e MAC. Protocolli MAC: TDMA, FDMA, ALOHA, Slotted ALOHA, CSMA, CSMA/CD, Polling, Token passing). Indirizzamento, Protocollo ARP, Ethernet,VLAN, PPP.
- Sicurezza di rete: crittografia simmetrica, asimmetrica, message digest, firma digitale. Sicurezza delle reti LAN: firewall, Intrusion detection.
- Introduzione alle LAN wireless: Protocollo CDMA, Bluetooth, Reti cellulari; Mobile IP.
-Protocolli per la trasmissione di informazioni multimediali nella rete Internet

Il corso prevede anche un lab in C su socket programming.

Jim Kurose, Keith Ross, "Computer Networking a Top-Down Approach", 6th edition, Pearson
(Date degli appelli d'esame)

9 INF/01 48 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

1020422 - SISTEMI OPERATIVI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha come obiettivi i concetti, la struttura, e i meccanismi dei sistemi operativi. Verranno trattate caratteristiche fondamentali, presenti fin dai sistemi più tradizionali, ma anche peculiarità dei sistemi moderni che nascono come conseguenza dell’evoluzione ricorrente della tecnologia.
Conoscere ed usare l'interfaccia di programmazione fra sviluppatore software e kernel relativamente ai servizi base di accesso alle risorse del sistema operativo Linux.

Obiettivi specifici:
Caratteristiche e concetti dei sistemi operativi moderni, con particolare riferimento ai sistemi Unix e Linux. Si inizierà con una descrizione dell’evoluzione dei sistemi operativi nel tempo, per continuare con concetti fondamentali come i processi, lo stallo, e relativi meccanismi di prevenzione, la concorrenza tra processi, la gestione della memoria, processore e I/O, i file system e la sicurezza.
Conoscere i concetti (processi, espressioni regolari, file system) e i comandi shell più importanti di Linux. Saper creare script in Bash. Saper scrivere programmi C che usino le system call di Linux.

Conoscenza e comprensione:
Capire in modo profondo come i sistemi operativi danno supporto all’esecuzione dei programmi degli utenti e gestiscono le periferiche hardware di un computer. Metodi e tecniche fondamentali per la rappresentazione dei processi in memoria e la gestione efficiente di multiprogrammazione—molteplici processi eseguiti contemporaneamente in un sistema con risorse limitate.
Conoscenza del funzionamento interno del sistema operativo Linux. Conoscenza del funzionamento della shell Bash. Fondamenti del linguaggio C. Conoscenza delle principali system call di Linux.

Applicare conoscenza e comprensione:
Progettare programmi a livello utente e di sistema in modo efficiente e sicuro.
Saper creare script in Bash in grado di risolvere problemi pratici. Saper scrivere programmi in C che sfruttino le system call di Linux per ottimizzare l'uso delle risorse.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di predire l’uso delle risorse richieste da un programma, di scoprire una possibile situazione di stallo in un sistema multiprogrammato, garantire la mutua esclusione tra processi e l’accesso protetto a zone di memoria o risorse sensibili.
Saper valutare la soluzione più appropriata per ottenere un determinato risultato, usando o singoli comandi shell, o uno script Bash, o un programma C basato su system call di Linux.

Capacità comunicative:
Saper comunicare in modo chiaro e preciso le caratteristiche dei sistemi operativi e i loro meccanismi di supporto software/hardware.
Essere in grado di comunicare e documentare script Bash e programmi C basati su system call di Linux.

Capacità di apprendimento:
Saper sfruttare la conoscenza acquisita nella progettazione di sistemi e di programmi utente nel modulo successivo del corso. Essere in grado di usare questa conoscenza nell’apprendimento di proprietà di sistemi più complessi come quelli distribuiti e cloud.
Essere in grado di usare i concetti appresi in corsi avanzati da sistemista aziendale, o in un eventuale corso avanzato che richieda interazione con Linux, come ad es.: programmazione di sistema, cloud computing, sistemi distribuiti, cybersecurity.

- II MODULO (obiettivi)
Obiettivi generali:
Conoscere ed usare l'interfaccia di programmazione fra sviluppatore software e kernel relativamente ai servizi base di accesso alle risorse del sistema operativo Linux.

Obiettivi specifici:
Conoscere i concetti (processi, espressioni regolari, file system) e i comandi shell più importanti di Linux. Saper creare script in Bash. Saper scrivere programmi C che usino le system call di Linux.

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza del funzionamento interno del sistema operativo Linux. Conoscenza del funzionamento della shell Bash. Fondamenti del linguaggio C. Conoscenza delle principali system call di Linux.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper creare script in Bash in grado di risolvere problemi pratici. Saper scrivere programmi in C che sfruttino le system call di Linux per ottimizzare l'uso delle risorse.

Capacità critiche e di giudizio:
Saper valutare la soluzione più appropriata per ottenere un determinato risultato, usando o singoli comandi shell, o uno script Bash, o un programma C basato su system call di Linux.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare e documentare script Bash e programmi C basati su system call di Linux.

Capacità di apprendimento:
Essere in grado di usare i concetti appresi in corsi avanzati da sistemista aziendale, o in un eventuale corso avanzato che richieda interazione con Linux, come ad es.: programmazione di sistema, cloud computing, sistemi distribuiti, cybersecurity

Canale: 1
- MELATTI IGOR (programma)
Introduzione a Unix/Linux

concetti di base, file system, processi, espressioni regolari, comandi shell

Bourne Again Shell

uso dei più importanti comandi: ls, find, man, ps, gawk, sed, echo, cd, touch etc

espansioni della bash, scripting in bash

Programmazione di sistema

introduzione al C

compilatore e make, programmi eseguibili, librerie, debugger

system call Linux per la gestione di: memoria, file, processi, segnali, pipe, fifo, socket

G. Glass, K. Ables: Linux for Programmers and Users, Prentice Hall

F. C. A. Johnson, Pro Bash Programming (Scripting the GNU/Linux Shell), Apress

B. Kernighan, D. Ritchie, Il Linguaggio C, Jackson Libri

Canale: 2
- CASALICCHIO EMILIANO (programma)
Introduzione a Unix/Linux

concetti di base, file system, processi, espressioni regolari, comandi shell

Bourne Again Shell

uso dei più importanti comandi: ls, find, man, ps, gawk, sed, echo, cd, touch etc

espansioni della bash, scripting in bash

Programmazione di sistema

introduzione al C

compilatore e make, programmi eseguibili, librerie, debugger

system call Linux per la gestione di: memoria, file, processi, segnali, pipe, fifo, socket

G. Glass, K. Ables: Linux for Programmers and Users, Prentice Hall

F. C. A. Johnson, Pro Bash Programming (Scripting the GNU/Linux Shell), Apress

B. Kernighan, D. Ritchie, Il Linguaggio C, Jackson Libri

6 INF/01 24 36 - - Attività formative caratterizzanti ITA

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Obiettivi formativi