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Informatica

14BHDOA, 14BHDLX, 14BHDMK, 14BHDMQ, 14BHDNX, 14BHDOD, 14BHDPC

A.A. 2023/24

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettrica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Energetica - Torino
Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Fisica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 32
Esercitazioni in aula 30
Esercitazioni in laboratorio 18
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Calimera Andrea - Corso 6   Professore Ordinario IINF-05/A 32 30 18 0 13
Corno Fulvio - Corso 3   Professore Ordinario IINF-05/A 32 30 0 0 7
Montrucchio Bartolomeo - Corso 4 Professore Ordinario IINF-05/A 32 30 0 0 15
Rebaudengo Maurizio - Corso 2 Professore Ordinario IINF-05/A 27,5 30 0 0 15
Sanna Andrea - Corso 1 Professore Ordinario IINF-05/A 32 30 0 0 11
Vinco Sara - Corso 5   Professore Associato IINF-05/A 32 30 7,5 0 6
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/05 8 A - Di base Matematica, informatica e statistica
2023/24
L’insegnamento, obbligatorio per tutti gli studenti, si propone un duplice obiettivo: da un lato, introdurre gli studenti alle problematiche legate all’informatica sia dal punto di vista “culturale” che da quello tecnologico. Dall’altro, insegnare l’uso di un linguaggio di programmazione per un elaboratore, quale strumento per la soluzione di problemi reali.
This course, mandatory for all the students, has a twofold objective: on one hand, to introduce to the student to the “cultural” and technological issues related to computer science. On the other hand, the course aims at teaching the use of a computer programming language as a way to solve realistic problems.
Lo studente deve acquisire due tipologie fondamentali di conoscenze: (i) la capacità di risolvere problemi concreti mediante programmi da implementare in un linguaggio di programmazione ed eseguire su un calcolatore; (ii) la capacità di comprendere aspetti quantitativi dell’informatica quali prestazioni, capacità di calcolo, rappresentazione dell’informazione, e l’organizzazione degli elaboratori. Queste capacità vengono applicate alla soluzione di problemi di rilevanza pratica.
Lo studente deve acquisire due tipologie fondamentali di conoscenze: (i) la capacità di risolvere problemi concreti mediante programmi da implementare in un linguaggio di programmazione ed eseguire su un calcolatore; (ii) la capacità di comprendere aspetti quantitativi dell’informatica quali prestazioni, capacità di calcolo, rappresentazione dell’informazione, e l’organizzazione degli elaboratori. Queste capacità vengono applicate alla soluzione di problemi di rilevanza pratica.
Il corso non prevede particolari prerequisiti. Si richiedono principalmente alcune nozioni basilari dell’Analisi Matematica (per esempio, il concetto di funzione) e un livello minimo di familiarità con l'interazione con il computer.
Il corso non prevede particolari prerequisiti. Si richiedono principalmente alcune nozioni basilari dell’Analisi Matematica (per esempio, il concetto di funzione) e un livello minimo di familiarità con l'interazione con il computer.
o Teoria [8 ore] + Rappresentazione dell’informazione + Architetture dei sistemi di elaborazione + Architettura software o Problem solving e algoritmi [12 ore] + diagrammi di flusso (flow chart), pseudo-codice per la risoluzione di problemi concreti complessi o Linguaggio Python (40 ore) + Tipi di dato primitivi + Variabili e costanti numeriche + Stringhe e metodi per stringhe + Input e Output di dati numerici e di stringhe + Operatori aritmetici elementari, potenze, funzioni matematiche + Variabili booleane e operatori + Costrutti di controllo di flusso (condizionali e iterativi) + Funzioni e passaggio di parametri + Liste, Insiemi, Dizionari + Strutture complesse (dizionari di insiemi e dizionari di liste) + Lettura e scrittura di file di testo + Gestione delle eccezioni
o Teoria [8 ore] + Rappresentazione dell’informazione + Architetture dei sistemi di elaborazione + Architettura software o Problem solving e algoritmi [12 ore] + diagrammi di flusso (flow chart), pseudo-codice per la risoluzione di problemi concreti complessi o Linguaggio Python (40 ore) + Tipi di dato primitivi + Variabili e costanti numeriche + Stringhe e metodi per stringhe + Input e Output di dati numerici e di stringhe + Operatori aritmetici elementari, potenze, funzioni matematiche + Variabili booleane e operatori + Costrutti di controllo di flusso (condizionali e iterativi) + Funzioni e passaggio di parametri + Liste, Insiemi, Dizionari + Strutture complesse (dizionari di insiemi e dizionari di liste) + Lettura e scrittura di file di testo + Gestione delle eccezioni
Il corso prevede circa 15 ore di esercitazione in laboratorio, nelle quali gli argomenti discussi in aula verranno tradotti in programmi Python.
