Corso di laurea: Informatica Programmazione per l'A.A. 2020/2021

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

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.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione: al termine del corso lo studente avrà 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 termine del corso lo studente sarà 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.

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

Capacità comunicative: lo studente sarà in grado di comprendere un testo scientifico di complessità non elevata e di riassumerne i concetti principali.

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

Canale: 1
- PISANTE ADRIANO (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. Coordinate Cartesiane e distanza tra punti del piano. Coordinate polari. Numeri complessi.
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 e sulle serie numeriche.
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.
4)Cenni alle funzioni di due variabili. Limiti di funzioni e continuità. Definizione e calcolo delle derivate parziali.

La pagina del corso con il materiale scaricabile (note del corso e schede di esercizi) è accessibile iscrivendosi sulla piattaforma e-learning all'indirizzo https://elearning.uniroma1.it

(Il materiale e' quasi lo stesso del corso svolto l'anno passato e scaricabile all'indirizzo http://www1.mat.uniroma1.it/people/dancona/dida.html)
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- Pozza Marco (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. Coordinate Cartesiane e distanza tra punti del piano. Coordinate polari. Numeri complessi.
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 e sulle serie numeriche.
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.
4)Cenni alle funzioni di due variabili. Limiti di funzioni e continuità. Definizione e calcolo delle derivate parziali.

La pagina del corso con il materiale scaricabile (note del corso e schede di esercizi) è accessibile iscrivendosi sulla piattaforma e-learning all'indirizzo https://elearning.uniroma1.it

(Il materiale e' quasi lo stesso del corso svolto l'anno passato e scaricabile all'indirizzo http://www1.mat.uniroma1.it/people/dancona/dida.html)
(Date degli appelli d'esame)

6 MAT/05 36 24 - - 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
- SPOGNARDI 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

- MASI IACOPO (programma)
== Programma di Massima:

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.

== Programma dettagliato basato su lezioni AA20/21

Introduzione, manipolazione di stringhe e file:
- introduzione del docente, motivazione python;
- recap su oggetti mutabili, immutabili, passaggio per riferimento;
- encoding e decoding; files di testo, open, with, read, readline, readlines, write, context manager;
- file binari, lavorare con bit e byte, salvare un intero su file binario, convertire “a mano” con python binario a decimale, endianness;
- cenni alla manipolazione di stringhe;

Programmazione funzionale e iteratori:
- funzioni come oggetti, passare funzioni a funzioni, ritornare funzioni;
- Iteratori e Generatori come eager and lazy evaluation;
- pack and unpack operators; funzioni con argomenti variabili args, kwargs;
- programmazione funzionale in python (map, filter, any, all, lambda functions);
- breve esempio di uso di iteratore zip() per unire due file;

Matrici ed Immagini:
- Definizione di Matrice;
- Matrice come lista di liste;
- Creare Matrici (vari metodi; da doppio ciclo a funzionale con map); Compound Object; Differenza fra Shallow e Deep Copy;
- Immagini come matrici; spazio colori RGB; sistema di riferimento con matrici;
- Disegnare su immagini/matrici (disegnare linee allineati agli assi, rettangoli, controllo per disegnare dentro matrice);
- Cenni alla manipolazione di immagini (flip rispetto ad asse verticale e orizzontale, iterativo e funzionale);

Immagini, Manipolazione Immagini e Oggetti:
- Chiarimenti enumerate e zip
- Ancora su manipolazioni di immagini, flip verticale e orizzontale
- PEP 8 (code style) e PEP 257 (doc string)
- Ruotare una immagine, clockwise and counterclockwise; trasporre una matrice; versioni iterative e funzionali
- Filtro di sfocatura (blurring)
- Caso di applicazione: come sfuocare solo background similare al filtro di “Zoom” e affini
- Programmazione orientata agli oggetti
- Oggetti e classi in python; ereditarieta’
- Esempio per modellare un colore non come tupla ma come classe

Ancora sulla programmazione ad oggetti

- Ripasso su cosa e’ una classe; cosa e’ un oggetto, attributi e metodi; classi in Python
- Sottoclassi, ereditarieta’, overloading degli operatori
- Attributi di classi e attributi di instanza oggetto; metodi di classe
- Breve cenni sui Decoratori in Python (con riferimento a @classmethod)
- Gestione delle eccezioni in Python, costrutto try except finally.

Homework, Overloading e Ricorsione:
- Chiarimento su HW6
- Chiarimento su overloading operatore eq
- Package and module in python; come python cerca i moduli; sys.path
- «Libreria» di elaborazione immagini con oggetti come un package da usare
- Uso di decoratri per snellire il codice
- Analisi della libreria e digressione sulle scelte di progettazione
- Il concetto di ricorsione; strutture dati coda (queue) e pila (stack); stack di un programma
- Fibonacci ricorsivo e albero di ricorsione

Fibonacci e Funzioni ricorsive
- Precisazioni su come affrontare HW
- Complessita’ Fibonacci naive (ingenuo, versione di base); crescita esponenziale, esempio dei chicchi di grano su scacchiera
- Fibonacci con “memoization”; cenni su dynamic programming (DP); Fibonacci iterativo
- Sottoproblemi + caso base; divide and conquer
- callable objects in python and the overloading of call
- Esempio di uso di ricorsione per stampare una stringa senza for loop
- Cenni al filesystem come albero di ricorsione

Vari esempi di ricorsione:
- Breve cenno su non modificare moduli nel HW
- [Ricorsione] Riassumere come stampare stringa carattere per carattere senza for
- [Ricorsione] Espressioni Return and Pass
- [Ricorsione] Filesystem come albero di ricorsione
- [Ricorsione] Stringa palindroma (iterativa, ricorsiva)
- [Ricorsione] Albero binario, ricerca in un albero, debug con pudb della ricerca

Alberi e ricerca in profondita':
- Filosofia di studio e sulla preparazione all’esame
- Annuncio che faccio lezione anche al canale 1
- Come creare un iteratore alla classe imagemat per modellare matrici
- Analisi di come funziona TraceRecursion del Prof. Sterbini
- Breve recap di Iterator, Iterable, Generator; funzioni con argomenti variabili (args, kwargs)
- [Ricorsione] Enumerare (e ottenere) le permutazioni di un insieme come problema ricorsivo
- [Ricorsione] Ricerca in profondita’ (depth-first-search) DFS (pre/in/post order) su albero binario
- [Ricorsione] Espressioni aritmetiche come albero binario (navigarle in pre/in/post)

Homework:
- Recap del HW6
- Consigli strategici su come affrontare gli HW e gestire il tempo
- Analisi del problema HW6 e possibili modi per risolverlo, idee varie e schemi di soluzione
- Analisi dei dati forniti
- Ripasso di immagini/matrici come lista di liste (differenza fra accesso riga e colonna)
- Importanza di come si scrivere il codice e il suo stile
- Analisi nel dettaglio della soluzione e del codice dello studente Simone Sestito (1937764). Lo ringrazio vivamente per aver fornito il suo codice.
- Cenni a DAG (Direct Acyclic Graph)

Espressioni Artimetiche come Albero Binario
- Ripasso su callable objects
- Ripasso su *args, kwargs
- Un nostro defaultdict (usare con attenzione e cautela)
- Chiarimenti aggiuntivi su TraceRecurision (basati su call)
- Espressioni aritmetiche come albero binario
- Concetto di parser e grammatica
- Creare un parser per espressioni aritmetiche con albero binario
- Gestione parentesi
- Gestione espressione e split in token
- Parser completo di Espressione Aritmetiche
- Risoluzione e Print della espressioni in-order
- Analisi soluzione di HW6 codice Prof. Sterbini

Alberi di Gioco:
- Da albero Binario ad albero N-ario
- Branching factor di un albero
- Ripasso del Filesystem come albero N-ario con branching factor variabile
- Recap Ricorsione per calcolo permutazioni, ma con analisi branching factor e complessita’
- Albero di Gioco: Nodo : Stato = Arco : Mossa; Albero di gioco come albero N-ario.
- Esempio di “enumerazione” delle mosse possibili nel gioco del filetto con ricorsione
- Indicizzazione della scacchiera solamente con [] e slice e.g. A[:,c] seleziona colonna c-th.
- Stesura del codice modulare per enumerazione mosse filetto
- Brevissimi cenni a soluzione di HW8 Prof. Sterbini

Homework e Conclusione Corso:
- Analisi dettagliata soluzione di HW8 codice Prof. Sterbini
- Alcune varianti su come risolvere parte HW8 come enumerazione di stati di un Automa Stati Finiti
- Analisi complessita’ dell esempio HW8 esponenziale
- Da versione ricorsive a come si scrivere una versione iterativa
- Ripasso su Alberi di Gioco
- Cenni al modulo python argparse per gestire input complessi in ingresso
- Breve introduzione a Jupyter Notebook

I libri di testo consigliati sono i seguenti:

[ita] Allen B. Downey - Pensare in Python
[eng] Allen B. Downey - Thinking in Python 2nd edition

Altri libri (dalla corso gemello in inglese del Prof. Di Ciccio ):

Charles Dierbach - Introduction to Computer Science Using Python: A Computational Problem-Solving Focus
Python 3 Tutorial - https://docs.python.org/3/tutorial/

Altre risorse utili:

PEP 8 - Style Guide for Python Code - Come scrivere codice elegante in python - https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
PEP 257 - Docstring Conventions - Documentazione con docstring - https://www.python.org/dev/peps/pep-0257/
(Date degli appelli d'esame)

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)
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

9 INF/01 36 24 36 - 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)
Insiemi: operazioni fra insiemi; chiusura. [6 ore]
Relazioni (di equivalenza e di ordine). [4 ore]
Funzioni (iniettive, suriettive, corrispondenze biunivoche). [4 ore]
Cardinalità ed equipotenza; insiemi numerabili e non. [8 ore]
Il principio di induzione; induzione strutturale. [12 ore]
Logica proposizionale; tableau analitici; completezza e compattezza. [12 ore]
Logica predicativa: sintassi e semantica. [8 ore]
Rappresentabilità logica: modelli e teorie; linguaggi formali. [6 ore]

Bagni, Gorla, Labella, Introduzione alla logica ed al linguaggio matematico, McGraw-Hill
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- CARLUCCI LORENZO (programma)
Tecniche di conteggio elementari (combinazioni, permutazioni). Elementi della teoria degli insiemi. Relazioni. Funzioni. Cardinalità. Numeri naturali: operazioni, ordinamento, numeri primi. Il principio di induzione. La formalizzazione matematica: sintassi e semantica. Il calcolo proposizionale: sistemi deduttivi e di verifica; correttezza e completezza. Elementi di calcolo dei predicati: sintassi e semantica, conseguenza e validità logica, formalizzazione di problemi.

Dispense fornite dal docente.

(Date degli appelli d'esame)

6 MAT/01 36 24 - - 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
- PONTARELLI SALVATORE (programma)
Il corso copre i seguenti argomenti:

1. Basi della logica binaria: porte logiche, livelli logici, margini di rumore, porte CMOS, sistemi di numerazione, rappresentazione dell’informazione

2. Progettazione di sistemi combinatori: equazioni booleane, algebra booleana, mappe K, blocchi combinatori, timing

3. Progettazione di sistemi sequenziali: Latch e Flip-Flop, progettazione di logica sincrona, macchine a stati finiti, tempistiche della logica sequenziale.

4. Linguaggi descrittivi hardware (hdl): logica combinatoria, logica sequenziale, macchine a stati finiti, system verilog, VHDL

5.blocchi digitali costitutivi: circuiti aritmetici, blocchi sequenziali, matrici di memoria, matrici logiche.

Sarah L. Harris, David Money Harris - Digital Design and Computer Architecture, ARM Edition, Morgan Kaufmann (2015)
(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 (10 ore), progettazione di reti combinatorie (20 ore) e sequenziali (20 ore), registri (5 ore), interconnessione tra registri e altri componenti (5 ore).
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 36 24 - - 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
- Liberati Franco (programma)
Parte I: Introduzione
Nozioni Storiche e fondamenti di Teoria dell'Informazione; Informazione digitale; Numeri interi: rappresentazioni e operazioni; Numeri in virgola mobile rappresentazione e operazioni (standard IEEE754)

Parte II: Concetti di base
Porte logiche; Reti combinatorie e principali circuiti: decodificatore e codificatore, addizionatore, comparatore logico ed aritmetico; Reti sequenziali e principali circuiti: contatore, registro a scorrimento, registro di memorizzazione; Strutture di interconnessione (punto a punto, multiplexer, demultiplexer, mesh, buffer a 3 stati, bus)

Parte III: Macchina di Von Neumann
CU: significato, componenti principali (registri ad uso speciale e generale, transcodificatore) e funzionamento; ALU: significato, componenti principali (accumulatori) e funzionamento (operazioni principali e condition code), coprocessore matematico; Memoria: componenti principali, organizzazione fisica e logica, funzionamento. Organizzazione logica dei dati big-little endian; I/O (interfaccia e protocollo e relativi schemi); Struttura di Interconnessione (bus, centralizzato o decentralizzato)

Parte IV: Dal codice sorgente all'eseguibile
Compilatore; Assemblatore; Linker; Loader

Parte V: Architettura Funzionale
Definizione di un set di istruzioni; Formato dell'istruzione; Classe di istruzioni

Parte VI: Modi di indirizzamento
Modo di indirizzamento: immediato, assoluto, a registro, con spiazzamento, relativo; varianti indirette, pre-post incremento

Parte VII: Aumento delle prestazioni: Interruzioni
Classificazione (interne, esterne e software); Polling; Interruzioni vettorizzate (tabella delle interruzioni); Gestioni delle interruzioni nel MIPS

Parte VIII: Pipeline - Canalizzazione
Canalizzazione: fasi, prestazioni, data e control hazard, forwarding, gestione degli stalli e mitigazione degli hazard - Canalizzazione nel MIPS: circuiteria di base; data hazard e control hazard; salto incondizionato anticipato, salto condizionato predetto e delay slot; Pipeline CISC e RISC (differenze).

Parte IX: Cache
Completamente associativa; Associativa a insieme e n-vie; Ad associazione diretta; Blocchi: spostamento, piazzamento ricerca, sostituzione; Strategia di scrittura; Performance e miglioramenti

Parte X: Memoria Virtuale
Processo; Paginazione; Memoria Virtuale; Architettura e politiche di rimpiazzo delle pagine

Parte XI: DMA
Accesso diretto alle memoria: struttura e protocollo; Un caso reale il DMA del MOTOROLA MCF5307

Parte XII: Microprogrammazione
Struttura fisica (MicroMacchina); Struttura logica (Microprogramma, microistruzioni, microperazioni; Differenze CISC e RISC

Parte XIII: Multiprocessori e MultiCore
Multithreading; Architetture con multiprocessori a memoria condivisa (UMA, NUMA, COMA); Architetture con multiprocessori a memoria distribuita (NORMA, MPP, Cluster of workstation); Processori vettoriali

Parte XIV: Unità periferiche ed il problema della digital preservation
Disco Magnetico; Nastro Magnetico; Dischi ottici; SSD

Linguaggio assemblativo MIPS
Architettura MIPS; Programmazione con emulatore MARS; Set istruzioni; Modi di indirizzamento; Strutture dati statiche (vettore, stringa, matrice) e dinamiche (lista); Cicli; Salto a Subroutine; Subroutine ricorsive; Stack; Syscall (gestione file e formato BMP);

D. A. Patterson & J. L. Hennessy, 2014. Struttura e progetto dei calcolatori IV edizione. A cura di M. Borghese. Zanichelli. ISBN: 978-8808352026

Ulteriori testi, articoli scientifici consigliati e appunti delle lezioni: http://arch2.000webhostapp.com/
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- PANNONE DANIELE (programma)
# Programma di Massima

Parte I
Introduzione al calcolatore e alle istruzioni MIPS. Rapresentazione delle istruzioni nel calcolatore in assembly MIPS, utilizzo della memoria per salvare variabili e dati. Utilizzo degli operatori logici. Strutture di controllo, vettori e matrici.
Chiamate di sistema e funzioni. Gestione dello stack. Chiamata di funzioni annidate e ricorsione singola/multipla.

Parte II
Progettazione della CPU MIPS a singolo ciclo di clock. Progettazione delle istruzioni assembly MIPS per architettura a singolo ciclo di clock. Introduzione alla pipeline e agli hazard. Progettazione della CPU con
Pipeline e gestione dei data e control hazard.

Parte III
Introduzione alla memoria cache. Associatività e multilivello. Cache multilivello e memoria virtuale. Caches multiple e gestione delle eccezioni.

# Programma Dettagliato

[S&PdC] si riferisce al libro di testo “Struttura e progetto dei calcolatori”

3 ore
Introduzione al corso
[S&PdC, Capitolo 1]
- Presentazione corso, Intro docente. Promesse del corso. Obiettivi e Programma.
- Quattro chiacchiere sui calcolatori, la loro storia, e su un futuro prossimo.
- Concetto di Astrazione e Gerarchia.
- Linguaggio Alto livello, Compilatore, Assemblatore. Linguaggio Macchina.
- Alcune leggi non ovvie sulla costruzione dei calcolatori.
- Architettura di Von Neumann: programma memorizzato. Cenni alla IAS machine

2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 1
[S&PdC, Sezioni 2.3, 2.5-2.6]
- Ripasso del sistema di codifica numerica posizionale
- Approfondimento sull’architettura IAS
- Introduzione alle istruzioni MIPS

3 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 2
[S&PdC, Sezioni 2.7, 2.10 ]
- Le istruzioni della architettura MIPS
- Il Processore MIPS e i co-processori
- I vari modi di indirizzare la memoria
- Organizzazione della Memoria
- Istruzioni Logiche
- Cenni alle Istruzioni per prendere decisioni
- Breve preview di MARS

2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 3
[S&PdC, Sezioni 2.7, 2.9, 2.10]
- Istruzioni per prendere decisioni (implementare if-then-else, while, for loop)
- Le pseudo istruzioni (registro $zero,$at)
- Esercitazione sul Simulatore MARS

3 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 4
[S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Soluzione esercizio Due Somme con for loop e registro che punta agli indici pari
- Recap Istruzioni per prendere decisioni (do while, switch case statment)
- Direttiva globl
- Vettori (scorrimento con indice e con puntatori, i.e. accesso diretto in memoria)
- Matrici 2D e Matrici N-Dimensionali (caso matrice 3D)

2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 5
[S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Recap Vettori, Matrici 2D e Matrici 3D
- Indicizzazione dei suddetti
- Pezzi di listato assembly che mostrano come navigare la diagonale di una matrice quadrata caricata nel data segment:
in maniera inefficiente (complessità quadratica)
in maniera efficiente (complessità lineare)
- System calls (come interagire con utente, stampare a video, leggere valori da tastiera)
- Programma ASM (assembly MIPS) che implementa lettura di valori da tastiera da utente e in seguito utente decide se fare somma o prodotto in base ad input 0/1; il risultato è mostrato a video

3 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 6
[S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
-Esercitazione su lettura di immagine raw binaria scala di grigi 3x3, 10x10 pixels; conteggio dei pixel bianchi di un’immagine
- Come ottenere indirizzamente 32 bit su MIPS se al massimo jump codifica su 26 bit? lui + ori
- Chiarimenti su salti assoluti con jump e salti relativi al PC (branch)
- Ripasso procedure con jal and jr $ra
- Funzioni nidificate e introduzione allo stack (LIFO)
- Stack Pointer $sp e cenni al Frame Pointer $fp

2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 7
[S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Record di attivazione di una funzione (Frame Pointer $fp)
- Chiamate a funzioni annidate e uso dello stack
- Introduzione alla ricorsione in assembly
- Calcolo del fattoriale in assembly con approccio ricorsivo

3 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 8
[S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Breve recap sui salti incondizionati (j,jal e jr)
- Breve recap dello stack
- Analisi in dettaglio il calcolo ricorsivo in assembly del fattoriale

2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 9
[S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Implementazione dettagliata doppia ricorsione per il calcolo del numero di Fibonacci.

3 ore
CPU a Singolo ciclo di clock
[S&PdC, Sezioni 4.1 - 4.2]
- Breve test sui casi non di base di Fibonacci
- Introduzione all’ architettura a singolo colpo di clock.

2 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock
[S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Progettare la CPU MIPS
- Ripasso campi istruzioni R, I e J
- Control Unit, Data Path e ALU
- Fasi di esecuzione di una istruzione
- Unità funzionali: adder, AUL, memoria istruzioni, memoria dati, PC, MUX, register file
- Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock per istruzioni tipo R e tipo I (add,sub, lw, sw, beq).

