PORTALE DELLA DIDATTICA
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CORSO DI LAUREA MAGISTRALE in INGEGNERIA INFORMATICA (COMPUTER ENGINEERING)
Anno Accademico 2021/22
DIPARTIMENTO DI AUTOMATICA E INFORMATICA
Collegio di Ingegneria Informatica, del Cinema e Meccatronica
Sede: TORINO
Durata: 2 anni
Classe di laurea n° LM-32: INGEGNERIA INFORMATICA
Referente del corso
SANCHEZ SANCHEZ EDGAR ERNESTO   referente.lm.inf@polito.it
Corso tenuto in Inglese
Corso parzialmente offerto anche in Italiano
Corso accreditato EUR-ACE® European quality label for engineering degree programmes
Accreditato EUR-ACE

Risultati di apprendimento attesi
Conoscenza e capacità di comprensione
Le conoscenze e competenze attese riguarderanno i diversi ambiti disciplinari caratterizzanti i sistemi informatici di tipo complesso, oggetto del corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, quali: l'architettura di un sistema di elaborazione, la tecnologia delle basi di dati, l'ingegneria del software, le tecnologie ed i servizi di rete, la programmazione di un sistema informatico e le tecniche per la sicurezza informatica.

Ogni studente avrà l'opportunità di scegliere un orientamento del percorso di studi che gli permetterà di ampliare le proprie conoscenze in settori specifici dell'informatica (Automation and Intelligent Cyber-Physical Systems, Computer Networks and Cloud Computing, CyberSecurity, Artificial Intelligence e Data Analytics, Embedded Systems, Grafica e Multimedia, Software), acquisendo competenze specialistiche.

Modalità didattiche.

Queste conoscenze e capacità sono acquisite dagli studenti attraverso lezioni frontali, esercitazioni in aula e in laboratori informatici, e di tipo sperimentale. Nella maggior parte degli insegnamenti sono anche presenti altre attività, condotte in modo autonomo da ciascuno studente o da gruppi di lavoro assistiti dai docenti e organizzati con specifici obiettivi, ad esempio progetti di sistemi integrati hardware e software. Ogni insegnamento indica quanti crediti sono riservati a ciascuna modalità didattica.

Modalità di accertamento.

L'accertamento delle conoscenze e della capacità di comprensione avviene tramite esami scritti e orali, che comprendono quesiti relativi agli aspetti teorici ed applicativi e tramite la discussione dei risultati delle attività autonome singole o di gruppo. Si richiede la capacità di integrare le conoscenze acquisite in insegnamenti e contesti diversi e la capacità di valutare criticamente e scegliere modelli e metodi di soluzione.


Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine del percorso di studi lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze e competenze acquisite nei vari ambiti a diversi contesti, fondendole insieme grazie ad un'intensa attività sperimentale e di laboratorio, ad esempio: saper progettare e valutare sistemi di elaborazione di media complessità basati su processori dell'ultima generazione, gestire una base di dati, includendo le metodologie più recenti conseguite nell'ambito delle attività di ricerca nel settore, valutare le caratteristiche tecnologiche dei prodotti commerciali, conoscere l'infrastruttura, l'architettura e le tecnologie delle reti di calcolatori, con particolare riferimento alle tecnologie oggi maggiormente utilizzate e i servizi più comunemente offerti, valutare applicazioni e servizi offerti o da implementare nell'ambito delle reti geografiche, progettare e realizzare applicazioni i cui requisiti funzionali impongano una stretta interazione con il sistema operativo e la piattaforma hardware sottostante, conoscere e saper utilizzare e gli strumenti principali della moderna ingegneria del software, conoscere gli aspetti tecnici, organizzativi e giuridici relativi alla sicurezza nelle reti di calcolatori e nelle applicazioni di rete.

Modalità didattiche.

La capacità di applicare conoscenze e comprensione sono acquisite dallo studente tramite la progettazione guidata di sistemi hardware e di applicazioni software di natura diversa. Le lezioni in aula sono dedicate all'approfondimento di aspetti teorici, mentre le esercitazioni in aula sono propedeutiche alle attività progettuali. Le attività in laboratorio sono finalizzate alla sperimentazione pratica delle metodologie di progettazione introdotte in aula. È stimolata l'applicazione integrata di conoscenze acquisite in differenti insegnamenti o in modo autonomo.