Il corso prevede circa 15 ore di esercitazione in laboratorio, nelle quali gli argomenti discussi in aula verranno tradotti in programmi Python.
Ogni settimana gli studenti avranno 4,5 ore di lezione/esercitazione frontale e 1,5 ore di laboratorio (a partire dalla seconda settimana). Le lezioni saranno suddivise in diverse tipologie: + Teoria: illustrazione di argomenti teorici ed esercizi sugli stessi + PPS: Problem posing & solving: analisi di problemi ‘completi’ (es. simili ai temi d’esame), discussione in aula, progettazione con flow chart o pseudo codice (anche di complessità superiore rispetto all conoscenze di programmazione acquisite fino a quel punto). Man mano che si procede con le settimane, si potranno implementare in python delle porzioni via via crescenti dell’esercizio + Programmazione: illustrazione dei costrutti del linguaggio Python e loro dimostrazione usando l'esemplicazione sul PC. Per ogni settimana verranno identificati (e comunicati agli studenti): + Obiettivo della settimana + Capitoli/paragrafi del libro trattati + Capitoli/paragrafi del libro assegnati come studio individuale + Esercizi di laboratorio + Esercizi proposti (tratti dal libro) assegnati come studio individuale + Slide di teoria e di programmazione + Problema analizzato nel PPS
Ogni settimana gli studenti avranno 4,5 ore di lezione/esercitazione frontale e 1,5 ore di laboratorio (a partire dalla seconda settimana). Le lezioni saranno suddivise in diverse tipologie: + Teoria: illustrazione di argomenti teorici ed esercizi sugli stessi + PPS: Problem posing & solving: analisi di problemi ‘completi’ (es. simili ai temi d’esame), discussione in aula, progettazione con flow chart o pseudo codice (anche di complessità superiore rispetto all conoscenze di programmazione acquisite fino a quel punto). Man mano che si procede con le settimane, si potranno implementare in python delle porzioni via via crescenti dell’esercizio + Programmazione: illustrazione dei costrutti del linguaggio Python e loro dimostrazione usando l'esemplicazione sul PC. Per ogni settimana verranno identificati (e comunicati agli studenti): + Obiettivo della settimana + Capitoli/paragrafi del libro trattati + Capitoli/paragrafi del libro assegnati come studio individuale + Esercizi di laboratorio + Esercizi proposti (tratti dal libro) assegnati come studio individuale + Slide di teoria e di programmazione + Problema analizzato nel PPS
- Dispense del corso a cura del docente - Concetti di informatica e fondamenti di Python (Seconda edizione), Cay Horstmann Rance D. Necaise, APOGEO, ISBN 9788891635433, http://www.apogeoeducation.com/concetti-di-informatica-e-fondamenti-di-python.html
- Dispense del corso a cura del docente - Concetti di informatica e fondamenti di Python (Seconda edizione), Cay Horstmann Rance D. Necaise, APOGEO, ISBN 9788891635433, http://www.apogeoeducation.com/concetti-di-informatica-e-fondamenti-di-python.html
Dispense; Esercizi; Esercizi risolti; Esercitazioni di laboratorio; Esercitazioni di laboratorio risolte; Video lezioni tratte da anni precedenti;
Lecture notes; Exercises; Exercise with solutions ; Lab exercises; Lab exercises with solutions; Video lectures (previous years);
E' possibile sostenere l’esame in anticipo rispetto all’acquisizione della frequenza
You can take this exam before attending the course
Modalità di esame: Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Computer-based written test in class using POLITO platform;
... L’esame consiste in una prova al calcolatore mirata ad accertare le conoscenze dello studente sia sugli aspetti teorici della materia (tramite esercizi numerici o a risposta aperta) sia sulla parte di programmazione (tramite la realizzazione di uno o più programmi in linguaggio Python che implementino la soluzione di problemi pratici). La durata della prova scritta è di 1,5 ore e non prevede l'uso di materiale didattico da parte degli studenti. La prova scritta prevede un voto massimo di 30 e lode. In sede di discussione della prova scritta, un approfondimento orale puo’ svolgersi su richiesta del docente e verte su tutti gli argomenti trattati nel corso ed ha lo scopo di accertare ed approfondire le conoscenze dello studente.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Computer-based written test in class using POLITO platform;
L’esame consiste in una prova al calcolatore mirata ad accertare le conoscenze dello studente sia sugli aspetti teorici della materia (tramite esercizi numerici o a risposta aperta) sia sulla parte di programmazione (tramite la realizzazione di uno o più programmi in linguaggio Python che implementino la soluzione di problemi pratici). La durata della prova scritta è di 1,5 ore e non prevede l'uso di materiale didattico da parte degli studenti. La prova scritta prevede un voto massimo di 30 e lode.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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