3 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock, CU, istruzione Jump
[S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Proprietà dell’encoding ASCII
- Progettazione CPU a singlo ciclo di clock
- Attivazione della circuiteria per Istruzione di tipo R
- Per Istruzioni di tipo I, lettura/scrittura in memoria (lw,sw)
- Per salto condizionato tramite istruzione beq (branch if equal)
- Datapath CPU Completo
- Control Unit (CU) e Tabella di verità con logica di controllo a cascata (AluOp, e campo funct)
- Segnali di controllo della CU
- Esercizio per aggiungere l’istruzione J (Jump di salto assoluto)

2 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock
[S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Ripasso progetto CPU MIPS (Istruzione Set Less than e altro)
- Aggiunta Istruzione J
- Aggiunta Istruzione Jump and Link (JAL)
- Aggiunta Isutrzione Jump to Register (JR)
- Esercizio su Jump Relative to Register

3 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock, Esercizi e Malfunzionamento CU
[S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Soluzione esercizio su Jump Relative to Register (jrr)
- Svolto esercizio su Jumpt to Register and Link (jral)
- Malfunzionamento CU. Cosa accade e come si puo’ rilevare con un piccolo programma ASM.
- caso del segnale RegWrite ⇐ Branch (Branch sovrascrive RegWrite)
- MemWrite ⇐ not(RegWrite) , MemWrite prende il valore negato di RegWrite
- Esercizio per casa di vectorized jump (vj)

2 ore
Introduzione alla Pipeline
[S&PdC, Sezione 4.5]
- Introduzione al pipelining in architetture MIPS
- Definizione di hazard strutturali, sui dati e sul controllo

3 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock: altri esercizi
[S&PdC, Sezioni 4.1 – 4.4]
- Identificazione di malfunzionamenti della Control Unit tramite script in assembly: il caso del segnale MemWrite dal complemento di RegWrite; il caso del segnale Jump dal complemento di MemRead
- Il comando vj

2 ore
Progettazione della CPU: pipeline e gestione dei data hazard
[S&PdC, Sezione 4.4 – 4.7]
Soluzione dell’esercizio per casa per l’identificazione di hazard in un listato di codice assembly MIPS senza bypassing
Architettura della CPU con registri inter-fase e gestione dei data hazard tramite forwarding e stalli
Gestione dei data hazard, forwarding, conteggio degli stalli, monitoring dei registri di pipeline

3 ore
Progettazione della CPU: pipeline e gestione dei control hazard
[S&PdC, Sezione 4.8]
Parte 1: control hazard e forwarding; architettura della CPU con pipeline, forwarding e gestione degli stalli
Parte 2: predizione dinamica dei salti

2 ore
Introduzione alla cache
[S&PdC, Sezioni 5.1, 5.2–5.4]
- Cache con direct mapping
- Cache: associatività e multilivello
[S&PdC, Sezioni 5.1, 5.2–5.4]
- Full e set-associative mapping
- Politiche di scrittura, effetto del setup della cache sulle prestazioni, cache multilivello

3 ore
Cache multilivello e memoria virtuale
[S&PdC, Sezioni 5.4, 5.7–5.8]
- Riepilogo con esercizio su cache multilivello
- Memoria virtuale
- Cache multilivello e memoria virtuale, gestione delle eccezioni, cache multiple e sistemi multi-processore
[S&PdC, Sezioni 4.9, 5.8–5.10]
- Memoria virtuale, gestione di translation lookaside buffer e page table
- Gestione di eccezioni ed interrupt
- Funzionamento e registri del Co-processore 0 del MIPS

2 ore
Controllore della cache
- Cache multiple per sistemi multi-processore
- Coerenza e consistenza
- Protocollo di snooping

3 ore
Esercizi su cache e memoria virtuale
[S&PdC] 5.3 – 5.10

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)

- MASI IACOPO (programma)
== Programma di Massima

Parte I
Introduzione al calcolatore e alle istruzioni MIPS. Rapresentazione delle istruzioni nel calcolatore in assembly MIPS, utilizzo della memoria per salvare variabili e dati. Utilizzo degli operatori logici. Strutture di controllo, vettori e matrici.
Chiamate di sistema e funzioni. Gestione dello stack. Chiamata di funzioni annidate e ricorsione singola/multipla.

Parte II
Progettazione della CPU MIPS a singolo ciclo di clock. Progettazione delle istruzioni assembly MIPS per architettura a singolo ciclo di clock. Introduzione alla pipeline e agli hazard. Progettazione della CPU con
Pipeline e gestione dei data e control hazard.

Parte III
Introduzione alla memoria cache. Associatività e multilivello. Cache multilivello e memoria virtuale. Caches multiple e gestione delle eccezioni.

== Programma nel dettaglio

📘 [S&PdC] si riferisce al libro di testo “Struttura e progetto dei calcolatori”

22/02/2021 - 3 ore
Introduzione al corso
📘 [S&PdC, Capitolo 1]
- Presentazione corso, Intro docente. Promesse del corso. Obiettivi e Programma.
- Quattro chiacchiere sui calcolatori, la loro storia, e su un futuro prossimo.
- Concetto di Astrazione e Gerarchia.
- Linguaggio Alto livello, Compilatore, Assemblatore. Linguaggio Macchina.
- Alcune leggi non ovvie sulla costruzione dei calcolatori.
- Architettura di Von Neumann: programma memorizzato. Cenni alla IAS machine

25/02/2021 - 2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 1
📘 [S&PdC, Sezioni 2.3, 2.5-2.6]
- Ripasso del sistema di codifica numerica posizionale
- Approfondimento sull’architettura IAS
- Introduzione alle istruzioni MIPS

01/03/2021 - 3 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 2
📘 [S&PdC, Sezioni 2.7, 2.10 ]
- Le istruzioni della architettura MIPS
- Il Processore MIPS e i co-processori
- I vari modi di indirizzare la memoria
- Organizzazione della Memoria
- Istruzioni Logiche
- Cenni alle Istruzioni per prendere decisioni
- Breve preview di MARS

04/03/2021 - 2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 3
📘 [S&PdC, Sezioni 2.7, 2.9, 2.10]
- Istruzioni per prendere decisioni (implementare if-then-else, while, for loop)
- Le pseudo istruzioni (registro $zero,$at)
- Esercitazione sul Simulatore MARS (necessita di Java Virtual Machine)

08/03/2021 - 3 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 4
📘 [S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Soluzione esercizio Due Somme con for loop e registro che punta agli indici pari
- Recap Istruzioni per prendere decisioni (do while, switch case statment)
- Direttiva globl
- Vettori (scorrimento con indice e con puntatori, i.e. accesso diretto in memoria)
- Matrici 2D e Matrici N-Dimensionali (caso matrice 3D)

11/03/2021 - 2 ore
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 5
📘 [S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Recap Vettori, Matrici 2D e Matrici 3D
- Indicizzazione dei suddetti
- Pezzi di listato assembly che mostrano come navigare la diagonale di una matrice quadrata caricata nel data segment:
in maniera inefficiente (complessità quadratica)
in maniera efficiente (complessità lineare)
- System calls (come interagire con utente, stampare a video, leggere valori da tastiera)
- Programma ASM (assembly MIPS) che implementa lettura di valori da tastiera da utente e in seguito utente decide se fare somma o prodotto in base ad input 0/1; il risultato è mostrato a video
- La prossima lezione vediamo come leggere un’immagine

15/03/2021 - 3 ore (da remoto)
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 6
📘 [S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
-Esercitazione su lettura di immagine raw binaria scala di grigi 3x3, 10x10 pixels; conteggio dei pixel bianchi di un’immagine
- Come ottenere indirizzamente 32 bit su MIPS se al massimo jump codifica su 26 bit? lui + ori
- Chiarimenti su salti assoluti con jump e salti relativi al PC (branch)
- Ripasso procedure con jal and jr $ra
- Funzioni nidificate e introduzione allo stack (LIFO)
- Stack Pointer $sp e cenni al Frame Pointer $fp

18/03/2021 - 2 ore (da remoto)
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 7
📘 [S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Record di attivazione di una funzione (Frame Pointer $fp)
- Chiamate a funzioni annidate e uso dello stack
- Introduzione alla ricorsione in assembly
- Calcolo del fattoriale in assembly con approccio ricorsivo

22/03/2021 - 3 ore (da remoto, Prof. Pannone)
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 8
📘 [S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Breve recap sui salti incondizionati (j,jal e jr)
- Breve recap dello stack
- Visto in dettaglio il calcolo ricorsivo in assembly del fattoriale

25/03/2021 - 2 ore (da remoto, Prof. Pannone)
Le istruzioni della CPU MIPS - parte 9
📘 [S&PdC, Sezioni 2.9, 2.10, 2.14]
- Implementazione dettagliata doppia ricorsione per il calcolo del numero di Fibonacci.

29/03/2021 - 3 ore (da remoto, Prof. Pannone)
CPU a Singolo ciclo di clock
📘 [S&PdC, Sezioni 4.1 - 4.2]
- Breve test sui casi non di base di Fibonacci
- Introduzione all’ architettura a singolo colpo di clock.

01/04/2021 - 2 ore
Sospensione della didattica per vacanze pasquali

05/04/2021 - 3 ore
Sospensione della didattica per vacanze pasquali

08/04/2021 - 2 ore (da remoto)
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock
📘 [S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Progettare la CPU MIPS
- Ripasso campi istruzioni R, I e J
- Control Unit, Data Path e ALU
- Fasi di esecuzione di una istruzione
- Unità funzionali: adder, AUL, memoria istruzioni, memoria dati, PC, MUX, register file
- Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock per istruzioni tipo R e tipo I (add,sub, lw, sw, beq).

12/04/2021 - 3 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock, CU, istruzione Jump
📘 [S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Soluzione esercizio su Stringa Palindroma con Case Invertito
- Proprietà dell’encoding ASCII
- Progettazione CPU a singlo ciclo di clock
- Attivazione della circuiteria per Istruzione di tipo R
- Per Istruzioni di tipo I, lettura/scrittura in memoria (lw,sw)
- Per salto condizionato tramite istruzione beq (branch if equal)
- Datapath CPU Completo
- Control Unit (CU) e Tabella di verità con logica di controllo a cascata (AluOp, e campo funct)
- Segnali di controllo della CU
- Esercizio per aggiungere l’istruzione J (Jump di salto assoluto)

15/04/2021 - 2 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock
📘 [S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Ripasso progetto CPU MIPS (Istruzione Set Less than e altro)
- Aggiunta Istruzione J
- Aggiunta Istruzione Jump and Link (JAL)
- Aggiunta Isutrzione Jump to Register (JR)
- Esercizio su Jump Relative to Register

19/04/2021 - 3 ore
Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock, Esercizi e Malfunzionamento CU
📘 [S&PdC, Sezioni 4.1- 4.4]
- Soluzione esercizio su Jump Relative to Register (jrr)
- Svolto esercizio su Jumpt to Register and Link (jral)
- Malfunzionamento CU. Cosa accade e come si puo’ rilevare con un piccolo programma ASM.
- caso del segnale RegWrite ⇐ Branch (Branch sovrascrive RegWrite)
- MemWrite ⇐ not(RegWrite) , MemWrite prende il valore negato di RegWrite
- Esercizio per casa di vectorized jump (vj)

22/04/2021 - 2 ore
Introduzione alla Pipeline
📘 [S&PdC, Sezione 4.5]
- Introduzione al pipelining in architetture MIPS
- Definizione di hazard strutturali, sui dati e sul controllo

Progettazione della CPU a singolo ciclo di clock: altri esercizi
📘 [S&PdC, Sezioni 4.1 – 4.4]
- Identificazione di malfunzionamenti della Control Unit tramite script in assembly: il caso del segnale MemWrite dal complemento di RegWrite; il caso del segnale Jump dal complemento di MemRead
- Il comando vj

Progettazione della CPU: pipeline e gestione dei data hazard
📘 [S&PdC, Sezione 4.4 – 4.7]
Soluzione dell’esercizio per casa per l’identificazione di hazard in un listato di codice assembly MIPS senza bypassing

Architettura della CPU con registri inter-fase e gestione dei data hazard tramite forwarding e stalli

Gestione dei data hazard, forwarding, conteggio degli stalli, monitoring dei registri di pipeline

Progettazione della CPU: pipeline e gestione dei control hazard
📘 [S&PdC, Sezione 4.8]
Parte 1: control hazard e forwarding; architettura della CPU con pipeline, forwarding e gestione degli stalli
Parte 2: predizione dinamica dei salti

Introduzione alla cache
📘 [S&PdC, Sezioni 5.1, 5.2–5.4]
- Cache con direct mapping
- Cache: associatività e multilivello
📘 [S&PdC, Sezioni 5.1, 5.2–5.4]
- Full e set-associative mapping
- Politiche di scrittura, effetto del setup della cache sulle prestazioni, cache multilivello

Cache multilivello e memoria virtuale
📘 [S&PdC, Sezioni 5.4, 5.7–5.8]
- Riepilogo con esercizio su cache multilivello
- Memoria virtuale
- Cache multilivello e memoria virtuale, gestione delle eccezioni, cache multiple e sistemi multi-processore
📘 [S&PdC, Sezioni 4.9, 5.8–5.10]
- Memoria virtuale, gestione di translation lookaside buffer e page table
- Gestione di eccezioni ed interrupt
- Funzionamento e registri del Co-processore 0 del MIPS

Controllore della cache
- Cache multiple per sistemi multi-processore
- Coerenza e consistenza
- Protocollo di snooping

Esercizi su cache e memoria virtuale
📘 [S&PdC] 5.3 – 5.10

[ITA] D. A. Patterson e J. L. Hennessy. “Struttura e progetto dei calcolatori”, 4a edizione (basata sulla 5a edizione USA), Zanichelli, 2015. ISBN: 9788808352026.
[EN] D. A. Patterson and J. L. Hennessy. “Computer Organization and Design, The Hardware/Software Interface”, 5th edition, Morgan Kaufmann, 10 Oct 2013. ISBN: 9780124077263.

6 INF/01 36 24 - - 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'.
Calcolo integrale per funzioni di piu' variabili. Integrali doppi e tripli. Integrazione sui domini normali e formula di cambiamento di variabili.
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
- TAGGI LORENZO (Date degli appelli d'esame)

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

1015885 - INTRODUZIONE AGLI ALGORITMI (obiettivi)
Obiettivi generali
Introduzione ai metodi di base per la progettazione e l'analisi degli algoritmi, iterativi e ricorsivi, ed alla valutazione della loro efficienza computazionale.

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, alcuni modi per scandire tali strutture, 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 successivo:
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 di base.

Canale: 1
- CALAMONERI TIZIANA (programma)
Descrizione e progettazione di algoritmi efficienti: Introduzione ai concetti di algoritmo, di struttura dati, di efficienza, di costo computazionale. Notazione asintotica. Introduzione alla ricorsione. Il problema dell'ordinamento. Strutture dati fondamentali (vettori, liste, pile, code, code con priorità, alberi). Dizionari.

T. H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest: Introduction to algorithms, The MIT Press

Sarà cura della docente distribuire materiale didattico, relativo sia alle lezioni ed esercitazioni (sotto forma di dispense).
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- MONTI ANGELO (programma)
Descrizione e progettazione di algoritmi efficienti: Introduzione ai concetti di algoritmo, di struttura dati, di efficienza, di costo computazionale. Notazione asintotica. Introduzione alla ricorsione. Il problema dell'ordinamento. Strutture dati fondamentali (vettori, liste, pile, code, code con priorità, alberi). Dizionari.

T. H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest: Introduction to algorithms, The MIT Press

Sarà cura della docente distribuire materiale didattico, relativo sia alle lezioni ed esercitazioni (sotto forma di dispense).
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 36 24 - - 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 successivo:
Capacità di apprendere e applicare nuove tecniche di programmazione a partire da quelle apprese durante il corso.

Canale: 1
- La Morgia Massimo

- QUATTROCIOCCHI WALTER (programma)
Introduzione alla programmazione a oggetti
Tipi di dato fondamentali
Conversioni di tipo
Concetti fondamentali di programmazione orientata agli oggetti
Incapsulamento e inizializzazione di default
La classe String
Riferimenti a oggetti, heap & stack, metodi statici
Strutture di controllo; costrutti iterativi
Iterazione; array
Costanti ed enumerazioni
Ereditarietà, classi e metodi astratti.
Overloading e overriding.
Ereditarietà vs. composizione.
Polimorfismo. Downcasting e upcasting.
La classe Object
Interfacce. Differenze con le classi astratte. Ereditarietà multipla. Interfacce notevoli.
Eccezioni: try-catch-finally. Politica catch-or-declare. Parole chiave throw e throws. Le classi Throwable, Exception ed Error. Eccezioni checked e unchecked.
Collezioni: gerarchia, classi fondamentali e loro metodi. Tre modi per iterare su una collezione. Iterable e Iterator. Interfaccia Comparable. Ordinamento con pila Stack e l'interfaccia coda Queue. Implementazione mediante LinkedList
Input/Output
Ricorsione in Java. Uso dell'overloading.
Uguaglianza in Java.
Tipi generici.
Design pattern: strategy, observer, factory, decorator, callback, MVC.
Reflection. La classe Class.

Cay S. Horstmann. Concetti di informatica e fondamenti di Java. Apogeo, 7a edizione, 2019.

Consigliati
Claudio De Sio Cesari. Manuale di Java 9 - Programmazione orientata agli oggetti con Java standard edition 8  Hoepli, 2018.
Herbert Schildt. Java: The Complete Reference, eleventh edition. Mcgraw-Hill Osborne Media, 2018.
(Date degli appelli d'esame)

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

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.
(Date degli appelli d'esame)

9 INF/01 36 24 36 - 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.

- DINDAR MERVE (programma)
2020 – 2021 ACADEMIC YEAR - SAPIENZA UNIVERSITY OF ROME/ SECOND TERM
ENGLISH LANGUAGE/ THE DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE

Instructor: Merve Dindar
Email: merve.dindar@uniroma1.it
Lesson Time: Thursday, 14:00 - 17:00
Classroom: Alfa Room
Zoom Link:
Topic: Informatica - Lingua Inglese
https://uniroma1.zoom.us/j/84352725053?pwd=V2h1a2RlaEQ3cDVLYlpSRk9jQzJBdz09
Meeting ID: 843 5272 5053
Passcode: 963055

E-learning Link: https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=13309

This course is designed for the intermediate level (B1) students of the Department of Computer Science. According to the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR), the B1 Level refers to independent users of the language.

B1 level students:

• Can understand the main points of clear standard input on familiar matters regularly encountered in work, school, leisure, etc.
• Can deal with most situations likely to arise whilst travelling in an area where the language is spoken.
• Can produce simple connected text on topics which are familiar or of personal interest.
• Can describe experiences and events, dreams, hopes and ambitions and briefly give reasons and explanations for opinions and plans.

The aim of this course is to help students develop their language skills to be able to start to function effectively in a variety of written and spoken contexts in English. This is achieved through intensive language support based on grammar, vocabulary, and skills work as well as the use of theme-based and online learning materials.

Basic grammar rules and structures will be studied during the 10-week course length:

• Present Simple and continuous, action and non-action verbs
• Future Forms: present continuous, be going to, will/won’t
• Present Perfect and Past Simple (For/since)
• Past Tenses (Simple, Continuous, Perfect)
• Comparatives and Superlatives
• Articles ( a/an, the, no article)
• Modals
• Passive (All Tenses)
• Conditionals
• Relative Clauses

Materials: Materials will be provided by the instructor each week in the form of pdfs, powerpoint presentations, and online materials.

Some units from the coursebook will be used:
English File B1/B1+ (4th Edition)Digital Gold Student’s Book + New eBook + Workbook/Latham-Koening C., Oxenden C., & Lambert K. Oxford University Press

Attendance: Language learning requires time and effort, thus it is important for learners to attend lessons regularly.

Homework and Participation: Students are also expected to actively participate in classroom discussions and activities. They need to complete homework given by the instructor and return it on time.

Presentation Task: Presentation Task aims to give students an opportunity to practice speaking in public, enable them to become secure about their speaking and presentation skills and motivate them further. Students receive a grade on their participation in the task. Participation in this task is volunteer basis.

Final Exam: The written assessment is based on topics related to the content in the course materials students have studied during the course. The written exam consists of three parts; Reading, Grammar, and Vocabulary.

Exemption: Students in the possession of one of the certificates below are exempted from the course and the exam. Students should send the original certificate as an email or bring it (which remains with the student) and a copy (which is delivered to the teacher) at the beginning or the end of the course so that the instructor can evaluate its validity. In any case, students who are eligible for exemption have to book an exam date on Infostud.

Accepted certifications:

• Cambridge: level B1 (PET) and higher
• IELTS: 4.5 and higher
• TOEFL: 45 and higher
• Trinity (Integrated Skills only): B1 and higher

Certificates obtained more than two years ago cannot be considered valid.

Materials: Materials will be provided by the instructor each week in the form of pdfs, powerpoint presentations, and online materials.

Some units from the coursebook will be used:
English File B1/B1+ (4th Edition)Digital Gold Student’s Book + New eBook + Workbook/Latham-Koening C., Oxenden C., & Lambert K. Oxford University Press
(Date degli appelli d'esame)

3 18 12 - - 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
- MONDELLO GABRIELE (programma)
ALGEBRA ELEMENTARE (2 settimane)
- Interi/polinomi (struttura di anello), divisione euclidea, fattorizzazione unica, massimo comun divisore, algoritmo di Euclide
- Relazioni di equivalenza, insiemi quoziente, Z/n e Q, piccolo teorema di Fermat, struttura di campo su Z/p (e su Q,R)
- Numeri complessi, struttura di campo, rappresentazione polare, teorema fondamentale dell'algebra, fattorizzazione in irriducibili di polinomi complessi e reali.

CENNI DI TEORIA DEI GRUPPI (3 settimane)
- Definizione ed esempi di gruppi: gruppi ciclici, invertibili in un campo, matrici invertibili, gruppi di permutazioni, gruppi di trasformazioni.
- Sottogruppi e teorema di Lagrange, classi di coniugio e formula delle classi.
- Omomorfismi di gruppi, nucleo e immagine, sottogruppi normali.