Modalità di accertamento.

Gli accertamenti comprendono esami tradizionali (scritti e orali), con quesiti relativi agli aspetti teorici, all'analisi e al progetto di applicazioni software e di sistemi hardware. I quesiti di progetto richiedono la valutazione comparata di diverse scelte (“problem solving”). Viene verificata la capacità di applicare le conoscenze acquisite a problemi nuovi, anche di carattere interdisciplinare. Un accertamento complessivo delle capacità di applicare quanto appreso nei diversi insegnamenti avviene con la elaborazione della tesi di laurea, che richiede l'integrazione di conoscenze acquisite e la capacità di apportare nuovi sviluppi.


 

Area di apprendimento Risultati di apprendimento attesi Insegnamenti / attivita formative
Informatica (insegnamenti trasversali e comuni nei diversi orientamenti)   Conoscenza e comprensione
Gli obiettivi di apprendimento attesi riguarderanno i seguenti argomenti:
- Conoscenza delle moderne architetture di processori, con particolare riferimento ai processori pipelined, ARM e superscalari
- Progetto hardware e software di sistemi basati su microprocessore e dispositivi periferici
- Caratteristiche tecnologiche di un sistema per la gestione di basi di dati (DBMS)
- Tecniche per data warehouse, data mining, clustering e "association rule mining"
- Moderne tecnologie di reti di calcolatori, quali Ethernet e i protocolli IPv4 e IPv6
- Qualità del servizio (QoS) nelle reti a pacchetto, Voce su IP (VoIP), Virtual Private Networks (VPN)
- Principi di reti cellulari dal GSM al 5G
- Conoscenza dell'architettura dei sistemi operativi e tecniche per la sincronizzazione e per la comunicazione tra processi e thread concorrenti.
- Conoscenza delle tecniche di gestione dei dispositivi periferici e capacità di implementazoine di device drivers
- Interfacce utente grafiche e programmazione concorrente: caratteristiche generali, implementazione in sistemi operativi quali Windows e Unix/Linux.
- Macchine virtuali: principi generali; l'ambiente .NET
- Ciclo di vita e processo del software
- Analisi e progetto ad oggetti (UML), modelli di classi, relazioni e attributi.
- Modelli comportamentali del software e reti di Petri
- Processi di produzione del software tradizionali e innovativi.
- Problemi e tipologie di attacco delle debolezze delle reti e dei sistemi di elaborazione:
- Tecniche per la protezione delle informazioni
- Tecniche di autenticazione e relativi dispositivi hardware di autenticazione
- Protezione delle reti IP e delle applicazioni di rete.
- Modelli di workflow sicuro e commercio elettronico
- Aspetti giuridici: privacy, reati informatici, firma digitale, log retention.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà essere in grado di applicare la conoscenza acquisita per il raggiungimento dei seguenti obiettivi:
- Progettare e valutare sistemi di elaborazione di media complessità basati su processori dell'ultima generazione
- Gestire i principali dispositivi periferici dal punto di vista dell'hardware e del software.
- Gestire una base di dati, includendo le metodologie più recenti conseguite nell'ambito delle attività di ricerca nel settore
- Valutare le caratteristiche tecnologiche dei prodotti commerciali
- Conoscere le tecniche di analisi, progetto e interrogazione di basi di dati caratterizzate da volumi molto elevati di dati (data warehouse)
- Conoscere l'infrastruttura, l'architettura e le tecnologie delle reti di calcolatori, con particolare riferimento alle tecnologie oggi maggiormente utilizzate e i servizi più comunemente offerti.
- Valutare applicazioni e servizi offerti o da implementare nell'ambito delle reti geografiche
- Progettare e realizzare applicazioni i cui requisiti funzionali impongano una stretta interazione con il sistema operativo e la piattaforma hardware sottostante
- Gestire in maniera ottimale le risorse di un sistema di elaborazione (processori, memorie, periferici, etc.) mediante le tecniche di programmazione di sistema
- Conoscere e saper utilizzare gli strumenti principali della moderna ingegneria del software, intesa come disciplina che si occupa del "programming in the large"
- Conoscere approfonditamente le fasi di specifica dei requisiti e di progettazione, il paradigma ad oggetti e il linguaggio UML, la modellazione operazionale e la prototipazione del software.
- Gestire e organizzare un progetto software, verificandolo, validandolo e effettuandone il controllo di qualità.
- Conoscere gli aspetti tecnici, organizzativi e giuridici relativi alla sicurezza
nelle reti di calcolatori e nelle applicazioni di rete sia nel caso di reti chiuse (Intranet) sia per reti aperte (Internet).
- Saper progettare misure di protezione per le reti IP, per le applicazioni per il commercio elettronico e per la gestione elettronica dell'informazione.