ALGEBRA LINEARE (7 settimane)
- Spazi vettoriali numerici, sistemi di equazioni lineari, algoritmo di eliminazione di Gauss, interpretazione di una matrice come una applicazione lineare, composizione e prodotto di matrici, determinante di una matrice quadrata, teorema di Binet, inversa di una matrice.
- Spazi vettoriali, combinazioni lineari e span, indipendenza lineare, insiemi di generatori, basi e dimensione.
- Sottospazi vettoriali, intersezioni di sottospazi, somme e somme dirette di sottospazi, formula di Grassmann.
- Applicazioni lineari, nucleo e immagine, rango e teorema del rango, teorema di Rouché-Capelli.
- Passaggio alle coordinate, cambiamenti di coordinate, rappresentazione di applicazioni lineari tramite matrici.
- Autovalori e autovettori di un endomorfismo lineare, polinomio caratteristico, autospazi, diagonalizzabilità.

Marco Abate e Chiara de Fabritiis, Geometria Analitica con elementi di Algebra Lineare, ed. Mc Graw Hill Educational.
Giulia Maria Piacentini Cattaneo, Algebra. Un approccio algoritmico, ed. 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
- MANCINI MAURIZIO (programma)
Introduzione ai sistemi di gestione di basi di dati (2 ore).

Il modello relazionale (2 ore).

Concetti di base (6 ore): dominio, attributo, relazione, n-upla, schema.
I linguaggi di interrogazione (algebra relazionale, linguaggi relazionalmente completi, 9 ore).

Teoria della normalizzazione (25 ore):

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 (10 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 (6 ore):

Transazioni.
Schedule seriale.
Serializzabilità.
Modelli di transazioni e meccanismi di locking.
Livelock e deadlock.
Protocolli a due fasi.
Timestamp.

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
- POSTA GUSTAVO (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.

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)

Canale: 2
- NAPPO GIOVANNA (programma)
Richiami di teoria degli insiemi (4h). Fondamenti di calcolo combinatorio (6h) . Concetti fondamentali di spazio di probabilità, assiomi e loro conseguenze (6h); di indipendenza (4h); di probabilità condizionata, probabilità totali, probabilità composte, formula di Bayes (15h); di variabile aleatoria (discreta e continua), valore atteso, varianza e covarianza, trasformazioni di variabili aleatorie (15h). Distribuzioni di uso più comune: Binomiale, Geometrica, Binomiale negativa, Poisson, Uniforme discreta, Uniforme in (a,b), Esponenziale, Gaussiana (15 h). Teoremi limite fondamentali (legge dei grandi numeri con la disuguaglianza di Chebyshev, approssimazione di Poisson e teorema del limite centrale (senza dimostrazione) e approssimazione normale) (15h).
Argomenti facoltativi: Simulazione. Cenni alle catene di Markov. Introduzione all'inferenza statistica (6h)

Maggiori informazioni alla pagina e-learning CALCOLO DELLE PROBABILITA' (M-Z) canale 2-2020/21, LINK: https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=11884

testo consigliato

F. Spizzichino, G. Nappo: Introduzione al calcolo delle probabilità. (Appunti)
(disponibile nella pagina e-learning del corso)

Sarà distribuito altro materiale didattico, relativo a particolari argomenti e a 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.
(approx. 2 ore)

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.
(approx. 3 ore)

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.
(approx. 7 ore)

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.
(approx. 7 ore)

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.
(approx. 8 ore)

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.
(approx. 6 ore)

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.
(approx. 2 ore)

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.
(approx. 7 ore)

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.
(approx. 12 ore)

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.
(approx. 6 ore)

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.]

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)
Le lezioni e le esercitazioni affronteranno il seguente programma, approssimativamente nel suo ordine naturale.
Per ogni punto di primo livello, viene indicata tra parentesi la durata stimata (in percentuale sul totale delle lezioni erogate) della presentazione dei diversi argomenti.

1. Introduzione e cenni di ingegneria del software: attori e ciclo di vita del software (10% circa delle lezioni)

2. Analisi concettuale dei requisiti (50% circa delle lezioni)

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 (40% circa delle lezioni):

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 ed accessibile agli studenti registrati sul sito: http://tmancini.di.uniroma1.it

Canale: 2
- PIRRO' GIUSEPPE (programma)
Progettazione (~20h)
- Introduzione all'ingegneria del software
- Il modello Entità-Relazione (ER)
- Modellazione ER: concetti avanzati
- Progettazione concettuale
- Il modello relazionale
- Progettazione logica
===========================
Il linguaggio SQL (~25h)
- SQL: Data Definition Language (DDL)
- SQL: Data Manipulation Language (DML)
- SQL: Views, Trigger, Procedure
- SQL: Control Language
- SQL: Transazioni e Transaction Language
- Database Recovery
========================
RDF databases (~15h)
- Il modello dati RDF
- RDFS, RDFS+ reasoning
- Il linguaggio SPARQL
=======================

Il materiale didattico è disponibile sul sito elearning.uniroma1.it

- 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)
Albori di ricerca - Ricerca in profondita' (DFS) e ricerca in ampiezza (BFS). Connectivita' di grafi e grafi diretti. Grafi pesati. Algoritmo di Dijkstra.

Algoritmi greedy - Algoritmi di Kruskal e Prim per il MST.

Divide et impera - Problema della coppia di punti piu' vicina.

Programmazione dinamica - Problema dello zaino, Algoritmo di Bellman-Ford, problemi sulle stringhe.

Appunti: Progettazione di Algoritmi, Silvestri
(Date degli appelli d'esame)

- MECCA ALESSIO

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) [20 ore].
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 [15 ore ].
Nella terza parte si illustrano la programmazione dinamica [15 ore ] e il backtraking [10 ore], due tecniche potenti e generali.
Tutte le tecniche sono illustrate tramite esempi significativi.

T.H. Cormen, C.Papadimitriou, U. Vazirani. Introduzione agli algoritmi
C. Demetrescu, I. Finocchi, G.F. Italiano Algoritmi e strutture dati
(Date degli appelli d'esame)

- Marin Riccardo

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, organizzazione dei protocolli in livelli, capacità e prestazioni delle reti.
Livello applicazione: protocolli HTTP, DNS, SMTP, FTP, paradigma P2P.
Livello di trasporto: Protocolli TCP, UDP.
Livello di rete: switching, router, protocolli RIP, OSPF, BGP, IPv4, DHCP, NAT, IGMP.
Livellodi collegamento: protocolli di accesso multiplo, Aloha e varianti, CSMA/CD, Ethernet, CSMA/CA.
Sicurezza di rete: intrusion detection, sicurezza della comunicazione.

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", 7th edition Pearson (also 6th edition is fine)
(Date degli appelli d'esame)

- Saturni Gabriele

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 (approx. 2 ore)

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

Bourne Again Shell (approx. 28 ore)

uso dei più importanti comandi: ls, find, man, ps, gawk, sed, echo, cd, touch etc (approx. 14 ore)

espansioni della bash, scripting in bash (approx. 14 ore)

Programmazione di sistema (approx. 28 ore)

introduzione al C (approx. 12 ore)

compilatore e make, programmi eseguibili, librerie, debugger (approx. 2 ore)

system call Linux per la gestione di: memoria, file, processi, segnali, pipe, fifo, socket (approx. 14 ore)

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
(Date degli appelli d'esame)

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
(Date degli appelli d'esame)

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

Terzo anno

Primo semestre

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

1041727 - AUTOMI CALCOLABILITA' E COMPLESSITA' (obiettivi)
Obiettivi generali:
Durante il corso saranno introdotti i più importanti risultati dell’Informatica teorica: a partire dai fondamentali risultati in teoria della calcolabilità degli anni trenta, passando per quelli in teoria degli automi degli anni cinquanta per arrivare al problema aperto P contenuto o uguale a NP, esplicitamente sollevato negli anni settanta.

Obiettivi specifici:
Gli studenti capiranno che ci sono diversi modelli di computazione e cosa ne determina il potere computazionale.
Gli studenti apprenderanno concetti astratti come classi di linguaggi, macchine universali, riducibilità e sapranno che alcuni problemi non possono essere risolti con un calcolatore e che altri sono computazionalmente difficili da risolvere o addirittura così difficili da poter essere considerati non risolvibili. Faremo vedere come alcuni di questi risultati sono utilizzati oggi.

Conoscenza e comprensione:
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:
dimostrare l’equivalenza tra le diverse caratterizzazioni dei linguaggi regolari
dimostrare l’equivalenza tra le diverse caratterizzazioni dei linguaggi context-free
spiegare il concetto di non determinismo
giustificare l'esistenza di problemi privi di soluzioni algoritmiche o intrattabili

Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti impareranno:
come costruire automi finiti (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
come costruire automi a pila (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
a usare la riducibilità tra problemi per dimostrarne la decidibilità o l'indecidibilità
a usare la riducibilità polinomiale per provare la NP-hardness di un problema

Capacità critiche e di giudizio:
Capire il giusto livello di astrazione utile per risolvere un problema, scegliere il modello computazionale più conveniente in un determinato contesto applicativo

Capacità comunicative:
descrivere un linguaggio formale, a parole o attraverso uno degli strumenti offerti di descrizione finita
descrivere problemi indecidibili, intrattabili o trattabili
spiegare il significato e la rilevanza dele classi P ed NP nonché del problema “P=NP?"

Capacità di apprendimento:
Lo studente sarà in grado di imparare altri modelli computazionali, sia completamente diversi da quelli studiati durante il corso, sia variazioni di questi.
Egli sarà capace di capire nuove prove di NP-completezza o più in generale prove di completezza per una qualunque classe di complessità.

- GALESI NICOLA (programma)
Linguaggi Regolari
Linguaggi Context-Free
Automi a stati Finiti
Automi Con Stack
Tesi di Turing-Church
Decidibilità
Riducibilità
Complessità Computazionale
Complessità Tempo
Complessità Spazio

Introduzione alla Teoria della COmputazione
M. Sipser
Mc Graw Hill
(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)
Obiettivi generali:
Il corso illustra i fondamenti dei linguaggi di programmazione. Particolare attenzione viene dedicata alla semantica statica e dinamica dei linguaggi (teoria dei tipi, semantica operazionale ed assiomatica) ed agli strumenti formali per la specifica e la verifica del software.

Obiettivi specifici:
Approfondimento sulle algebre induttive come fondamento di sintassi astratta, strutture dati e semplici logiche (equazionali) di programmi. Cenni sulla co-induzione come fondamento di analisi di processi concorrenti e strutture lazy. Confronto fra linguaggi lazy e eager, statici e dinamici, nel contesto di diversi paradigmi di programmazione: imperativo, funzionale, ad oggetti. Teoria dei tipi, con particolare attenzione al polimorfismo parametrico (alla ML) e di sottoclasse (alla Java).

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze fondazionali relative ai linguaggi di programmazione e ai principali paradigmi di programmazione, e sarà in grado di inquadrare in una mappa concettuale coerente alcuni fra le principali aree di studio dell’informatica teorica, comprendendone le interconnessioni.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di orientarsi fra i diversi paradigmi della programmazione, con particolare attenzione alla programmazione funzionale. Avrà acquisito una conoscenza di base del linguaggio funzionale SML e della sua teoria dei tipi, nonchè dell’uso dei metodi formali.

Capacità di giudizio:
Gli studenti acquisiranno strumenti culturali per sviluppare software di qualità e per comprendere ed inquadrare le tendenze emergenti dei linguaggi moderni.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno ad usare il linguaggio della matematica e della logica per descrivere, sviluppare ed analizzare il software, e ad integrare l’approccio formale con un’esposizione intuitiva delle idee.

Capacità di apprendimento:
L’uso di strumenti matematici nella teoria e nella pratica della programmazione sviluppa capacità logiche e consapevolezza della complessità della materia di studio.

- Erogato presso 1022264 LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE CENCIARELLI PIETRO (Date degli appelli d'esame)

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

1022265 - MODELLI E OTTIMIZZAZIONE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso introduce lo studente alla modellazione matematica di problemi di ottimizzazione, allo studio della programmazione
lineare e intera e alle loro applicazioni in contesti reali.

Obiettivi specifici:
Apprendere:
1. Le principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
2. Le proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
3. sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
4. sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Conoscenza e comprensione:
1. Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
2. capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
3. capacità di usare bibliografia e software in inglese;
4. capacità di identificare problemi di programmazione matematica e ottimizzazione;
5. 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;

Applicazione di conoscenza e comprensione:
1. Applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
2. uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Autonomia di giudizio:
Viene rafforzata la autonomia di giudizio dello studente attraverso l'approfondimento
della capacità di sintesi, di ragionamento logico-matematico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;

Abilità comunicative:
Il corso sviluppa le abilità comunicative degli studenti attraverso lavoro in equipe degli studenti finalizzato a
simulare la risoluzione di problemi di ottimizzazione che si possono presentare nel contesto reale di un azienda di logistica.

Capacità di apprendimento successivo
Le capacità acquisite nel corso sono di utilità in corsi seguenti come: Computational Complexity, Networks Algorithm,
Graph Theory.

- Erogato presso 1022265 MODELLI E OTTIMIZZAZIONE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE GALESI NICOLA (Date degli appelli d'esame)

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

1041486 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso è finalizzato all'acquisizione della conoscenza di tecniche algoritmiche e di programmazione adatte alle moderne piattaforme di calcolo multicore.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti avranno una profonda comprensione dei principali problemi di programmazione posti dai sistemi paralleli, nonché delle astrazioni e tecniche di programmazione utili per scrivere codice scalabile.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
gli studenti saranno in grado di progettare ed analizzare software parallelo, adattando a diversi contesti paralleli tecniche algoritmiche e di programmazione tradizionalmente pensate per modelli sequenziali.

Capacità critiche e di giudizio:
gli studenti saranno in grado di affrontare le sfide che si presentano nella progettazione di algoritmi paralleli e nell'implementazione di programmi paralleli efficienti e scalabili, anche tenendo conto delle caratteristiche architetturali delle diverse piattaforme di calcolo (incluse le GPU).

Capacità di comunicare quanto si è appreso:
gli studenti saranno in grado di comunicare in modo efficace, riassumendo le idee principali nella progettazione di software parallelo in modo chiaro e presentando informazioni tecniche accurate.

Capacità di studio autonomo:
obiettivo del corso è di introdurre i principi di base nella progettazione di software parallelo. Gli studenti saranno quindi in grado di estendere la loro conoscenza in modo indipendente, adattandola all’evoluzione delle tecnologie e delle piattaforme di calcolo.

- Erogato presso 1041486 PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE in Informatica L-31 (docente da definire) (Date degli appelli d'esame)

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

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

1022264 - LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso illustra i fondamenti dei linguaggi di programmazione. Particolare attenzione viene dedicata alla semantica statica e dinamica dei linguaggi (teoria dei tipi, semantica operazionale ed assiomatica) ed agli strumenti formali per la specifica e la verifica del software.

Obiettivi specifici:
Approfondimento sulle algebre induttive come fondamento di sintassi astratta, strutture dati e semplici logiche (equazionali) di programmi. Cenni sulla co-induzione come fondamento di analisi di processi concorrenti e strutture lazy. Confronto fra linguaggi lazy e eager, statici e dinamici, nel contesto di diversi paradigmi di programmazione: imperativo, funzionale, ad oggetti. Teoria dei tipi, con particolare attenzione al polimorfismo parametrico (alla ML) e di sottoclasse (alla Java).

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze fondazionali relative ai linguaggi di programmazione e ai principali paradigmi di programmazione, e sarà in grado di inquadrare in una mappa concettuale coerente alcuni fra le principali aree di studio dell’informatica teorica, comprendendone le interconnessioni.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di orientarsi fra i diversi paradigmi della programmazione, con particolare attenzione alla programmazione funzionale. Avrà acquisito una conoscenza di base del linguaggio funzionale SML e della sua teoria dei tipi, nonchè dell’uso dei metodi formali.

Capacità di giudizio:
Gli studenti acquisiranno strumenti culturali per sviluppare software di qualità e per comprendere ed inquadrare le tendenze emergenti dei linguaggi moderni.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno ad usare il linguaggio della matematica e della logica per descrivere, sviluppare ed analizzare il software, e ad integrare l’approccio formale con un’esposizione intuitiva delle idee.

Capacità di apprendimento:
L’uso di strumenti matematici nella teoria e nella pratica della programmazione sviluppa capacità logiche e consapevolezza della complessità della materia di studio.

- Erogato presso 1022264 LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE CENCIARELLI PIETRO (Date degli appelli d'esame)

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

1022265 - MODELLI E OTTIMIZZAZIONE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso introduce lo studente alla modellazione matematica di problemi di ottimizzazione, allo studio della programmazione
lineare e intera e alle loro applicazioni in contesti reali.

Obiettivi specifici:
Apprendere:
1. Le principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
2. Le proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
3. sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
4. sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Conoscenza e comprensione:
1. Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
2. capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
3. capacità di usare bibliografia e software in inglese;
4. capacità di identificare problemi di programmazione matematica e ottimizzazione;
5. 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;

Applicazione di conoscenza e comprensione:
1. Applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
2. uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Autonomia di giudizio:
Viene rafforzata la autonomia di giudizio dello studente attraverso l'approfondimento
della capacità di sintesi, di ragionamento logico-matematico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;

Abilità comunicative:
Il corso sviluppa le abilità comunicative degli studenti attraverso lavoro in equipe degli studenti finalizzato a
simulare la risoluzione di problemi di ottimizzazione che si possono presentare nel contesto reale di un azienda di logistica.

Capacità di apprendimento successivo
Le capacità acquisite nel corso sono di utilità in corsi seguenti come: Computational Complexity, Networks Algorithm,
Graph Theory.

- Erogato presso 1022265 MODELLI E OTTIMIZZAZIONE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE GALESI NICOLA (Date degli appelli d'esame)

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

1041486 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso è finalizzato all'acquisizione della conoscenza di tecniche algoritmiche e di programmazione adatte alle moderne piattaforme di calcolo multicore.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti avranno una profonda comprensione dei principali problemi di programmazione posti dai sistemi paralleli, nonché delle astrazioni e tecniche di programmazione utili per scrivere codice scalabile.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
gli studenti saranno in grado di progettare ed analizzare software parallelo, adattando a diversi contesti paralleli tecniche algoritmiche e di programmazione tradizionalmente pensate per modelli sequenziali.

Capacità critiche e di giudizio:
gli studenti saranno in grado di affrontare le sfide che si presentano nella progettazione di algoritmi paralleli e nell'implementazione di programmi paralleli efficienti e scalabili, anche tenendo conto delle caratteristiche architetturali delle diverse piattaforme di calcolo (incluse le GPU).

Capacità di comunicare quanto si è appreso:
gli studenti saranno in grado di comunicare in modo efficace, riassumendo le idee principali nella progettazione di software parallelo in modo chiaro e presentando informazioni tecniche accurate.

Capacità di studio autonomo:
obiettivo del corso è di introdurre i principi di base nella progettazione di software parallelo. Gli studenti saranno quindi in grado di estendere la loro conoscenza in modo indipendente, adattandola all’evoluzione delle tecnologie e delle piattaforme di calcolo.

- Erogato presso 1041486 PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE PONTARELLI SALVATORE (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 in una dimensione (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.

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. 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)
Obiettivi generali:
Il corso illustra i fondamenti dei linguaggi di programmazione. Particolare attenzione viene dedicata alla semantica statica e dinamica dei linguaggi (teoria dei tipi, semantica operazionale ed assiomatica) ed agli strumenti formali per la specifica e la verifica del software.

Obiettivi specifici:
Approfondimento sulle algebre induttive come fondamento di sintassi astratta, strutture dati e semplici logiche (equazionali) di programmi. Cenni sulla co-induzione come fondamento di analisi di processi concorrenti e strutture lazy. Confronto fra linguaggi lazy e eager, statici e dinamici, nel contesto di diversi paradigmi di programmazione: imperativo, funzionale, ad oggetti. Teoria dei tipi, con particolare attenzione al polimorfismo parametrico (alla ML) e di sottoclasse (alla Java).

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze fondazionali relative ai linguaggi di programmazione e ai principali paradigmi di programmazione, e sarà in grado di inquadrare in una mappa concettuale coerente alcuni fra le principali aree di studio dell’informatica teorica, comprendendone le interconnessioni.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di orientarsi fra i diversi paradigmi della programmazione, con particolare attenzione alla programmazione funzionale. Avrà acquisito una conoscenza di base del linguaggio funzionale SML e della sua teoria dei tipi, nonchè dell’uso dei metodi formali.

Capacità di giudizio:
Gli studenti acquisiranno strumenti culturali per sviluppare software di qualità e per comprendere ed inquadrare le tendenze emergenti dei linguaggi moderni.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno ad usare il linguaggio della matematica e della logica per descrivere, sviluppare ed analizzare il software, e ad integrare l’approccio formale con un’esposizione intuitiva delle idee.

Capacità di apprendimento:
L’uso di strumenti matematici nella teoria e nella pratica della programmazione sviluppa capacità logiche e consapevolezza della complessità della materia di studio.

- 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)
Obiettivi generali:
Il corso introduce lo studente alla modellazione matematica di problemi di ottimizzazione, allo studio della programmazione
lineare e intera e alle loro applicazioni in contesti reali.

Obiettivi specifici:
Apprendere:
1. Le principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
2. Le proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
3. sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
4. sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Conoscenza e comprensione:
1. Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
2. capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
3. capacità di usare bibliografia e software in inglese;
4. capacità di identificare problemi di programmazione matematica e ottimizzazione;
5. 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;

Applicazione di conoscenza e comprensione:
1. Applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
2. uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Autonomia di giudizio:
Viene rafforzata la autonomia di giudizio dello studente attraverso l'approfondimento
della capacità di sintesi, di ragionamento logico-matematico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;

Abilità comunicative:
Il corso sviluppa le abilità comunicative degli studenti attraverso lavoro in equipe degli studenti finalizzato a
simulare la risoluzione di problemi di ottimizzazione che si possono presentare nel contesto reale di un azienda di logistica.

Capacità di apprendimento successivo
Le capacità acquisite nel corso sono di utilità in corsi seguenti come: Computational Complexity, Networks Algorithm,
Graph Theory.

- 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)
Obiettivi generali:
Il corso è finalizzato all'acquisizione della conoscenza di tecniche algoritmiche e di programmazione adatte alle moderne piattaforme di calcolo multicore.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti avranno una profonda comprensione dei principali problemi di programmazione posti dai sistemi paralleli, nonché delle astrazioni e tecniche di programmazione utili per scrivere codice scalabile.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
gli studenti saranno in grado di progettare ed analizzare software parallelo, adattando a diversi contesti paralleli tecniche algoritmiche e di programmazione tradizionalmente pensate per modelli sequenziali.

Capacità critiche e di giudizio:
gli studenti saranno in grado di affrontare le sfide che si presentano nella progettazione di algoritmi paralleli e nell'implementazione di programmi paralleli efficienti e scalabili, anche tenendo conto delle caratteristiche architetturali delle diverse piattaforme di calcolo (incluse le GPU).

Capacità di comunicare quanto si è appreso:
gli studenti saranno in grado di comunicare in modo efficace, riassumendo le idee principali nella progettazione di software parallelo in modo chiaro e presentando informazioni tecniche accurate.

Capacità di studio autonomo:
obiettivo del corso è di introdurre i principi di base nella progettazione di software parallelo. Gli studenti saranno quindi in grado di estendere la loro conoscenza in modo indipendente, adattandola all’evoluzione delle tecnologie e delle piattaforme di calcolo.

- PONTARELLI SALVATORE (programma)
1. Introduzione alla programmazione parallela
2. Hardware parallelo e Software parallelo
3. Programmazione di sistemi a memoria distribuita tramite MPI
4. Programmazione di sistemi a memoria condivisa tramite Pthreads
5. Programmazione di sistemi a memoria condivisa tramite OpenMP
6. Programmazione di GPGPU tramite CUDA
7. Esempi di algoritmi paralleli

Peter Pacheco, "An Introduction to Parallel Programming", Morgan Kaufmann.
David B.Kirk, Wen-mei W.Hwu, "Programming Massively Parallel Processors. A Hands-on Approach" Second Edition, Morgan Kaufmann
(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)
Obiettivi generali:
Il corso illustra 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 corso prevede la stesura, in gruppo, di un progetto per un sistema informativo di medie dimensioni.

Obiettivi specifici:
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.

Conoscenze e comprensione:
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. Infine, avranno anche acquisito familiarità con la letteratura scientifica nel campo.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
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. Avranno imparato a produrre documentazione basata su UML, relativamente ai principali tipi di diagrammi: dei casi d'uso, delle classi, di interazione, di stato e di attività, anche attraverso l'utilizzo di ambienti software professionali orientati allo sviluppo sistematico di progetti software. Infine saranno in grado di produrre una valutazione dello sforzo basato su Punti Funzione e Punti Use Case.

Capacità di giudizio:
Gli studenti svilupperanno le capacità di analisi necessarie per valutare diverse alternative durante il processo di sviluppo software, con particolare riferimento alla valutazione delle scelte architetturali e dei rischi di progetto.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno a documentare le loro scelte, anche attraverso l'uso di strumenti di generazione della documentazione, in particolare sfruttando notazioni diagrammatiche. Avranno anche acquisito la capacità di preparare presentazioni relative ad argomenti scientifici.

Capacità di apprendimento:
La conoscenza degli aspetti di rigore formale alla base della disciplina dell'ingegneria del software permetterà agli studenti di acquisire rapidamente confidenza con tecniche, oltre a quelle considerate nel corso, basate su principi generali.

- PARISI PRESICCE FRANCESCO (programma)
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.

I. Sommerville, Software Engineering, 10th Edition, Pearson, 2016

(Date degli appelli d'esame)

- TRONCI ENRICO (programma)
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.

Ian Sommerville,
Software Engineering,
10th Edition
Pearson

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)
Obiettivi formativi:
L'insegnamento si propone di fornire allo studente un’introduzione alla matematica discreta, che costituisce uno dei settori più innovativi della matematica. Sviluppato a partire dalla seconda metà del novecento, e’ ricco di problemi stimolanti e di grande utilità nelle applicazioni. Durante il corso, lo studente verrà a contatto con una serie di argomenti e problemi, di tipo completamente diverso da quelli incontrati in altri corsi di matematica tradizionali, e svilupperà, attraverso un impegno sistematico rivolto al “problem solving”, un approccio concreto allo studio di problemi di grande valenza formativa, soprattutto per la futura attività professionale.

Al termine del corso lo studente
• Conoscerà i metodi, i problemi, e le possibili applicazioni della matematica discreta.
• Sarà in grado di capire, affrontare e risolvere semplici problemi di matematica discreta.
• Attraverso esercitazioni scritte e eventuali presentazioni orali svilupperà adeguate capacità critiche
• Allo stesso modo eserciterà la sua capacità di esporre e trasmettere ciò che ha appreso
• Lo studio individuale allenerà adeguatamente la sua capacità di studio autonomo e indipendente

- Erogato presso 1022289 COMBINATORIA PER INFORMATICA in Informatica L-31 (docente da definire) (Date degli appelli d'esame)

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

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso si propone di esporre gli studenti ad un'ampia panoramica dell'Intelligenza Artificiale (IA).

Obiettivi specifici:
Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere la teoria di un'ampia gamma di tecniche di IA, e di padroneggiarle nella pratica della progettazione di sistemi software intelligenti.

Conoscenza e comprensione:
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell'Intelligenza Artificiale (IA) e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software intelligenti.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche di IA migliori da impiegare nella progettazione di sistemi software intelligenti.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con altri ricercatori in IA su un'ampia gamma di argomenti.

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, la letteratura scientifica sull'IA.

- Erogato presso 1022262 INTELLIGENZA ARTIFICIALE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE MANCINI TONI (Date degli appelli d'esame)

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

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso di Sicurezza ha l’obiettivo di formare figure professionali capaci di affrontare con successo le sfide costituite dai problemi di sicurezza della società dell’informazione.

Obiettivi specifici:
Il corso prevede lo studio di vari modelli di controllo degli accessi, dell’analisi delle principali difficoltà e risoluzioni di problemi di crittografia e dei principali protocolli di sicurezza utilizzati in rete

Conoscenza e comprensione:
Al superamento dell’esame, lo studente avrà conoscenza e capacità di comprensione delle basi della sicurezza informatica e delle principali tecnologie per l'analisi e la soluzione di problemi di sicurezza.

Applicare conoscenza e comprensione:
Il corso mette in grado lo studente di applicare la propria conoscenza e capacità di comprensione per risolvere problemi di sicurezza informatica, con sufficiente autonomia per affrontare problemi complessi; e per la consultazione efficace di documentazione avanzata di tipo scientifico e tecnologico.

Autonomia di giudizio:
Il corso mira ad acquisire capacità d’interpretazione autonoma per proporre soluzioni a problemi di sicurezza congruenti con le tecnologie disponibili, e di aggiornamento continuo dell'evoluzione tecnologica, per formulare giudizi critici autonomi contribuendo all'avanzamento della sicurezza del sistema.

Abilità comunicative:
Lo studente acquisisce la capacità di presentare e di argomentare le proprie idee in merito ai problemi di sicurezza affrontati ed alle soluzioni proposte, sia con colleghi che con utenti

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso prevede lo sviluppo di capacità di approfondimento nell’ambito della sicurezza informatica sia degli aspetti metodologici sia di quelli tecnologici, per adeguarsi al progredire delle tecniche e delle soluzioni ai problemi di sicurezza più comuni, e per proseguire anche in autonomia alla soluzione di nuovi problemi di sicurezza.

- Erogato presso 1022268 SICUREZZA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE PARISI PRESICCE FRANCESCO (Date degli appelli d'esame)

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

10589652 - TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E IMPERATIVA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Apprendimento del paradigma di programmazione funzionale e di aspetti avanzati di programmazione imperativa.
Studio comparato di diversi paradigmi di programmazione (imperativo, funzionale e a oggetti) per sviluppare un senso critico nell'apprendimento e valutazione dei linguaggi di programmazione.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e Comprensione:
Aspetti avanzati di programmazione C (in particolare uso di puntatori espliciti e (de)allocazione dinamica di memoria, valutazione della complessità concreta dei programmi). Aspetti base ed avanzati di programmazione funzionale in Haskell (in particolare tipi polimorfi, funzionali di ordine superiore, laziness).

Applicare Conoscenza e Comprensione:
Applicare la metodologie specifiche di diversi paradigmi di programmazione alla soluzione dei problemi.

Capacità Critiche e di Giudizio:
Lo studio comparato dei paradigmi di programmazione permette di valutare ad esempio quale sia il linguaggio più adatto per risolvere un certo problema o sviluppare un progetto software.
Le tecniche di ragionamento sui programmi possono guidare sia il testing che lo sviluppo dei programmi.
Inoltre, lo studente dovrebbe acquisire strumenti necessari per valutare criticamente altri linguaggi di programmazione.

Capacità Comunicative
Lo studente è stimolato, soprattutto nella presentazione da fare a fine corso, a esporre concisamente ma in modo preciso le idee necessarie allo sviluppo di una brillante soluzione a un problema computazionale ed anche l'analisi di un programma.

Capacità di Apprendimento:
Lo studio comparato di diversi paradigmi di programmazione stimola la capacità di apprendimento di altri linguaggi di programmazione, dando allo studente gli strumenti per distinguere gli aspetti caratterizzanti di un linguaggio di programmazione (logica del core language, come ad esempio passaggio di parametri, sistema dei tipi, semantica dei comandi) da quelli più strettamente tecnici (come imparare a usare librerie e strumenti di sviluppo, come IDE e debugger).

- Erogato presso 10589652 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E IMPERATIVA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE SALVO IVANO (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)
Obiettivi formativi:
L'insegnamento si propone di fornire allo studente un’introduzione alla matematica discreta, che costituisce uno dei settori più innovativi della matematica. Sviluppato a partire dalla seconda metà del novecento, e’ ricco di problemi stimolanti e di grande utilità nelle applicazioni. Durante il corso, lo studente verrà a contatto con una serie di argomenti e problemi, di tipo completamente diverso da quelli incontrati in altri corsi di matematica tradizionali, e svilupperà, attraverso un impegno sistematico rivolto al “problem solving”, un approccio concreto allo studio di problemi di grande valenza formativa, soprattutto per la futura attività professionale.

Al termine del corso lo studente
• Conoscerà i metodi, i problemi, e le possibili applicazioni della matematica discreta.
• Sarà in grado di capire, affrontare e risolvere semplici problemi di matematica discreta.
• Attraverso esercitazioni scritte e eventuali presentazioni orali svilupperà adeguate capacità critiche
• Allo stesso modo eserciterà la sua capacità di esporre e trasmettere ciò che ha appreso
• Lo studio individuale allenerà adeguatamente la sua capacità di studio autonomo e indipendente

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

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

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso si propone di esporre gli studenti ad un'ampia panoramica dell'Intelligenza Artificiale (IA).

Obiettivi specifici:
Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere la teoria di un'ampia gamma di tecniche di IA, e di padroneggiarle nella pratica della progettazione di sistemi software intelligenti.

Conoscenza e comprensione:
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell'Intelligenza Artificiale (IA) e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software intelligenti.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche di IA migliori da impiegare nella progettazione di sistemi software intelligenti.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con altri ricercatori in IA su un'ampia gamma di argomenti.

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, la letteratura scientifica sull'IA.

- Erogato presso 1022262 INTELLIGENZA ARTIFICIALE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE MANCINI TONI (Date degli appelli d'esame)

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

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso di Sicurezza ha l’obiettivo di formare figure professionali capaci di affrontare con successo le sfide costituite dai problemi di sicurezza della società dell’informazione.

Obiettivi specifici:
Il corso prevede lo studio di vari modelli di controllo degli accessi, dell’analisi delle principali difficoltà e risoluzioni di problemi di crittografia e dei principali protocolli di sicurezza utilizzati in rete

Conoscenza e comprensione:
Al superamento dell’esame, lo studente avrà conoscenza e capacità di comprensione delle basi della sicurezza informatica e delle principali tecnologie per l'analisi e la soluzione di problemi di sicurezza.

Applicare conoscenza e comprensione:
Il corso mette in grado lo studente di applicare la propria conoscenza e capacità di comprensione per risolvere problemi di sicurezza informatica, con sufficiente autonomia per affrontare problemi complessi; e per la consultazione efficace di documentazione avanzata di tipo scientifico e tecnologico.

Autonomia di giudizio:
Il corso mira ad acquisire capacità d’interpretazione autonoma per proporre soluzioni a problemi di sicurezza congruenti con le tecnologie disponibili, e di aggiornamento continuo dell'evoluzione tecnologica, per formulare giudizi critici autonomi contribuendo all'avanzamento della sicurezza del sistema.

Abilità comunicative:
Lo studente acquisisce la capacità di presentare e di argomentare le proprie idee in merito ai problemi di sicurezza affrontati ed alle soluzioni proposte, sia con colleghi che con utenti

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso prevede lo sviluppo di capacità di approfondimento nell’ambito della sicurezza informatica sia degli aspetti metodologici sia di quelli tecnologici, per adeguarsi al progredire delle tecniche e delle soluzioni ai problemi di sicurezza più comuni, e per proseguire anche in autonomia alla soluzione di nuovi problemi di sicurezza.

- Erogato presso 1022268 SICUREZZA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE PARISI PRESICCE FRANCESCO (Date degli appelli d'esame)

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

10589652 - TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E IMPERATIVA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Apprendimento del paradigma di programmazione funzionale e di aspetti avanzati di programmazione imperativa.
Studio comparato di diversi paradigmi di programmazione (imperativo, funzionale e a oggetti) per sviluppare un senso critico nell'apprendimento e valutazione dei linguaggi di programmazione.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e Comprensione:
Aspetti avanzati di programmazione C (in particolare uso di puntatori espliciti e (de)allocazione dinamica di memoria, valutazione della complessità concreta dei programmi). Aspetti base ed avanzati di programmazione funzionale in Haskell (in particolare tipi polimorfi, funzionali di ordine superiore, laziness).

Applicare Conoscenza e Comprensione:
Applicare la metodologie specifiche di diversi paradigmi di programmazione alla soluzione dei problemi.

Capacità Critiche e di Giudizio:
Lo studio comparato dei paradigmi di programmazione permette di valutare ad esempio quale sia il linguaggio più adatto per risolvere un certo problema o sviluppare un progetto software.
Le tecniche di ragionamento sui programmi possono guidare sia il testing che lo sviluppo dei programmi.
Inoltre, lo studente dovrebbe acquisire strumenti necessari per valutare criticamente altri linguaggi di programmazione.

Capacità Comunicative
Lo studente è stimolato, soprattutto nella presentazione da fare a fine corso, a esporre concisamente ma in modo preciso le idee necessarie allo sviluppo di una brillante soluzione a un problema computazionale ed anche l'analisi di un programma.

Capacità di Apprendimento:
Lo studio comparato di diversi paradigmi di programmazione stimola la capacità di apprendimento di altri linguaggi di programmazione, dando allo studente gli strumenti per distinguere gli aspetti caratterizzanti di un linguaggio di programmazione (logica del core language, come ad esempio passaggio di parametri, sistema dei tipi, semantica dei comandi) da quelli più strettamente tecnici (come imparare a usare librerie e strumenti di sviluppo, come IDE e debugger).

- Erogato presso 10589652 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E IMPERATIVA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE SALVO IVANO (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)
Obiettivi formativi:
L'insegnamento si propone di fornire allo studente un’introduzione alla matematica discreta, che costituisce uno dei settori più innovativi della matematica. Sviluppato a partire dalla seconda metà del novecento, e’ ricco di problemi stimolanti e di grande utilità nelle applicazioni. Durante il corso, lo studente verrà a contatto con una serie di argomenti e problemi, di tipo completamente diverso da quelli incontrati in altri corsi di matematica tradizionali, e svilupperà, attraverso un impegno sistematico rivolto al “problem solving”, un approccio concreto allo studio di problemi di grande valenza formativa, soprattutto per la futura attività professionale.

Al termine del corso lo studente
• Conoscerà i metodi, i problemi, e le possibili applicazioni della matematica discreta.
• Sarà in grado di capire, affrontare e risolvere semplici problemi di matematica discreta.
• Attraverso esercitazioni scritte e eventuali presentazioni orali svilupperà adeguate capacità critiche
• Allo stesso modo eserciterà la sua capacità di esporre e trasmettere ciò che ha appreso
• Lo studio individuale allenerà adeguatamente la sua capacità di studio autonomo e indipendente

- WOLLAN PAUL JOSEPH (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

(Date degli appelli d'esame)

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

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso si propone di esporre gli studenti ad un'ampia panoramica dell'Intelligenza Artificiale (IA).

Obiettivi specifici:
Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere la teoria di un'ampia gamma di tecniche di IA, e di padroneggiarle nella pratica della progettazione di sistemi software intelligenti.

Conoscenza e comprensione:
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell'Intelligenza Artificiale (IA) e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software intelligenti.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche di IA migliori da impiegare nella progettazione di sistemi software intelligenti.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con altri ricercatori in IA su un'ampia gamma di argomenti.

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, la letteratura scientifica sull'IA.

- MANCINI TONI (programma)
Le lezioni e le esercitazioni affronteranno il seguente programma nel suo ordine naturale.
Per ogni punto di primo livello, viene indicata tra parentesi la durata stimata (in percentuale sul totale delle lezioni erogate) della presentazione dei diversi argomenti.

Parte A (circa il 50% delle lezioni)

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

Parte B

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 ed accessibile agli studenti registrati sul sito: http://tmancini.di.uniroma1.it
(Date degli appelli d'esame)

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

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso di Sicurezza ha l’obiettivo di formare figure professionali capaci di affrontare con successo le sfide costituite dai problemi di sicurezza della società dell’informazione.

Obiettivi specifici:
Il corso prevede lo studio di vari modelli di controllo degli accessi, dell’analisi delle principali difficoltà e risoluzioni di problemi di crittografia e dei principali protocolli di sicurezza utilizzati in rete

Conoscenza e comprensione:
Al superamento dell’esame, lo studente avrà conoscenza e capacità di comprensione delle basi della sicurezza informatica e delle principali tecnologie per l'analisi e la soluzione di problemi di sicurezza.

Applicare conoscenza e comprensione:
Il corso mette in grado lo studente di applicare la propria conoscenza e capacità di comprensione per risolvere problemi di sicurezza informatica, con sufficiente autonomia per affrontare problemi complessi; e per la consultazione efficace di documentazione avanzata di tipo scientifico e tecnologico.

Autonomia di giudizio:
Il corso mira ad acquisire capacità d’interpretazione autonoma per proporre soluzioni a problemi di sicurezza congruenti con le tecnologie disponibili, e di aggiornamento continuo dell'evoluzione tecnologica, per formulare giudizi critici autonomi contribuendo all'avanzamento della sicurezza del sistema.

Abilità comunicative:
Lo studente acquisisce la capacità di presentare e di argomentare le proprie idee in merito ai problemi di sicurezza affrontati ed alle soluzioni proposte, sia con colleghi che con utenti

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso prevede lo sviluppo di capacità di approfondimento nell’ambito della sicurezza informatica sia degli aspetti metodologici sia di quelli tecnologici, per adeguarsi al progredire delle tecniche e delle soluzioni ai problemi di sicurezza più comuni, e per proseguire anche in autonomia alla soluzione di nuovi problemi di sicurezza.

- 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

10589652 - TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E IMPERATIVA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Apprendimento del paradigma di programmazione funzionale e di aspetti avanzati di programmazione imperativa.
Studio comparato di diversi paradigmi di programmazione (imperativo, funzionale e a oggetti) per sviluppare un senso critico nell'apprendimento e valutazione dei linguaggi di programmazione.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e Comprensione:
Aspetti avanzati di programmazione C (in particolare uso di puntatori espliciti e (de)allocazione dinamica di memoria, valutazione della complessità concreta dei programmi). Aspetti base ed avanzati di programmazione funzionale in Haskell (in particolare tipi polimorfi, funzionali di ordine superiore, laziness).

Applicare Conoscenza e Comprensione:
Applicare la metodologie specifiche di diversi paradigmi di programmazione alla soluzione dei problemi.

Capacità Critiche e di Giudizio:
Lo studio comparato dei paradigmi di programmazione permette di valutare ad esempio quale sia il linguaggio più adatto per risolvere un certo problema o sviluppare un progetto software.
Le tecniche di ragionamento sui programmi possono guidare sia il testing che lo sviluppo dei programmi.
Inoltre, lo studente dovrebbe acquisire strumenti necessari per valutare criticamente altri linguaggi di programmazione.

Capacità Comunicative
Lo studente è stimolato, soprattutto nella presentazione da fare a fine corso, a esporre concisamente ma in modo preciso le idee necessarie allo sviluppo di una brillante soluzione a un problema computazionale ed anche l'analisi di un programma.

Capacità di Apprendimento:
Lo studio comparato di diversi paradigmi di programmazione stimola la capacità di apprendimento di altri linguaggi di programmazione, dando allo studente gli strumenti per distinguere gli aspetti caratterizzanti di un linguaggio di programmazione (logica del core language, come ad esempio passaggio di parametri, sistema dei tipi, semantica dei comandi) da quelli più strettamente tecnici (come imparare a usare librerie e strumenti di sviluppo, come IDE e debugger).

- SALVO IVANO (programma)
Parte 1: Programmazione Funzionale.
1.1) Concetti base di Haskell: tipi, funzioni, definizioni ricorsive.
1.2) Classi, tipi definiti dall'utente, funzioni di ordine superiore.
1.3) Call-by-name e valutazione lazy. Tipi di dato infiniti.
1.4) Trattamento di aspetti non-funzionali (IO, eccezioni, stato, etc.) in Haskell:
Funtori, Applicativi e Monadi.
1.5) Sviluppo di programmi corretti e trasformazioni di programmi: ragionamento equazionale.

Parte 2: Programmazione Imperativa.
2.1) Ripasso di programmazione base in C.
2.2) Gestione esplicita della memoria in C, alias, side-effects.
2.3) Programmazione Funzionale in C.
2.4) Sviluppo di Programmi corretti in C: asserzioni logiche. Limiti di questa metodologia nella programmazione imperativa.

Parte 3: Perle di Programmazione Funzionale e Imperativa.

Testi:
R. Bird: "Thinking Functionally with Haskell". Cambridge University Press, 2015.
B.W.Kernigham, D. Ritchie: "The C Programming Language" (2nd edition), Pearson, 1988.
Dispense del 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)
Il tirocinio formativo 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, da risolvere attraverso l'elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.

- MEI ALESSANDRO (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

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.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione: al termine del corso lo studente avrà 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 termine del corso lo studente sarà 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.

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

Capacità comunicative: lo studente sarà in grado di comprendere un testo scientifico di complessità non elevata e di riassumerne i concetti principali.

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

Canale: 1
- PISANTE ADRIANO (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. Coordinate Cartesiane e distanza tra punti del piano. Coordinate polari. Numeri complessi.
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 e sulle serie numeriche.
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.
4)Cenni alle funzioni di due variabili. Limiti di funzioni e continuità. Definizione e calcolo delle derivate parziali.

La pagina del corso con il materiale scaricabile (note del corso e schede di esercizi) è accessibile iscrivendosi sulla piattaforma e-learning all'indirizzo https://elearning.uniroma1.it

(Il materiale e' quasi lo stesso del corso svolto l'anno passato e scaricabile all'indirizzo http://www1.mat.uniroma1.it/people/dancona/dida.html)
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- Erogato presso 101226 CALCOLO DIFFERENZIALE in Informatica L-31 2 Pozza Marco (Date degli appelli d'esame)

6 MAT/05 36 24 - - 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
- SPOGNARDI 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

- MASI IACOPO (programma)
== Programma di Massima:

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.

== Programma dettagliato basato su lezioni AA20/21

Introduzione, manipolazione di stringhe e file:
- introduzione del docente, motivazione python;
- recap su oggetti mutabili, immutabili, passaggio per riferimento;
- encoding e decoding; files di testo, open, with, read, readline, readlines, write, context manager;
- file binari, lavorare con bit e byte, salvare un intero su file binario, convertire “a mano” con python binario a decimale, endianness;
- cenni alla manipolazione di stringhe;

Programmazione funzionale e iteratori:
- funzioni come oggetti, passare funzioni a funzioni, ritornare funzioni;
- Iteratori e Generatori come eager and lazy evaluation;
- pack and unpack operators; funzioni con argomenti variabili args, kwargs;
- programmazione funzionale in python (map, filter, any, all, lambda functions);
- breve esempio di uso di iteratore zip() per unire due file;

Matrici ed Immagini:
- Definizione di Matrice;
- Matrice come lista di liste;
- Creare Matrici (vari metodi; da doppio ciclo a funzionale con map); Compound Object; Differenza fra Shallow e Deep Copy;
- Immagini come matrici; spazio colori RGB; sistema di riferimento con matrici;
- Disegnare su immagini/matrici (disegnare linee allineati agli assi, rettangoli, controllo per disegnare dentro matrice);
- Cenni alla manipolazione di immagini (flip rispetto ad asse verticale e orizzontale, iterativo e funzionale);

Immagini, Manipolazione Immagini e Oggetti:
- Chiarimenti enumerate e zip
- Ancora su manipolazioni di immagini, flip verticale e orizzontale
- PEP 8 (code style) e PEP 257 (doc string)
- Ruotare una immagine, clockwise and counterclockwise; trasporre una matrice; versioni iterative e funzionali
- Filtro di sfocatura (blurring)
- Caso di applicazione: come sfuocare solo background similare al filtro di “Zoom” e affini
- Programmazione orientata agli oggetti
- Oggetti e classi in python; ereditarieta’
- Esempio per modellare un colore non come tupla ma come classe

Ancora sulla programmazione ad oggetti

- Ripasso su cosa e’ una classe; cosa e’ un oggetto, attributi e metodi; classi in Python
- Sottoclassi, ereditarieta’, overloading degli operatori
- Attributi di classi e attributi di instanza oggetto; metodi di classe
- Breve cenni sui Decoratori in Python (con riferimento a @classmethod)
- Gestione delle eccezioni in Python, costrutto try except finally.

Homework, Overloading e Ricorsione:
- Chiarimento su HW6
- Chiarimento su overloading operatore eq
- Package and module in python; come python cerca i moduli; sys.path
- «Libreria» di elaborazione immagini con oggetti come un package da usare
- Uso di decoratri per snellire il codice
- Analisi della libreria e digressione sulle scelte di progettazione
- Il concetto di ricorsione; strutture dati coda (queue) e pila (stack); stack di un programma
- Fibonacci ricorsivo e albero di ricorsione

Fibonacci e Funzioni ricorsive
- Precisazioni su come affrontare HW
- Complessita’ Fibonacci naive (ingenuo, versione di base); crescita esponenziale, esempio dei chicchi di grano su scacchiera
- Fibonacci con “memoization”; cenni su dynamic programming (DP); Fibonacci iterativo
- Sottoproblemi + caso base; divide and conquer
- callable objects in python and the overloading of call
- Esempio di uso di ricorsione per stampare una stringa senza for loop
- Cenni al filesystem come albero di ricorsione

Vari esempi di ricorsione:
- Breve cenno su non modificare moduli nel HW
- [Ricorsione] Riassumere come stampare stringa carattere per carattere senza for
- [Ricorsione] Espressioni Return and Pass
- [Ricorsione] Filesystem come albero di ricorsione
- [Ricorsione] Stringa palindroma (iterativa, ricorsiva)
- [Ricorsione] Albero binario, ricerca in un albero, debug con pudb della ricerca

Alberi e ricerca in profondita':
- Filosofia di studio e sulla preparazione all’esame
- Annuncio che faccio lezione anche al canale 1
- Come creare un iteratore alla classe imagemat per modellare matrici
- Analisi di come funziona TraceRecursion del Prof. Sterbini
- Breve recap di Iterator, Iterable, Generator; funzioni con argomenti variabili (args, kwargs)
- [Ricorsione] Enumerare (e ottenere) le permutazioni di un insieme come problema ricorsivo
- [Ricorsione] Ricerca in profondita’ (depth-first-search) DFS (pre/in/post order) su albero binario
- [Ricorsione] Espressioni aritmetiche come albero binario (navigarle in pre/in/post)

Homework:
- Recap del HW6
- Consigli strategici su come affrontare gli HW e gestire il tempo
- Analisi del problema HW6 e possibili modi per risolverlo, idee varie e schemi di soluzione
- Analisi dei dati forniti
- Ripasso di immagini/matrici come lista di liste (differenza fra accesso riga e colonna)
- Importanza di come si scrivere il codice e il suo stile
- Analisi nel dettaglio della soluzione e del codice dello studente Simone Sestito (1937764). Lo ringrazio vivamente per aver fornito il suo codice.
- Cenni a DAG (Direct Acyclic Graph)

Espressioni Artimetiche come Albero Binario
- Ripasso su callable objects
- Ripasso su *args, kwargs
- Un nostro defaultdict (usare con attenzione e cautela)
- Chiarimenti aggiuntivi su TraceRecurision (basati su call)
- Espressioni aritmetiche come albero binario
- Concetto di parser e grammatica
- Creare un parser per espressioni aritmetiche con albero binario
- Gestione parentesi
- Gestione espressione e split in token
- Parser completo di Espressione Aritmetiche
- Risoluzione e Print della espressioni in-order
- Analisi soluzione di HW6 codice Prof. Sterbini

Alberi di Gioco:
- Da albero Binario ad albero N-ario
- Branching factor di un albero
- Ripasso del Filesystem come albero N-ario con branching factor variabile
- Recap Ricorsione per calcolo permutazioni, ma con analisi branching factor e complessita’
- Albero di Gioco: Nodo : Stato = Arco : Mossa; Albero di gioco come albero N-ario.
- Esempio di “enumerazione” delle mosse possibili nel gioco del filetto con ricorsione
- Indicizzazione della scacchiera solamente con [] e slice e.g. A[:,c] seleziona colonna c-th.
- Stesura del codice modulare per enumerazione mosse filetto
- Brevissimi cenni a soluzione di HW8 Prof. Sterbini

Homework e Conclusione Corso:
- Analisi dettagliata soluzione di HW8 codice Prof. Sterbini
- Alcune varianti su come risolvere parte HW8 come enumerazione di stati di un Automa Stati Finiti
- Analisi complessita’ dell esempio HW8 esponenziale
- Da versione ricorsive a come si scrivere una versione iterativa
- Ripasso su Alberi di Gioco
- Cenni al modulo python argparse per gestire input complessi in ingresso
- Breve introduzione a Jupyter Notebook

I libri di testo consigliati sono i seguenti:

[ita] Allen B. Downey - Pensare in Python
[eng] Allen B. Downey - Thinking in Python 2nd edition

Altri libri (dalla corso gemello in inglese del Prof. Di Ciccio ):

Charles Dierbach - Introduction to Computer Science Using Python: A Computational Problem-Solving Focus
Python 3 Tutorial - https://docs.python.org/3/tutorial/

Altre risorse utili:

PEP 8 - Style Guide for Python Code - Come scrivere codice elegante in python - https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
PEP 257 - Docstring Conventions - Documentazione con docstring - https://www.python.org/dev/peps/pep-0257/
(Date degli appelli d'esame)

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)
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

9 INF/01 36 24 36 - 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)
Insiemi: operazioni fra insiemi; chiusura. [6 ore]
Relazioni (di equivalenza e di ordine). [4 ore]
Funzioni (iniettive, suriettive, corrispondenze biunivoche). [4 ore]
Cardinalità ed equipotenza; insiemi numerabili e non. [8 ore]
Il principio di induzione; induzione strutturale. [12 ore]
Logica proposizionale; tableau analitici; completezza e compattezza. [12 ore]
Logica predicativa: sintassi e semantica. [8 ore]
Rappresentabilità logica: modelli e teorie; linguaggi formali. [6 ore]

Bagni, Gorla, Labella, Introduzione alla logica ed al linguaggio matematico, McGraw-Hill
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 1
- CARLUCCI LORENZO (programma)
Tecniche di conteggio elementari (combinazioni, permutazioni). Elementi della teoria degli insiemi. Relazioni. Funzioni. Cardinalità. Numeri naturali: operazioni, ordinamento, numeri primi. Il principio di induzione. La formalizzazione matematica: sintassi e semantica. Il calcolo proposizionale: sistemi deduttivi e di verifica; correttezza e completezza. Elementi di calcolo dei predicati: sintassi e semantica, conseguenza e validità logica, formalizzazione di problemi.

Dispense fornite dal docente.

(Date degli appelli d'esame)

6 MAT/01 36 24 - - 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
- PONTARELLI SALVATORE (programma)
Il corso copre i seguenti argomenti:

1. Basi della logica binaria: porte logiche, livelli logici, margini di rumore, porte CMOS, sistemi di numerazione, rappresentazione dell’informazione

2. Progettazione di sistemi combinatori: equazioni booleane, algebra booleana, mappe K, blocchi combinatori, timing

3. Progettazione di sistemi sequenziali: Latch e Flip-Flop, progettazione di logica sincrona, macchine a stati finiti, tempistiche della logica sequenziale.

4. Linguaggi descrittivi hardware (hdl): logica combinatoria, logica sequenziale, macchine a stati finiti, system verilog, VHDL

5.blocchi digitali costitutivi: circuiti aritmetici, blocchi sequenziali, matrici di memoria, matrici logiche.

Sarah L. Harris, David Money Harris - Digital Design and Computer Architecture, ARM Edition, Morgan Kaufmann (2015)
(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 (10 ore), progettazione di reti combinatorie (20 ore) e sequenziali (20 ore), registri (5 ore), interconnessione tra registri e altri componenti (5 ore).
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 36 24 - - 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
- Liberati Franco (programma)
Parte I: Introduzione
Nozioni Storiche e fondamenti di Teoria dell'Informazione; Informazione digitale; Numeri interi: rappresentazioni e operazioni; Numeri in virgola mobile rappresentazione e operazioni (standard IEEE754)

Parte II: Concetti di base
Porte logiche; Reti combinatorie e principali circuiti: decodificatore e codificatore, addizionatore, comparatore logico ed aritmetico; Reti sequenziali e principali circuiti: contatore, registro a scorrimento, registro di memorizzazione; Strutture di interconnessione (punto a punto, multiplexer, demultiplexer, mesh, buffer a 3 stati, bus)

Parte III: Macchina di Von Neumann
CU: significato, componenti principali (registri ad uso speciale e generale, transcodificatore) e funzionamento; ALU: significato, componenti principali (accumulatori) e funzionamento (operazioni principali e condition code), coprocessore matematico; Memoria: componenti principali, organizzazione fisica e logica, funzionamento. Organizzazione logica dei dati big-little endian; I/O (interfaccia e protocollo e relativi schemi); Struttura di Interconnessione (bus, centralizzato o decentralizzato)

Parte IV: Dal codice sorgente all'eseguibile
Compilatore; Assemblatore; Linker; Loader

Parte V: Architettura Funzionale
Definizione di un set di istruzioni; Formato dell'istruzione; Classe di istruzioni

Parte VI: Modi di indirizzamento
Modo di indirizzamento: immediato, assoluto, a registro, con spiazzamento, relativo; varianti indirette, pre-post incremento

Parte VII: Aumento delle prestazioni: Interruzioni
Classificazione (interne, esterne e software); Polling; Interruzioni vettorizzate (tabella delle interruzioni); Gestioni delle interruzioni nel MIPS

Parte VIII: Pipeline - Canalizzazione
Canalizzazione: fasi, prestazioni, data e control hazard, forwarding, gestione degli stalli e mitigazione degli hazard - Canalizzazione nel MIPS: circuiteria di base; data hazard e control hazard; salto incondizionato anticipato, salto condizionato predetto e delay slot; Pipeline CISC e RISC (differenze).

Parte IX: Cache
Completamente associativa; Associativa a insieme e n-vie; Ad associazione diretta; Blocchi: spostamento, piazzamento ricerca, sostituzione; Strategia di scrittura; Performance e miglioramenti

Parte X: Memoria Virtuale
Processo; Paginazione; Memoria Virtuale; Architettura e politiche di rimpiazzo delle pagine

Parte XI: DMA
Accesso diretto alle memoria: struttura e protocollo; Un caso reale il DMA del MOTOROLA MCF5307

Parte XII: Microprogrammazione
Struttura fisica (MicroMacchina); Struttura logica (Microprogramma, microistruzioni, microperazioni; Differenze CISC e RISC

Parte XIII: Multiprocessori e MultiCore
Multithreading; Architetture con multiprocessori a memoria condivisa (UMA, NUMA, COMA); Architetture con multiprocessori a memoria distribuita (NORMA, MPP, Cluster of workstation); Processori vettoriali

Parte XIV: Unità periferiche ed il problema della digital preservation
Disco Magnetico; Nastro Magnetico; Dischi ottici; SSD

Linguaggio assemblativo MIPS
Architettura MIPS; Programmazione con emulatore MARS; Set istruzioni; Modi di indirizzamento; Strutture dati statiche (vettore, stringa, matrice) e dinamiche (lista); Cicli; Salto a Subroutine; Subroutine ricorsive; Stack; Syscall (gestione file e formato BMP);

D. A. Patterson & J. L. Hennessy, 2014. Struttura e progetto dei calcolatori IV edizione. A cura di M. Borghese. Zanichelli. ISBN: 978-8808352026

Ulteriori testi, articoli scientifici consigliati e appunti delle lezioni: http://arch2.000webhostapp.com/
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- Erogato presso 1015881 ARCHITETTURA DEGLI ELABORATORI in Informatica L-31 2 PANNONE DANIELE, MASI IACOPO (Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 36 24 - - 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
- Erogato presso 97796 CALCOLO INTEGRALE in Informatica L-31 2 NEBBIA CLAUDIO (Date degli appelli d'esame)

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

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

1015885 - INTRODUZIONE AGLI ALGORITMI (obiettivi)
Obiettivi generali
Introduzione ai metodi di base per la progettazione e l'analisi degli algoritmi, iterativi e ricorsivi, ed alla valutazione della loro efficienza computazionale.

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, alcuni modi per scandire tali strutture, 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 successivo:
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 di base.

Canale: 1
- CALAMONERI TIZIANA (programma)
Descrizione e progettazione di algoritmi efficienti: Introduzione ai concetti di algoritmo, di struttura dati, di efficienza, di costo computazionale. Notazione asintotica. Introduzione alla ricorsione. Il problema dell'ordinamento. Strutture dati fondamentali (vettori, liste, pile, code, code con priorità, alberi). Dizionari.

T. H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest: Introduction to algorithms, The MIT Press

Sarà cura della docente distribuire materiale didattico, relativo sia alle lezioni ed esercitazioni (sotto forma di dispense).
(Date degli appelli d'esame)

Canale: 2
- MONTI ANGELO (programma)
Descrizione e progettazione di algoritmi efficienti: Introduzione ai concetti di algoritmo, di struttura dati, di efficienza, di costo computazionale. Notazione asintotica. Introduzione alla ricorsione. Il problema dell'ordinamento. Strutture dati fondamentali (vettori, liste, pile, code, code con priorità, alberi). Dizionari.

T. H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest: Introduction to algorithms, The MIT Press

Sarà cura della docente distribuire materiale didattico, relativo sia alle lezioni ed esercitazioni (sotto forma di dispense).
(Date degli appelli d'esame)

6 INF/01 36 24 - - 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 successivo:
Capacità di apprendere e applicare nuove tecniche di programmazione a partire da quelle apprese durante il corso.

Canale: 1
- La Morgia Massimo

- QUATTROCIOCCHI WALTER (programma)
Introduzione alla programmazione a oggetti
Tipi di dato fondamentali
Conversioni di tipo
Concetti fondamentali di programmazione orientata agli oggetti
Incapsulamento e inizializzazione di default
La classe String
Riferimenti a oggetti, heap & stack, metodi statici
Strutture di controllo; costrutti iterativi
Iterazione; array
Costanti ed enumerazioni
Ereditarietà, classi e metodi astratti.
Overloading e overriding.
Ereditarietà vs. composizione.
Polimorfismo. Downcasting e upcasting.
La classe Object
Interfacce. Differenze con le classi astratte. Ereditarietà multipla. Interfacce notevoli.
Eccezioni: try-catch-finally. Politica catch-or-declare. Parole chiave throw e throws. Le classi Throwable, Exception ed Error. Eccezioni checked e unchecked.
Collezioni: gerarchia, classi fondamentali e loro metodi. Tre modi per iterare su una collezione. Iterable e Iterator. Interfaccia Comparable. Ordinamento con pila Stack e l'interfaccia coda Queue. Implementazione mediante LinkedList
Input/Output
Ricorsione in Java. Uso dell'overloading.
Uguaglianza in Java.
Tipi generici.
Design pattern: strategy, observer, factory, decorator, callback, MVC.
Reflection. La classe Class.

Cay S. Horstmann. Concetti di informatica e fondamenti di Java. Apogeo, 7a edizione, 2019.

Consigliati
Claudio De Sio Cesari. Manuale di Java 9 - Programmazione orientata agli oggetti con Java standard edition 8  Hoepli, 2018.
Herbert Schildt. Java: The Complete Reference, eleventh edition. Mcgraw-Hill Osborne Media, 2018.
(Date degli appelli d'esame)

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

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.
(Date degli appelli d'esame)

9 INF/01 36 24 36 - 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.

- Erogato presso AAF1101 LINGUA INGLESE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE DINDAR MERVE (Date degli appelli d'esame)

3 18 12 - - 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
- MONDELLO GABRIELE (programma)
ALGEBRA ELEMENTARE (2 settimane)
- Interi/polinomi (struttura di anello), divisione euclidea, fattorizzazione unica, massimo comun divisore, algoritmo di Euclide
- Relazioni di equivalenza, insiemi quoziente, Z/n e Q, piccolo teorema di Fermat, struttura di campo su Z/p (e su Q,R)
- Numeri complessi, struttura di campo, rappresentazione polare, teorema fondamentale dell'algebra, fattorizzazione in irriducibili di polinomi complessi e reali.

CENNI DI TEORIA DEI GRUPPI (3 settimane)
- Definizione ed esempi di gruppi: gruppi ciclici, invertibili in un campo, matrici invertibili, gruppi di permutazioni, gruppi di trasformazioni.
- Sottogruppi e teorema di Lagrange, classi di coniugio e formula delle classi.
- Omomorfismi di gruppi, nucleo e immagine, sottogruppi normali.

ALGEBRA LINEARE (7 settimane)
- Spazi vettoriali numerici, sistemi di equazioni lineari, algoritmo di eliminazione di Gauss, interpretazione di una matrice come una applicazione lineare, composizione e prodotto di matrici, determinante di una matrice quadrata, teorema di Binet, inversa di una matrice.
- Spazi vettoriali, combinazioni lineari e span, indipendenza lineare, insiemi di generatori, basi e dimensione.
- Sottospazi vettoriali, intersezioni di sottospazi, somme e somme dirette di sottospazi, formula di Grassmann.
- Applicazioni lineari, nucleo e immagine, rango e teorema del rango, teorema di Rouché-Capelli.
- Passaggio alle coordinate, cambiamenti di coordinate, rappresentazione di applicazioni lineari tramite matrici.
- Autovalori e autovettori di un endomorfismo lineare, polinomio caratteristico, autospazi, diagonalizzabilità.

Marco Abate e Chiara de Fabritiis, Geometria Analitica con elementi di Algebra Lineare, ed. Mc Graw Hill Educational.
Giulia Maria Piacentini Cattaneo, Algebra. Un approccio algoritmico, ed. 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
- MANCINI MAURIZIO (programma)
Introduzione ai sistemi di gestione di basi di dati (2 ore).

Il modello relazionale (2 ore).

Concetti di base (6 ore): dominio, attributo, relazione, n-upla, schema.
I linguaggi di interrogazione (algebra relazionale, linguaggi relazionalmente completi, 9 ore).

Teoria della normalizzazione (25 ore):

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 (10 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 (6 ore):

Transazioni.
Schedule seriale.
Serializzabilità.
Modelli di transazioni e meccanismi di locking.
Livelock e deadlock.
Protocolli a due fasi.
Timestamp.

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
- POSTA GUSTAVO (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.

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)

Canale: 2
- NAPPO GIOVANNA (programma)
Richiami di teoria degli insiemi (4h). Fondamenti di calcolo combinatorio (6h) . Concetti fondamentali di spazio di probabilità, assiomi e loro conseguenze (6h); di indipendenza (4h); di probabilità condizionata, probabilità totali, probabilità composte, formula di Bayes (15h); di variabile aleatoria (discreta e continua), valore atteso, varianza e covarianza, trasformazioni di variabili aleatorie (15h). Distribuzioni di uso più comune: Binomiale, Geometrica, Binomiale negativa, Poisson, Uniforme discreta, Uniforme in (a,b), Esponenziale, Gaussiana (15 h). Teoremi limite fondamentali (legge dei grandi numeri con la disuguaglianza di Chebyshev, approssimazione di Poisson e teorema del limite centrale (senza dimostrazione) e approssimazione normale) (15h).
Argomenti facoltativi: Simulazione. Cenni alle catene di Markov. Introduzione all'inferenza statistica (6h)

Maggiori informazioni alla pagina e-learning CALCOLO DELLE PROBABILITA' (M-Z) canale 2-2020/21, LINK: https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=11884

testo consigliato

F. Spizzichino, G. Nappo: Introduzione al calcolo delle probabilità. (Appunti)
(disponibile nella pagina e-learning del corso)

Sarà distribuito altro materiale didattico, relativo a particolari argomenti e a 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.
(approx. 2 ore)

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.
(approx. 3 ore)

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.
(approx. 7 ore)

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.
(approx. 7 ore)

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.
(approx. 8 ore)

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.
(approx. 6 ore)

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.
(approx. 2 ore)

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.
(approx. 7 ore)

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.
(approx. 12 ore)

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.
(approx. 6 ore)

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)
Le lezioni e le esercitazioni affronteranno il seguente programma, approssimativamente nel suo ordine naturale.
Per ogni punto di primo livello, viene indicata tra parentesi la durata stimata (in percentuale sul totale delle lezioni erogate) della presentazione dei diversi argomenti.

1. Introduzione e cenni di ingegneria del software: attori e ciclo di vita del software (10% circa delle lezioni)

2. Analisi concettuale dei requisiti (50% circa delle lezioni)

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 (40% circa delle lezioni):

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 ed accessibile agli studenti registrati sul sito: http://tmancini.di.uniroma1.it

Canale: 2
- PIRRO' GIUSEPPE (programma)
Progettazione (~20h)
- Introduzione all'ingegneria del software
- Il modello Entità-Relazione (ER)
- Modellazione ER: concetti avanzati
- Progettazione concettuale
- Il modello relazionale
- Progettazione logica
===========================
Il linguaggio SQL (~25h)
- SQL: Data Definition Language (DDL)
- SQL: Data Manipulation Language (DML)
- SQL: Views, Trigger, Procedure
- SQL: Control Language
- SQL: Transazioni e Transaction Language
- Database Recovery
========================
RDF databases (~15h)
- Il modello dati RDF
- RDFS, RDFS+ reasoning
- Il linguaggio SPARQL
=======================

Il materiale didattico è disponibile sul sito elearning.uniroma1.it

- 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)
Albori di ricerca - Ricerca in profondita' (DFS) e ricerca in ampiezza (BFS). Connectivita' di grafi e grafi diretti. Grafi pesati. Algoritmo di Dijkstra.

Algoritmi greedy - Algoritmi di Kruskal e Prim per il MST.

Divide et impera - Problema della coppia di punti piu' vicina.

Programmazione dinamica - Problema dello zaino, Algoritmo di Bellman-Ford, problemi sulle stringhe.

Appunti: Progettazione di Algoritmi, Silvestri
(Date degli appelli d'esame)

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) [20 ore].
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 [15 ore ].
Nella terza parte si illustrano la programmazione dinamica [15 ore ] e il backtraking [10 ore], due tecniche potenti e generali.
Tutte le tecniche sono illustrate tramite esempi significativi.

T.H. Cormen, C.Papadimitriou, U. Vazirani. Introduzione agli algoritmi
C. Demetrescu, I. Finocchi, G.F. Italiano Algoritmi e strutture dati
(Date degli appelli d'esame)

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, organizzazione dei protocolli in livelli, capacità e prestazioni delle reti.
Livello applicazione: protocolli HTTP, DNS, SMTP, FTP, paradigma P2P.
Livello di trasporto: Protocolli TCP, UDP.
Livello di rete: switching, router, protocolli RIP, OSPF, BGP, IPv4, DHCP, NAT, IGMP.
Livellodi collegamento: protocolli di accesso multiplo, Aloha e varianti, CSMA/CD, Ethernet, CSMA/CA.
Sicurezza di rete: intrusion detection, sicurezza della comunicazione.

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", 7th edition Pearson (also 6th edition is fine)
(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 (approx. 2 ore)

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

Bourne Again Shell (approx. 28 ore)

uso dei più importanti comandi: ls, find, man, ps, gawk, sed, echo, cd, touch etc (approx. 14 ore)

espansioni della bash, scripting in bash (approx. 14 ore)

Programmazione di sistema (approx. 28 ore)

introduzione al C (approx. 12 ore)

compilatore e make, programmi eseguibili, librerie, debugger (approx. 2 ore)

system call Linux per la gestione di: memoria, file, processi, segnali, pipe, fifo, socket (approx. 14 ore)

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
(Date degli appelli d'esame)

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

Terzo anno

Primo semestre

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

1041727 - AUTOMI CALCOLABILITA' E COMPLESSITA' (obiettivi)
Obiettivi generali:
Durante il corso saranno introdotti i più importanti risultati dell’Informatica teorica: a partire dai fondamentali risultati in teoria della calcolabilità degli anni trenta, passando per quelli in teoria degli automi degli anni cinquanta per arrivare al problema aperto P contenuto o uguale a NP, esplicitamente sollevato negli anni settanta.

Obiettivi specifici:
Gli studenti capiranno che ci sono diversi modelli di computazione e cosa ne determina il potere computazionale.
Gli studenti apprenderanno concetti astratti come classi di linguaggi, macchine universali, riducibilità e sapranno che alcuni problemi non possono essere risolti con un calcolatore e che altri sono computazionalmente difficili da risolvere o addirittura così difficili da poter essere considerati non risolvibili. Faremo vedere come alcuni di questi risultati sono utilizzati oggi.

Conoscenza e comprensione:
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:
dimostrare l’equivalenza tra le diverse caratterizzazioni dei linguaggi regolari
dimostrare l’equivalenza tra le diverse caratterizzazioni dei linguaggi context-free
spiegare il concetto di non determinismo
giustificare l'esistenza di problemi privi di soluzioni algoritmiche o intrattabili

Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti impareranno:
come costruire automi finiti (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
come costruire automi a pila (deterministici e non) da una specifica (formale o informale)
a usare la riducibilità tra problemi per dimostrarne la decidibilità o l'indecidibilità
a usare la riducibilità polinomiale per provare la NP-hardness di un problema

Capacità critiche e di giudizio:
Capire il giusto livello di astrazione utile per risolvere un problema, scegliere il modello computazionale più conveniente in un determinato contesto applicativo

Capacità comunicative:
descrivere un linguaggio formale, a parole o attraverso uno degli strumenti offerti di descrizione finita
descrivere problemi indecidibili, intrattabili o trattabili
spiegare il significato e la rilevanza dele classi P ed NP nonché del problema “P=NP?"

Capacità di apprendimento:
Lo studente sarà in grado di imparare altri modelli computazionali, sia completamente diversi da quelli studiati durante il corso, sia variazioni di questi.
Egli sarà capace di capire nuove prove di NP-completezza o più in generale prove di completezza per una qualunque classe di complessità.

- GALESI NICOLA (programma)
Linguaggi Regolari
Linguaggi Context-Free
Automi a stati Finiti
Automi Con Stack
Tesi di Turing-Church
Decidibilità
Riducibilità
Complessità Computazionale
Complessità Tempo
Complessità Spazio

Introduzione alla Teoria della COmputazione
M. Sipser
Mc Graw Hill
(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)
Obiettivi generali:
Il corso illustra i fondamenti dei linguaggi di programmazione. Particolare attenzione viene dedicata alla semantica statica e dinamica dei linguaggi (teoria dei tipi, semantica operazionale ed assiomatica) ed agli strumenti formali per la specifica e la verifica del software.

Obiettivi specifici:
Approfondimento sulle algebre induttive come fondamento di sintassi astratta, strutture dati e semplici logiche (equazionali) di programmi. Cenni sulla co-induzione come fondamento di analisi di processi concorrenti e strutture lazy. Confronto fra linguaggi lazy e eager, statici e dinamici, nel contesto di diversi paradigmi di programmazione: imperativo, funzionale, ad oggetti. Teoria dei tipi, con particolare attenzione al polimorfismo parametrico (alla ML) e di sottoclasse (alla Java).

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze fondazionali relative ai linguaggi di programmazione e ai principali paradigmi di programmazione, e sarà in grado di inquadrare in una mappa concettuale coerente alcuni fra le principali aree di studio dell’informatica teorica, comprendendone le interconnessioni.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di orientarsi fra i diversi paradigmi della programmazione, con particolare attenzione alla programmazione funzionale. Avrà acquisito una conoscenza di base del linguaggio funzionale SML e della sua teoria dei tipi, nonchè dell’uso dei metodi formali.

Capacità di giudizio:
Gli studenti acquisiranno strumenti culturali per sviluppare software di qualità e per comprendere ed inquadrare le tendenze emergenti dei linguaggi moderni.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno ad usare il linguaggio della matematica e della logica per descrivere, sviluppare ed analizzare il software, e ad integrare l’approccio formale con un’esposizione intuitiva delle idee.

Capacità di apprendimento:
L’uso di strumenti matematici nella teoria e nella pratica della programmazione sviluppa capacità logiche e consapevolezza della complessità della materia di studio.

- Erogato presso 1022264 LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE CENCIARELLI PIETRO (Date degli appelli d'esame)

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

1022265 - MODELLI E OTTIMIZZAZIONE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso introduce lo studente alla modellazione matematica di problemi di ottimizzazione, allo studio della programmazione
lineare e intera e alle loro applicazioni in contesti reali.

Obiettivi specifici:
Apprendere:
1. Le principali tecniche di modellazione di problemi usando strumenti logico/matematici;
2. Le proprietà teoriche e sulle applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
3. sulla programmazione lineare e sue applicazioni;
4. sull’uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Conoscenza e comprensione:
1. Capacità di sintesi, di ragionamento logico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;
2. capacità di formulare e risolvere (anche in maniera approssimata) problemi computazionalmente difficili;
3. capacità di usare bibliografia e software in inglese;
4. capacità di identificare problemi di programmazione matematica e ottimizzazione;
5. 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;

Applicazione di conoscenza e comprensione:
1. Applicazioni pratiche dei principali problemi di ottimizzazione (in particolare su reti);
2. uso di software di modellazione ed ottimizzazione.

Autonomia di giudizio:
Viene rafforzata la autonomia di giudizio dello studente attraverso l'approfondimento
della capacità di sintesi, di ragionamento logico-matematico e di problem solving, mediante tecniche quantitative;

Abilità comunicative:
Il corso sviluppa le abilità comunicative degli studenti attraverso lavoro in equipe degli studenti finalizzato a
simulare la risoluzione di problemi di ottimizzazione che si possono presentare nel contesto reale di un azienda di logistica.

Capacità di apprendimento successivo
Le capacità acquisite nel corso sono di utilità in corsi seguenti come: Computational Complexity, Networks Algorithm,
Graph Theory.

- Erogato presso 1022265 MODELLI E OTTIMIZZAZIONE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE GALESI NICOLA (Date degli appelli d'esame)

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

1041486 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso è finalizzato all'acquisizione della conoscenza di tecniche algoritmiche e di programmazione adatte alle moderne piattaforme di calcolo multicore.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti avranno una profonda comprensione dei principali problemi di programmazione posti dai sistemi paralleli, nonché delle astrazioni e tecniche di programmazione utili per scrivere codice scalabile.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
gli studenti saranno in grado di progettare ed analizzare software parallelo, adattando a diversi contesti paralleli tecniche algoritmiche e di programmazione tradizionalmente pensate per modelli sequenziali.

Capacità critiche e di giudizio:
gli studenti saranno in grado di affrontare le sfide che si presentano nella progettazione di algoritmi paralleli e nell'implementazione di programmi paralleli efficienti e scalabili, anche tenendo conto delle caratteristiche architetturali delle diverse piattaforme di calcolo (incluse le GPU).

Capacità di comunicare quanto si è appreso:
gli studenti saranno in grado di comunicare in modo efficace, riassumendo le idee principali nella progettazione di software parallelo in modo chiaro e presentando informazioni tecniche accurate.

Capacità di studio autonomo:
obiettivo del corso è di introdurre i principi di base nella progettazione di software parallelo. Gli studenti saranno quindi in grado di estendere la loro conoscenza in modo indipendente, adattandola all’evoluzione delle tecnologie e delle piattaforme di calcolo.

- Erogato presso 1041486 PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE in Informatica L-31 (docente da definire) (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)
Obiettivi generali:
Familiarità con le basi della Computer Grafica che includono rappresentazione di scene, formazione di immagini, elaborazione di forme e animazioni.

Obiettivi specifici:
Gli argomenti includono: immagini Low Dynamic Range e High Dynamic Range, mesh di triangoli, instancing, ray tracing, rasterizzazione e Graphical Processing Unit, mesh di quadrangoli, superfici di suddivisione, curve parametriche, animazione, mesh blending e skinning, riproduzione dei colori.

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza su come modellare scene 3D al computer; comprensione dei trade-off tra features e performance degli algoritmi di grafica; conoscenza della limitazione di fondo degli algoritmi di grafica e di quali scene sono renderizzabili in modo interattivo e quali richiedono calcolo offline.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Implementazione di algoritmi di grafica 3D di base, con particolare focus nel rendering di immagini offline.
Implementazione di tone reproduction, ray tracing, surface modeling.

Autonomia di giudizio:
Essere in grado di valutare i tradeoff di performance dei diversi algoritmi di grafica in relazione con la complessità della scena 3D e della fedeltà delle immagini.

Abilità comunicative:
Essere in grado di comunicare con chiarezza come funzionano gli algoritmi di computer grafica, come sono sviluppati e quali scene 3D e feature di immagini supportano.

Capacità di apprendimento successivo:
Essere in grado di apprendere algoritmi di grafica avanzata come render con global illumination, geometry processing e simulatori.

- 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

1022263 - INTERAZIONE UOMO MACCHINA (obiettivi)
Obiettivi generali:

Al termine del corso gli studenti conoscono le teorie, i modelli e le regole che guidano il progetto e lo sviluppo e la validazione di interfacce e sistemi interattivi usabili.
Gli studenti che superano l’esame sono in grado di progettare sistemi interattivi seguendo i criteri dell’interazione uomo-computer, analizzando il ruolo dell’utente, gli scenari e i compiti principali, e tenendo in considerazione i vincoli implementativi mediante cicli di progetto e sviluppo molto brevi.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti conoscono le teorie, i modelli e le regole che guidano il progetto di interfacce e sistemi interattivi usabili. Conoscono inoltre i principi di progettazione agile centrata sull'utente.

Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti applicano le conoscenze acquisite nella progettazione di un'interfaccia come lavoro di gruppo per l'esame.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti, anche attraverso esercitazioni pratiche, acquisiscono competenze nella valutazione e validazione di interfacce uomo computer e sviluppano capacità di giudizio sull'usabilità di un'interfaccia e quindi sulle ricadute dell'uso dell'interfaccia in termini di efficacia, efficienza e soddisfazione.

Capacità comunicative:
Gli studenti sostengono due presentazioni del loro lavoro di gruppo in occasione delle due revisioni previste con il docente. La prima revisione è svolta in aula e la presentazione è pertanto rivolta a tutti i colleghi al fine di esercitare le capacità comunicative.

Capacità di apprendimento:
La capacità di apprendimento è stimolata attraverso 1) attività di progettazione guidata e autonoma con supervisione; 2) l'esposizione a problemi realistici di progettazione stimolando la ricerca autonoma di soluzioni non standard; 3) la presentazione di casi reali e stimolandone la discussione critica.

- Erogato presso 1022263 INTERAZIONE UOMO MACCHINA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE PANIZZI EMANUELE (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)
Obiettivi generali:
Familiarità con le basi della Computer Grafica che includono rappresentazione di scene, formazione di immagini, elaborazione di forme e animazioni.

Obiettivi specifici:
Gli argomenti includono: immagini Low Dynamic Range e High Dynamic Range, mesh di triangoli, instancing, ray tracing, rasterizzazione e Graphical Processing Unit, mesh di quadrangoli, superfici di suddivisione, curve parametriche, animazione, mesh blending e skinning, riproduzione dei colori.

Conoscenza e comprensione:
Conoscenza su come modellare scene 3D al computer; comprensione dei trade-off tra features e performance degli algoritmi di grafica; conoscenza della limitazione di fondo degli algoritmi di grafica e di quali scene sono renderizzabili in modo interattivo e quali richiedono calcolo offline.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Implementazione di algoritmi di grafica 3D di base, con particolare focus nel rendering di immagini offline.
Implementazione di tone reproduction, ray tracing, surface modeling.

Autonomia di giudizio:
Essere in grado di valutare i tradeoff di performance dei diversi algoritmi di grafica in relazione con la complessità della scena 3D e della fedeltà delle immagini.

Abilità comunicative:
Essere in grado di comunicare con chiarezza come funzionano gli algoritmi di computer grafica, come sono sviluppati e quali scene 3D e feature di immagini supportano.

Capacità di apprendimento successivo:
Essere in grado di apprendere algoritmi di grafica avanzata come render con global illumination, geometry processing e simulatori.

- PELLACINI FABIO (programma)
Fondamenti di Grafica Tridimensionale inclusi
- matematica per la grafica (10 ore)
- rappresentazione di immagini e scene (10 ore)
- ray tracing (10 ore)
- rasterizzazione (10 ore)
- modellazione (10 ore)
- animazione (10 ore)

La divisione in ore è da ritenersi approssimativa.

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

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

1022263 - INTERAZIONE UOMO MACCHINA (obiettivi)
Obiettivi generali:

Al termine del corso gli studenti conoscono le teorie, i modelli e le regole che guidano il progetto e lo sviluppo e la validazione di interfacce e sistemi interattivi usabili.
Gli studenti che superano l’esame sono in grado di progettare sistemi interattivi seguendo i criteri dell’interazione uomo-computer, analizzando il ruolo dell’utente, gli scenari e i compiti principali, e tenendo in considerazione i vincoli implementativi mediante cicli di progetto e sviluppo molto brevi.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti conoscono le teorie, i modelli e le regole che guidano il progetto di interfacce e sistemi interattivi usabili. Conoscono inoltre i principi di progettazione agile centrata sull'utente.

Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti applicano le conoscenze acquisite nella progettazione di un'interfaccia come lavoro di gruppo per l'esame.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti, anche attraverso esercitazioni pratiche, acquisiscono competenze nella valutazione e validazione di interfacce uomo computer e sviluppano capacità di giudizio sull'usabilità di un'interfaccia e quindi sulle ricadute dell'uso dell'interfaccia in termini di efficacia, efficienza e soddisfazione.

Capacità comunicative:
Gli studenti sostengono due presentazioni del loro lavoro di gruppo in occasione delle due revisioni previste con il docente. La prima revisione è svolta in aula e la presentazione è pertanto rivolta a tutti i colleghi al fine di esercitare le capacità comunicative.

Capacità di apprendimento:
La capacità di apprendimento è stimolata attraverso 1) attività di progettazione guidata e autonoma con supervisione; 2) l'esposizione a problemi realistici di progettazione stimolando la ricerca autonoma di soluzioni non standard; 3) la presentazione di casi reali e stimolandone la discussione critica.

- 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)
L’insegnamento di Organizzazione e Gestione Aziendale (6 CFU – Laurea Triennale) intende fornire agli studenti le conoscenze e i “fondamentali” per l’analisi e la comprensione delle principali problematiche organizzative che caratterizzano l’avvio e la gestione delle imprese nell’era digitale ed un ampio ventaglio di strumenti utili per la loro risoluzione.

In particolare, una volta affrontati i concetti di base relativi all’impresa e alle dinamiche aziendali, l’insegnamento approfondisce le principali tematiche relative allo start-up, quali la progettazione organizzativa, la pianificazione strategica, la valutazione della business idea e della relativa fattibilità economico-finanziaria.

Tali tematiche vengono affrontate nell’arco di un percorso didattico che si dispiega seguendo cronologicamente gli step funzionali alla redazione di un business plan. Più precisamente, l’insegnamento alterna momenti di lezione frontale ad attività di laboratorio, nelle quali gli studenti, divisi in gruppi, saranno guidati didatticamente nella realizzazione di un business plan relativo ad un’idea d’impresa digitale. Tale percorso consente agli studenti di esaminare in prima persona le caratteristiche del processo di start-up, e li aiuta a comprendere le variabili (e le leve) fondamentali dell’organizzazione, sulle quali la direzione aziendale può agire per il miglioramento delle performance ed il conseguimento di posizioni di vantaggio competitivo sui concorrenti.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali 
Obiettivi: nella prima parte si descriveranno e si analizzeranno le caratteristiche, gli elementi di base e gli attori che la caratterizzano l’azienda, nonché le fasi del suo ciclo vitale. Si approfondiranno, inoltre, i rapporti esistenti tra l’organizzazione e la gestione dell’azienda, introducendo il concetto di “equilibrio” economico quale legge fondamentale alla base della capacità di sopravvivenza dell’azienda nel tempo.

Obiettivi: nella seconda parte inizierà il percorso didattico atto a fornire le conoscenze necessarie per procedere alla realizzazione del business plan. Si partirà dalla disamina delle opportunità di generazione di start-up nell’era digitale, evidenziandone le differenze con lo start-up di impese tradizionali. Si esamineranno i fondamenti della strategia, con il passaggio dalla business idea alla formalizzazione del modello di business, i contenuti di base della progettazione organizzativa, con particolare riguardo al rapporto tra organizzazione, ambiente e strategia, le tecniche di analisi della fattibilità di mercato e di quella economico-finanziaria, le considerazioni alla base della scelta della forma giuridica, nonché quelle per l’individuazione delle forme di finanziamento più appropriate.

Obiettivi: nella terza parte si approfondirà il ruolo e la struttura del business plan. Più precisamente, gli studenti, opportunamente divisi in gruppi, verranno didatticamente guidati attraverso il processo di redazione di un business plan. In questa parte, quindi, il business plan verrà considerato come l’obiettivo finale del corso che, oltre a rappresentare un project work valido ai fini della valutazione finale, verrà presentato nell’ambito di un vero e proprio contest alla fine del corso.

Tali obiettivi saranno perseguiti attraverso l’adozione di un appropriato mix di lezioni frontali, testimonianze provenienti dal mondo imprenditoriale e attività laboratoriali di gruppo.

Obiettivi specifici

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding).
Al termine dell’insegnamento gli studenti saranno in grado di riconoscere ed affrontare analiticamente le problematiche organizzative che caratterizzano la fase dello start-up, potendo contare su un ampio background teorico e un toolkit adeguato alla loro soluzione. Più precisamente, la comprensione dei legami tra variabili ambientali, strategiche ed organizzative consentirà loro di approcciare lo sviluppo dell’idea imprenditoriale ricercando la coerenza degli elementi strategico-organizzativi con il mercato di riferimento, nel rispetto delle condizioni di economicità dell’impresa. Inoltre, grazie all’acquisizione degli strumenti necessari alla progettazione di una start-up digitale e alla conoscenza maturata nel processo di redazione del business plan, alla fine del corso gli studenti saranno in grado di sviluppare un’idea imprenditoriale e di valutarne la fattibilità, nonché di formalizzarla all’interno di un business plan per procedere alla sua concreta realizzazione. Inoltre,

Tali conoscenze saranno acquisite alternando momenti di lezione frontale volti a fornire gli strumenti conoscitivi necessari alla comprensione dei vari argomenti, ad attività laboratoriali di gruppo, nelle quali gli studenti, divisi in gruppi, saranno guidati didatticamente dal docente nella realizzazione di un business plan. Saranno inoltre previste testimonianze provenienti dal mondo imprenditoriale in grado di rappresentare dei casi di studio pratici ed esemplificativi di quanto affrontato dal punto di vista teorico.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding).
Attraverso i lavori individuali e di gruppo gli studenti saranno messi in condizione non solo di comprendere l’origine, la natura e la tipologia delle varie problematiche organizzative, ma di elaborare soluzioni condivise utilizzando tecniche, modelli e strumenti di analisi trasferiti durante le lezioni frontali.

La presentazione, da parte degli studenti, dei risultati dei lavori di gruppo consentirà di sviluppare capacità di riflessione e di argomentazione, unitamente a capacità di scambio, condivisione ed esposizione dei risultati conseguiti.

Le testimonianze degli esperti di organizzazione provenienti da primarie organizzazioni imprenditoriali e la discussione dei relativi temi con gli studenti, infine, permetterà di corroborare – anche con un riscontro pratico – la capacità di applicazione delle tecniche e i risultati conseguiti dagli studenti stessi, e di apprendere dagli eventuali errori commessi.

Autonomia di giudizio (making judgements).
L’insegnamento di Organizzazione Aziendale, attraverso modalità miste di erogazione dei contenuti (lezioni frontali, lavori di gruppo, testimonianze aziendali), pur dedicando un adeguato spazio ai principali modelli teorici consolidati nella letteratura di riferimento, intende stimolare gli studenti a realizzare una propria visione dei fenomeni organizzativi durante tutto il percorso didattico, incentivando l’autonomia di giudizio e la soluzione creativa, pur orientata e guidata dal docente, delle conseguenti problematiche.

In particolare, il processo di redazione del business plan alla base dei lavori di gruppo è stato ideato proprio per incrementare capacità critiche, di riflessione e di elaborazione autonoma di giudizi, compresa quella volta ad evitare i pregiudizi che caratterizzano in quest’area le fasi dei processi decisionali orientati al problem-solving, anche in ordine alle ricadute etiche e sociali che contraddistinguono le scelte organizzative.

Abilità comunicative (communication skills).
Lo svolgimento delle attività laboratoriali di gruppo e la presentazione dei risultati raggiunti rappresenta un importante strumento, adottato nell’insegnamento di Organizzazione Aziendale, per lo sviluppo di capacità comunicative. In particolare, da un lato, le discussioni durante le attività di gruppo sono appositamente costruite per consentire agli studenti di imparare ad interagire e a comunicare, simulando attività di condivisione delle conoscenze e di costruzione del consenso tipiche di contesti lavorativi reali; dall’altro lato, la presentazione del business plan nell’ambito del contest finale è stata ideata proprio per permettere agli studenti di sperimentare in prima persona una reale presentazione della propria idea imprenditoriale di fronte a dei potenziali investitori.

Tali capacità rappresentano una componente “naturale” dell’insegnamento in oggetto, considerato che la tematica della comunicazione organizzativa costituisce argomento di specifica trattazione nell’ambito dello stesso.

Capacità di apprendimento (learning skills).
Considerata l’elevata trasversalità e multidisciplinarietà dei temi trattati, i cui contenuti possono facilmente essere traslati anche in contesti organizzativi diversi dalle imprese (seppur caratterizzati da un orientamento al rispetto delle condizioni di economicità della gestione), l’insegnamento di Organizzazione Aziendale consente di acquisire una base teorica, concettuale ed applicativa utilizzabile per una molteplicità di percorsi educativi e pratici successivi a quello della laurea triennale.

Oltre, infatti, alla naturale prosecuzione verso un percorso di laurea magistrale, non solo di tipo manageriale o aziendalistico, gli studenti acquisiranno competenze ulteriormente sviluppabili, anche in autonomia, ed utilizzabili in aziende, società di consulenza e altre organizzazioni, nonché per la costituzione di start-up innovative e ad elevato contenuto tecnologico.

Prerequisiti
Non sono previsti particolari prerequisiti, in termini di conoscenze pregresse di natura economico-aziendale, per la frequenza del corso ed il sostenimento delle prove d’esame.

- GATTI MAURO (programma)
L’insegnamento di Organizzazione Aziendale si articola nelle seguenti 4 parti, per un totale di 60 ore, corrispondenti a 6 CFU.

Parte Prima: L’azienda.
- Il sistema aziendale e le fasi del ciclo di vita dell’azienda.
- La struttura e la dinamica aziendale.
- Le condizioni di equilibrio economico e finanziario

Parte Seconda: Lo start-up.
- Dalla fase pre-aziendale alla fase istituzionale.
- Le opportunità di generazione di start-up nell’era digitale.
- La business idea e la sua fattibilità (ricerche di mercato e posizionamento).
- Il profilo strategico, il modello di business e l’analisi del valore.
- La struttura organizzativa e la progettazione dei confini dell’organizzazione.
- Il business model canvas.
- La fattibilità economico-finanziaria
- La scelta della forma giuridica
- Le forme di finanziamento e la localizzazione

Parte Terza: Il business plan.
- Il business plan, scopo funzioni.
- La struttura del business plan.
- La presentazione del business plan e la comunicazione.
- Contest: presentazione dei lavori di gruppo.

Per gli studenti che intendono sostenere l’esame come “non frequentanti”, il testo di base per la preparazione all’esame è il seguente: F. Carriero, A. Ferrandina. (2020). Business plan in Excel. IPSOA. ISBN: 9788821774201.

I materiali e le dispense per gli studenti che sosterranno l’esame come “frequentanti” verranno messe a disposizione dal docente nel corso di svolgimento dell’insegnamento.
(Date degli appelli d'esame)

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

1022301 - INGEGNERIA DEL SOFTWARE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso illustra 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 corso prevede la stesura, in gruppo, di un progetto per un sistema informativo di medie dimensioni.

Obiettivi specifici:
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.

Conoscenze e comprensione:
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. Infine, avranno anche acquisito familiarità con la letteratura scientifica nel campo.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
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. Avranno imparato a produrre documentazione basata su UML, relativamente ai principali tipi di diagrammi: dei casi d'uso, delle classi, di interazione, di stato e di attività, anche attraverso l'utilizzo di ambienti software professionali orientati allo sviluppo sistematico di progetti software. Infine saranno in grado di produrre una valutazione dello sforzo basato su Punti Funzione e Punti Use Case.

Capacità di giudizio:
Gli studenti svilupperanno le capacità di analisi necessarie per valutare diverse alternative durante il processo di sviluppo software, con particolare riferimento alla valutazione delle scelte architetturali e dei rischi di progetto.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno a documentare le loro scelte, anche attraverso l'uso di strumenti di generazione della documentazione, in particolare sfruttando notazioni diagrammatiche. Avranno anche acquisito la capacità di preparare presentazioni relative ad argomenti scientifici.

Capacità di apprendimento:
La conoscenza degli aspetti di rigore formale alla base della disciplina dell'ingegneria del software permetterà agli studenti di acquisire rapidamente confidenza con tecniche, oltre a quelle considerate nel corso, basate su principi generali.

- PARISI PRESICCE FRANCESCO (programma)
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.

I. Sommerville, Software Engineering, 10th Edition, Pearson, 2016

(Date degli appelli d'esame)

- TRONCI ENRICO (programma)
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.

Ian Sommerville,
Software Engineering,
10th Edition
Pearson

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)
Obiettivi formativi:
L'insegnamento si propone di fornire allo studente un’introduzione alla matematica discreta, che costituisce uno dei settori più innovativi della matematica. Sviluppato a partire dalla seconda metà del novecento, e’ ricco di problemi stimolanti e di grande utilità nelle applicazioni. Durante il corso, lo studente verrà a contatto con una serie di argomenti e problemi, di tipo completamente diverso da quelli incontrati in altri corsi di matematica tradizionali, e svilupperà, attraverso un impegno sistematico rivolto al “problem solving”, un approccio concreto allo studio di problemi di grande valenza formativa, soprattutto per la futura attività professionale.

Al termine del corso lo studente
• Conoscerà i metodi, i problemi, e le possibili applicazioni della matematica discreta.
• Sarà in grado di capire, affrontare e risolvere semplici problemi di matematica discreta.
• Attraverso esercitazioni scritte e eventuali presentazioni orali svilupperà adeguate capacità critiche
• Allo stesso modo eserciterà la sua capacità di esporre e trasmettere ciò che ha appreso
• Lo studio individuale allenerà adeguatamente la sua capacità di studio autonomo e indipendente

- Erogato presso 1022289 COMBINATORIA PER INFORMATICA in Informatica L-31 (docente da definire) (Date degli appelli d'esame)

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

1022262 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso si propone di esporre gli studenti ad un'ampia panoramica dell'Intelligenza Artificiale (IA).

Obiettivi specifici:
Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere la teoria di un'ampia gamma di tecniche di IA, e di padroneggiarle nella pratica della progettazione di sistemi software intelligenti.

Conoscenza e comprensione:
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali e delle diverse branche dell'Intelligenza Artificiale (IA) e conoscenze su risoluzione di problemi mediante ricerca, inferenza logica, pianificazione, ragionamento, apprendimento.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la progettazione e realizzazione di sistemi software intelligenti.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche di IA migliori da impiegare nella progettazione di sistemi software intelligenti.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con altri ricercatori in IA su un'ampia gamma di argomenti.

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessità, la letteratura scientifica sull'IA.

- Erogato presso 1022262 INTELLIGENZA ARTIFICIALE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE MANCINI TONI (Date degli appelli d'esame)

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

1022268 - SICUREZZA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso di Sicurezza ha l’obiettivo di formare figure professionali capaci di affrontare con successo le sfide costituite dai problemi di sicurezza della società dell’informazione.

Obiettivi specifici:
Il corso prevede lo studio di vari modelli di controllo degli accessi, dell’analisi delle principali difficoltà e risoluzioni di problemi di crittografia e dei principali protocolli di sicurezza utilizzati in rete

Conoscenza e comprensione:
Al superamento dell’esame, lo studente avrà conoscenza e capacità di comprensione delle basi della sicurezza informatica e delle principali tecnologie per l'analisi e la soluzione di problemi di sicurezza.

Applicare conoscenza e comprensione:
Il corso mette in grado lo studente di applicare la propria conoscenza e capacità di comprensione per risolvere problemi di sicurezza informatica, con sufficiente autonomia per affrontare problemi complessi; e per la consultazione efficace di documentazione avanzata di tipo scientifico e tecnologico.

Autonomia di giudizio:
Il corso mira ad acquisire capacità d’interpretazione autonoma per proporre soluzioni a problemi di sicurezza congruenti con le tecnologie disponibili, e di aggiornamento continuo dell'evoluzione tecnologica, per formulare giudizi critici autonomi contribuendo all'avanzamento della sicurezza del sistema.

Abilità comunicative:
Lo studente acquisisce la capacità di presentare e di argomentare le proprie idee in merito ai problemi di sicurezza affrontati ed alle soluzioni proposte, sia con colleghi che con utenti

Capacità di apprendimento successivo:
Il corso prevede lo sviluppo di capacità di approfondimento nell’ambito della sicurezza informatica sia degli aspetti metodologici sia di quelli tecnologici, per adeguarsi al progredire delle tecniche e delle soluzioni ai problemi di sicurezza più comuni, e per proseguire anche in autonomia alla soluzione di nuovi problemi di sicurezza.

- Erogato presso 1022268 SICUREZZA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE PARISI PRESICCE FRANCESCO (Date degli appelli d'esame)

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

10589652 - TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E IMPERATIVA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Apprendimento del paradigma di programmazione funzionale e di aspetti avanzati di programmazione imperativa.
Studio comparato di diversi paradigmi di programmazione (imperativo, funzionale e a oggetti) per sviluppare un senso critico nell'apprendimento e valutazione dei linguaggi di programmazione.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e Comprensione:
Aspetti avanzati di programmazione C (in particolare uso di puntatori espliciti e (de)allocazione dinamica di memoria, valutazione della complessità concreta dei programmi). Aspetti base ed avanzati di programmazione funzionale in Haskell (in particolare tipi polimorfi, funzionali di ordine superiore, laziness).

Applicare Conoscenza e Comprensione:
Applicare la metodologie specifiche di diversi paradigmi di programmazione alla soluzione dei problemi.

Capacità Critiche e di Giudizio:
Lo studio comparato dei paradigmi di programmazione permette di valutare ad esempio quale sia il linguaggio più adatto per risolvere un certo problema o sviluppare un progetto software.
Le tecniche di ragionamento sui programmi possono guidare sia il testing che lo sviluppo dei programmi.
Inoltre, lo studente dovrebbe acquisire strumenti necessari per valutare criticamente altri linguaggi di programmazione.

Capacità Comunicative
Lo studente è stimolato, soprattutto nella presentazione da fare a fine corso, a esporre concisamente ma in modo preciso le idee necessarie allo sviluppo di una brillante soluzione a un problema computazionale ed anche l'analisi di un programma.

Capacità di Apprendimento:
Lo studio comparato di diversi paradigmi di programmazione stimola la capacità di apprendimento di altri linguaggi di programmazione, dando allo studente gli strumenti per distinguere gli aspetti caratterizzanti di un linguaggio di programmazione (logica del core language, come ad esempio passaggio di parametri, sistema dei tipi, semantica dei comandi) da quelli più strettamente tecnici (come imparare a usare librerie e strumenti di sviluppo, come IDE e debugger).

- Erogato presso 10589652 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E IMPERATIVA in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE SALVO IVANO (Date degli appelli d'esame)

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

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

1031337 - BIOLOGIA COMPUTAZIONALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Obiettivo generale del corso è di trasferire agli studenti le conoscenze dello stato dell’arte della biologia computazionale a seguito dell’avvento di tecnologie di sequenziamento massivo per la produzione di dati genomici e proteomici. Tali basi sono necessarie poi per permettere agli studenti di raggiungere le competenze per una corretta analisi delle problematiche proprie dell’area e la capacità di progettazione ed implementazione di un software adatto alla risoluzione del problema proposto. Pertanto il percorso formativo è finalizzato alla formazione di una figura professionale che sia in grado di intervenire nella risoluzione e gestione di progetti informatici in ambito biomolecolare.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Il corso di Biologia Computazionale punta a formare esperti di analisi di dati biomedici e progettisti di sistemi software in possesso di conoscenze di base di biologia molecolare e delle tecnologie usate per affrontare la gestione dell’enorme flusso di dati generati in questo settore. Tali figure dovranno essere in grado, a partire dalla piattaforma sperimentale di produzione dei dati (verranno particolarmente approfondite le problematiche derivanti dai dati prodotti con il sequenziamento massivo), di stabilire quali siano gli algoritmi di interesse per l’analisi dei dati grezzi del progetto. Essi dovranno inoltre acquisire una sensibilità ed un'apertura critica rispetto alla capacità di definizione del protocollo di analisi di dati tenendo conto delle risorse di calcolo a disposizione ed ottimizzare l’analisi di conseguenza. A fine corso gli studenti presenteranno inoltre capacità di gestione, integrazione ed interrogazione dell’enormi moli di dati prodotti dalle analisi al fine dell'ottenimento di risultati finali biologici, efficaci ed usabili, e della produzione di sistemi software per la comunità dei bioinformatici.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Gli obiettivi formativi sono realizzati attraverso lezioni frontali, attività di laboratorio ed esercitazioni nelle quali sono previste simulazioni di progetti di lavoro, svolgimento in classe o discussione con partecipazione diretta degli studenti relativamente a problemi e all’analisi di casi di studio. Durante le esercitazioni gli studenti apprenderanno come progettare e sviluppare
• una pipeline di analisi bioinformatica per il processamento dei dati grezzi
• l’auotomatizzazione ed ottimizzazione della pipeline di analisi
• un sistema software per la gestione ed interrogazione dei dati prodotti dall’analisi

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti del corso acquisiranno la capacità di elaborare informazioni complesse e/o frammentarie (ad esempio dovranno gestire dati di sequenze annotate solo in parte, ossia solo alcune di esse saranno associate ad un intervallo cromosomico di un organismo sequenziato, e spesso annotate in maniera non standard) e dovranno pervenire ad una modellazione dei dati pensata in maniera originale ed autonoma, scelta coerentemente con l'ambito biologico del proprio progetto sperimentale.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti saranno in grado di comunicare con i ricercatori dell’area biomedica, in modo chiaro, logico ed efficace, utilizzando gli strumenti metodologici acquisiti durante il corso e mediante termini propri dell’area della biologia computazionale. L'acquisizione di tali competenze sarà saggiata attraverso una verifica scritta e orale di un progetto sviluppato nel laboratorio.

Capacità di apprendimento:
Gli studenti dovranno aver acquisito la capacità critica, originale ed autonoma di rapportarsi a problematiche
proprie dei progetti di biologia computazionale e di applicare autonomamente le conoscenze acquisite durante il corso
in vista di un'eventuale prosecuzione degli studi a livello superiore (laurea specialistica) o nella più ampia prospettiva di
approfondimento culturale e professionale nel caso di un impiego nell’area biomedica/bioinformatica.

- Erogato presso 1031337 BIOLOGIA COMPUTAZIONALE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE CASTRIGNANO' TIZIANA (Date degli appelli d'esame)

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

1041761 - LINGUAGGI E COMPILATORI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Lo studente imparera' come funziona un compilatore sia dal punto di vista teorico che pratico.

Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione:
Allo studente saranno presentate le parti della Teoria dei Linguaggi Formali e degli Automi necessarie ad avere una base teorica sul funzionamento dei compilatori.

Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente imparerà come usare noti strumenti pratici per la costruzione di compilatori, come Lex a YACC.

Capacità critiche e di giudizio:
Una parte facoltativa dell'esame consisterà nel produrre un compilatore per un semplice linguaggio di programmazione ad alto livello.

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

Capacità di apprendimento:
I fondamenti teorici e gli strumenti pratici introdotti nel corso forniranno allo studente una base solida per studi più avanzati in questo campo.

- Erogato presso 1041761 LINGUAGGI E COMPILATORI in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE FRANCESCHINI GIANNI (Date degli appelli d'esame)

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

1022266 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha un deciso orientamento applicativo ed ha lo scopo di presentare le principali tecniche di programmazione e di utilizzo dei servizi di sistema in ambiente Unix/Linux e Windows.

Obiettivi specifici:
Vengono approfondite le tecniche di gestione delle risorse (file, memoria, processi, etc.) apprese in forma minimale nel corso di Sistemi Operativi I e vengono presentate tecniche di programmazione multi-thread, meccanismi di sincronizzazione, tecniche di programmazione in rete, servizi per la gestione della sicurezza. Sono presentati esempi reali di utilizzo all'interno di applicazioni di sistema.

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito familiarità con le principali primitive che permettono di accedere i servizi messi a disposizione da un moderno sistema operativo e che sono necessarie per lo sviluppo di sofisticate applicazioni multipiattaforma. Nel contempo avrà raggiunto una migliore comprensione dei principi di funzionamento di un sistema operativo ed in generale dell'interazione tra applicazioni, librerie e servizi di sistema.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di sviluppare applicazioni distribuite multipiattaforma per svolgere compiti di elevata complessità tenendo conto dei requisiti di efficienza, sicurezza ed affidabilità tipici dei servizi classici (scambio di messaggi, file, accesso remoto a risorse) e di individuare le soluzioni migliori per nuove esigenze applicative.

Capacitò di giudizio:
Gli studenti svilupperanno le capacità di valutazione necessaria per scegliere tra le
diverse alternative messe a disposizione da un moderno sistema operativo per l'accesso allre risorse, la sincronizzazione, il trasferimento di dati, la protezione e la sicurezza.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno a giustificare e documentare le loro scelte, con riferimento alla documentazione tecnica ed a supportare la presentazione con risultati sperimentali.

Capacità di apprendimento:
La conoscenza degli aspetti generali di interazione tra applicazioni, librerie e servizi di sistema permetterà agli studenti di acquisire rapidamente confidenza con nuove tecniche e sistemi, oltre a quelli considerate nel corso, come ad esempio quelli real-time.

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

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

1022267 - PROGRAMMAZIONE PER IL WEB (obiettivi)
Obiettivi generali:
Lo scopo del corso è lo studio del linguaggio java lato server, per la realizzazione di applicazioni web. Il corso fornisce inoltre un’analisi critica di diverse soluzioni implementative di molte funzionalità applicative comuni nello sviluppo di applicazioni web.

Obiettivi specifici:
Programmazione lato server mediante Java Servlet e pagine JSP.

Conoscenza e comprensione:
Il corso permetterà la comprensione del supporto fornito dal linguaggio Java alla realizzazione di applicazioni web. In particolare lo studente studierà le motivazioni alla base di tutte le scelte implementative, in particolare facendo riferimento alle architetture client-server e ai protocolli di rete in uso.

Applicare conoscenza e comprensione:
Attraverso il corso lo studente imparerà a riconoscere tra le possibili soluzioni applicative ad un problema, quale offra i maggiori vantaggi in termini di prestazioni, sicurezza, portabilità e efficienza.

Capacità critiche e di giudizio:
Il corso metterà lo studente in condizione di saper scegliere, dato un problema, la migliore metodologia risolutiva, attraverso la profonda comprensione dei requisiti e dei vincoli imposti dall'architettura.

Capacità comunicative:
Lo studente sarà in grado di motivare le proprie scelte nella proposta di uno specifico approccio realizzativo di un’applicazione Web, e fornire una analisi comparativa dell’approccio scelto con altri approcci possibili.

Capacità di apprendimento:
Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica di nuove metodologie, tecnologie e modelli di sviluppo di applicazioni Web.

- Erogato presso 1022267 PROGRAMMAZIONE PER IL WEB in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE BARTOLINI NOVELLA (Date degli appelli d'esame)

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

1022269 - SISTEMI DI BASI DI DATI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Completare le conoscenze acquisite sui Sistemi di Basi di Dati centralizzati. Acquisire conoscenze sui Sistemi di Basi di Dati distribuiti.
Acquisire conoscenze su modelli e linguaggi non relazionali.

Obiettivi specifici:
Metodi utilizzati per ottimizzare interrogazioni in Sistemi di Basi di Dati centralizzati e distribuiti. Metodi utilizzati per il controllo della concorrenza nei Sistemi di Basi di Dati distribuiti. Modelli e linguaggi diversi dal relazionale.

Conoscenza e comprensione:
Conoscere e comprendere: i principali metodi utilizzati per ottimizzare interrogazioni in Sistemi di Basi di Dati centralizzati e distribuiti e per il controllo della concorrenza nei Sistemi di Basi di Dati distribuiti. Conoscere e comprendere le motivazioni per l’uso di modelli e linguaggi diversi dal relazionale.

Applicare conoscenza e comprensione:
Valutare i costi delle operazioni dell’algebra relazionale in relazione al tipo di organizzazione fisica degli operandi. Esprimere interrogazioni ricorsive in un linguaggio basato sulla logica.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare il grado di efficienza di una interrogazione su una base di dati relazionale. Comprendere vantaggi e limiti del modello relazionale.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare le principali problematiche affrontate e le soluzioni adottate nei sistemi di basi di dati (sia centralizzati che distribuiti)

Capacità di apprendimento:
Apprendere a misurare la complessità di un sistema di basi di dati.

- Erogato presso 1022269 SISTEMI DI BASI DI DATI in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE PIRRO' GIUSEPPE (Date degli appelli d'esame)

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

1041483 - VERIFICA E VALIDAZIONE DEI SISTEMI SOFTWARE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti di base per la modellazione ed analisi di sistemi cyber-fisici.

Obiettivi specifici:
Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere ed usare un'ampia gamma di tecniche di modellazione, verifica e validazione per sistemi cyber-fisici.

Conoscenza e comprensione:
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali della modellazione ed analisi dei sistemi cyber-fisici modellati come sistemi dinamici sia tempo continuo che tempo discreto.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la modellazione, verifica e validazione di sistemi cyber-fisici.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche da impiegare nella modellazione, verifica e validazione di sistemi cyber-fisici.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con esperti di dominio su un'ampia gamma di argomenti relativi alla modellazione, verifica e validazione di sistemi cyber-fisici

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessitÃ , la letteratura scientifica di rilievo.

- Erogato presso 1041483 VERIFICA E VALIDAZIONE DEI SISTEMI SOFTWARE in Informatica L-31 NESSUNA CANALIZZAZIONE TRONCI ENRICO (Date degli appelli d'esame)

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

Gruppo opzionale: Insegnamenti tecnologici affini - (visualizza) 6

1031337 - BIOLOGIA COMPUTAZIONALE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Obiettivo generale del corso è di trasferire agli studenti le conoscenze dello stato dell’arte della biologia computazionale a seguito dell’avvento di tecnologie di sequenziamento massivo per la produzione di dati genomici e proteomici. Tali basi sono necessarie poi per permettere agli studenti di raggiungere le competenze per una corretta analisi delle problematiche proprie dell’area e la capacità di progettazione ed implementazione di un software adatto alla risoluzione del problema proposto. Pertanto il percorso formativo è finalizzato alla formazione di una figura professionale che sia in grado di intervenire nella risoluzione e gestione di progetti informatici in ambito biomolecolare.

Obiettivi specifici:

Conoscenza e comprensione:
Il corso di Biologia Computazionale punta a formare esperti di analisi di dati biomedici e progettisti di sistemi software in possesso di conoscenze di base di biologia molecolare e delle tecnologie usate per affrontare la gestione dell’enorme flusso di dati generati in questo settore. Tali figure dovranno essere in grado, a partire dalla piattaforma sperimentale di produzione dei dati (verranno particolarmente approfondite le problematiche derivanti dai dati prodotti con il sequenziamento massivo), di stabilire quali siano gli algoritmi di interesse per l’analisi dei dati grezzi del progetto. Essi dovranno inoltre acquisire una sensibilità ed un'apertura critica rispetto alla capacità di definizione del protocollo di analisi di dati tenendo conto delle risorse di calcolo a disposizione ed ottimizzare l’analisi di conseguenza. A fine corso gli studenti presenteranno inoltre capacità di gestione, integrazione ed interrogazione dell’enormi moli di dati prodotti dalle analisi al fine dell'ottenimento di risultati finali biologici, efficaci ed usabili, e della produzione di sistemi software per la comunità dei bioinformatici.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Gli obiettivi formativi sono realizzati attraverso lezioni frontali, attività di laboratorio ed esercitazioni nelle quali sono previste simulazioni di progetti di lavoro, svolgimento in classe o discussione con partecipazione diretta degli studenti relativamente a problemi e all’analisi di casi di studio. Durante le esercitazioni gli studenti apprenderanno come progettare e sviluppare
• una pipeline di analisi bioinformatica per il processamento dei dati grezzi
• l’auotomatizzazione ed ottimizzazione della pipeline di analisi
• un sistema software per la gestione ed interrogazione dei dati prodotti dall’analisi

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti del corso acquisiranno la capacità di elaborare informazioni complesse e/o frammentarie (ad esempio dovranno gestire dati di sequenze annotate solo in parte, ossia solo alcune di esse saranno associate ad un intervallo cromosomico di un organismo sequenziato, e spesso annotate in maniera non standard) e dovranno pervenire ad una modellazione dei dati pensata in maniera originale ed autonoma, scelta coerentemente con l'ambito biologico del proprio progetto sperimentale.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti saranno in grado di comunicare con i ricercatori dell’area biomedica, in modo chiaro, logico ed efficace, utilizzando gli strumenti metodologici acquisiti durante il corso e mediante termini propri dell’area della biologia computazionale. L'acquisizione di tali competenze sarà saggiata attraverso una verifica scritta e orale di un progetto sviluppato nel laboratorio.

Capacità di apprendimento:
Gli studenti dovranno aver acquisito la capacità critica, originale ed autonoma di rapportarsi a problematiche
proprie dei progetti di biologia computazionale e di applicare autonomamente le conoscenze acquisite durante il corso
in vista di un'eventuale prosecuzione degli studi a livello superiore (laurea specialistica) o nella più ampia prospettiva di
approfondimento culturale e professionale nel caso di un impiego nell’area biomedica/bioinformatica.

- CASTRIGNANO' TIZIANA
https://www.zanichelli.it/ricerca/prodotti/fondamenti-di-bioinformatica
(Date degli appelli d'esame)

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

1041761 - LINGUAGGI E COMPILATORI (obiettivi)
Obiettivi generali:
Lo studente imparera' come funziona un compilatore sia dal punto di vista teorico che pratico.

Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione:
Allo studente saranno presentate le parti della Teoria dei Linguaggi Formali e degli Automi necessarie ad avere una base teorica sul funzionamento dei compilatori.

Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente imparerà come usare noti strumenti pratici per la costruzione di compilatori, come Lex a YACC.

Capacità critiche e di giudizio:
Una parte facoltativa dell'esame consisterà nel produrre un compilatore per un semplice linguaggio di programmazione ad alto livello.

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

Capacità di apprendimento:
I fondamenti teorici e gli strumenti pratici introdotti nel corso forniranno allo studente una base solida per studi più avanzati in questo campo.

- FRANCESCHINI GIANNI (programma)
Analisi lessicale
Analisi sintattica
Analisi semantica
Generazione codice intermedio
Generazione codice macchina
Data-flow analysis
Strumenti pratici: lex e yacc

Slide del corso.
(Date degli appelli d'esame)

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

1022266 - PROGRAMMAZIONE DI SISTEMA (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso ha un deciso orientamento applicativo ed ha lo scopo di presentare le principali tecniche di programmazione e di utilizzo dei servizi di sistema in ambiente Unix/Linux e Windows.

Obiettivi specifici:
Vengono approfondite le tecniche di gestione delle risorse (file, memoria, processi, etc.) apprese in forma minimale nel corso di Sistemi Operativi I e vengono presentate tecniche di programmazione multi-thread, meccanismi di sincronizzazione, tecniche di programmazione in rete, servizi per la gestione della sicurezza. Sono presentati esempi reali di utilizzo all'interno di applicazioni di sistema.

Conoscenze e comprensione:
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito familiarità con le principali primitive che permettono di accedere i servizi messi a disposizione da un moderno sistema operativo e che sono necessarie per lo sviluppo di sofisticate applicazioni multipiattaforma. Nel contempo avrà raggiunto una migliore comprensione dei principi di funzionamento di un sistema operativo ed in generale dell'interazione tra applicazioni, librerie e servizi di sistema.

Applicazione di conoscenza e comprensione:
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di sviluppare applicazioni distribuite multipiattaforma per svolgere compiti di elevata complessità tenendo conto dei requisiti di efficienza, sicurezza ed affidabilità tipici dei servizi classici (scambio di messaggi, file, accesso remoto a risorse) e di individuare le soluzioni migliori per nuove esigenze applicative.

Capacitò di giudizio:
Gli studenti svilupperanno le capacità di valutazione necessaria per scegliere tra le
diverse alternative messe a disposizione da un moderno sistema operativo per l'accesso allre risorse, la sincronizzazione, il trasferimento di dati, la protezione e la sicurezza.

Capacità di comunicazione:
Gli studenti impareranno a giustificare e documentare le loro scelte, con riferimento alla documentazione tecnica ed a supportare la presentazione con risultati sperimentali.

Capacità di apprendimento:
La conoscenza degli aspetti generali di interazione tra applicazioni, librerie e servizi di sistema permetterà agli studenti di acquisire rapidamente confidenza con nuove tecniche e sistemi, oltre a quelli considerate nel corso, come ad esempio quelli real-time.

- Cianfriglia Marco (programma)
Il programma definitivo verrà reso disponibile al termine del corso

Materiale fornito dal docente sul sito web del corso: https://sites.google.com/view/programmazione-di-sistema-2021/home
(Date degli appelli d'esame)

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

1022267 - PROGRAMMAZIONE PER IL WEB (obiettivi)
Obiettivi generali:
Lo scopo del corso è lo studio del linguaggio java lato server, per la realizzazione di applicazioni web. Il corso fornisce inoltre un’analisi critica di diverse soluzioni implementative di molte funzionalità applicative comuni nello sviluppo di applicazioni web.

Obiettivi specifici:
Programmazione lato server mediante Java Servlet e pagine JSP.

Conoscenza e comprensione:
Il corso permetterà la comprensione del supporto fornito dal linguaggio Java alla realizzazione di applicazioni web. In particolare lo studente studierà le motivazioni alla base di tutte le scelte implementative, in particolare facendo riferimento alle architetture client-server e ai protocolli di rete in uso.

Applicare conoscenza e comprensione:
Attraverso il corso lo studente imparerà a riconoscere tra le possibili soluzioni applicative ad un problema, quale offra i maggiori vantaggi in termini di prestazioni, sicurezza, portabilità e efficienza.

Capacità critiche e di giudizio:
Il corso metterà lo studente in condizione di saper scegliere, dato un problema, la migliore metodologia risolutiva, attraverso la profonda comprensione dei requisiti e dei vincoli imposti dall'architettura.

Capacità comunicative:
Lo studente sarà in grado di motivare le proprie scelte nella proposta di uno specifico approccio realizzativo di un’applicazione Web, e fornire una analisi comparativa dell’approccio scelto con altri approcci possibili.

Capacità di apprendimento:
Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica di nuove metodologie, tecnologie e modelli di sviluppo di applicazioni 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)
Obiettivi generali:
Completare le conoscenze acquisite sui Sistemi di Basi di Dati centralizzati. Acquisire conoscenze sui Sistemi di Basi di Dati distribuiti.
Acquisire conoscenze su modelli e linguaggi non relazionali.

Obiettivi specifici:
Metodi utilizzati per ottimizzare interrogazioni in Sistemi di Basi di Dati centralizzati e distribuiti. Metodi utilizzati per il controllo della concorrenza nei Sistemi di Basi di Dati distribuiti. Modelli e linguaggi diversi dal relazionale.

Conoscenza e comprensione:
Conoscere e comprendere: i principali metodi utilizzati per ottimizzare interrogazioni in Sistemi di Basi di Dati centralizzati e distribuiti e per il controllo della concorrenza nei Sistemi di Basi di Dati distribuiti. Conoscere e comprendere le motivazioni per l’uso di modelli e linguaggi diversi dal relazionale.

Applicare conoscenza e comprensione:
Valutare i costi delle operazioni dell’algebra relazionale in relazione al tipo di organizzazione fisica degli operandi. Esprimere interrogazioni ricorsive in un linguaggio basato sulla logica.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare il grado di efficienza di una interrogazione su una base di dati relazionale. Comprendere vantaggi e limiti del modello relazionale.

Capacità comunicative:
Essere in grado di comunicare le principali problematiche affrontate e le soluzioni adottate nei sistemi di basi di dati (sia centralizzati che distribuiti)

Capacità di apprendimento:
Apprendere a misurare la complessità di un sistema di basi di dati.

- PIRRO' GIUSEPPE (programma)
- Database distribuiti
- Database a grafo
- Query ricorsive
- Not only SQL: Graph Databases, Key-Value Stores, Column Stores
-Controllo della concorrenza (locking distribuito, commitment distribuito)
-Ottimizzazione delle query
-Modelli di transazioni e meccanismi di locking

- Principles of Database Management: The Practical Guide to Storing, Managing and Analyzing Big and Small Data, Cambridge University Press, 2020.
- Dispense del corso
(Date degli appelli d'esame)

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

1041483 - VERIFICA E VALIDAZIONE DEI SISTEMI SOFTWARE (obiettivi)
Obiettivi generali:
Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti di base per la modellazione ed analisi di sistemi cyber-fisici.

Obiettivi specifici:
Il corso si propone di mettere gli studenti in grado di comprendere ed usare un'ampia gamma di tecniche di modellazione, verifica e validazione per sistemi cyber-fisici.

Conoscenza e comprensione:
Introduzione ad ampio spettro dei principi fondamentali della modellazione ed analisi dei sistemi cyber-fisici modellati come sistemi dinamici sia tempo continuo che tempo discreto.

Applicare conoscenza e comprensione:
Saper applicare il portafoglio di tecniche e gli approcci illustrati per la modellazione, verifica e validazione di sistemi cyber-fisici.

Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di prendere autonomamente decisioni razionali sulle tecniche da impiegare nella modellazione, verifica e validazione di sistemi cyber-fisici.

Capacità comunicative:
Gli studenti saranno in grado di interagire in modo proficuo con esperti di dominio su un'ampia gamma di argomenti relativi alla modellazione, verifica e validazione di sistemi cyber-fisici

Capacità di apprendimento:
Gli studenti saranno in grado di ampliare le loro conoscenze in modo autonomo consultando, secondo necessitÃ , la letteratura scientifica di rilievo.

- 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

Antonio Filieri, Henry Hoffmann, and Martina Maggio. 2014. Automated design of self-adaptive software with control-theoretical formal guarantees. In Proceedings of the 36th International Conference on Software Engineering (ICSE 2014). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 299–310. DOI:https://doi.org/10.1145/2568225.2568272

(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)
Il tirocinio formativo 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, da risolvere attraverso l'elaborazione di un progetto sviluppato con un approccio professionale.

- MEI ALESSANDRO (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

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