 
Architetture dei sistemi di elaborazione - 02GOLOV - ING-INF/05 (10 cfu)
Computer architectures - 02LSEOV - ING-INF/05 (10 cfu)
Computer network technologies and services - 01OTWOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Data Science and Database Technology - 01SQJOV - ING-INF/05 (8 cfu)
Data Science e Tecnologie per le Basi di Dati - 01SQMOV - ING-INF/05 (8 cfu)
Information systems security - 01TYMOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Ingegneria del software - 05BIDOV - ING-INF/05 (8 cfu)
Programmazione di sistema - 02GRSOV - ING-INF/05 (10 cfu)
Sicurezza dei sistemi informativi - 01UDUOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Software engineering - 04GSPOV - ING-INF/05 (8 cfu)
System and device programming - 01NYHOV - ING-INF/05 (10 cfu)
Tecnologie e servizi di rete - 02KPNOV - ING-INF/05 (6 cfu)
 
Automation and Intelligent Cyber-Physical Systems   Conoscenza e comprensione
Gli obiettivi di apprendimento attesi riguarderanno i seguenti argomenti:
- Modellazione ed analisi di sistemi ad eventi discreti
- Metodologie per la soluzione di problemi di ottimizzazione con i relativi algoritmi
- Basi teoriche relative ai robot industriali e mobili, alla loro cinematica, dinamica e controllo
- Basi teoriche per lo studio del controllo robusto e H-infinito
- Tecniche per la l'analisi delle specifiche e la sintesi di controllori digitali, utilizzando gli approcci teorici indicati
- Modellizzazione e rappresentazione del flusso produttivo per sistemi complessi ed interconnessi
- Basi teoriche per lo studio dell'architettura del software di controllo che presiede alle varie funzioni di un sistema produttivo
- Metodologie per l'identificazione di sistemi dinamici e per il controllo in presenza di vincoli
- Analisi e calcolo delle prestazioni dei principali sistemi di controllo utilizzati nei moderni veicoli
- Tecniche di progetto di controllo orbitale e di assetto
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà essere in grado di applicare la conoscenza acquisita per il raggiungimento dei seguenti obiettivi:
- Modellazione e simulazione di sistemi a eventi discreti
- Impostare problemi di ottimizzazione di interesse per l'ingegneria e risolverli utilizzando tool appropriati
- Individuare le caratteristiche salienti per la scelta, l'utilizzo, la supervisione, la programmazione e il controllo di robot industriali e mobili, compresa la scelta dei sensori utilizzabili per specifici compiti
- Impostare il progetto di controllori robusti secondo le specifiche di progetto
- Apprendere le tecniche e gli strumenti software per la simulazione al calcolatore dei processi produttivi e per la stima numerica delle loro prestazioni
- Individuare e sapere progettare le caratteristiche salienti del software per l'automazione di fabbrica
- Analizzare le prestazioni dei dispositivi per il controllo dell'autoveicolo e condurne semplici progetti
- Identificare il modello di un sistema dinamico a partire da dati sperimentali e progettare controllori predittivi
- Conoscere la dinamica dei veicoli spaziali , la tecnologia dei sensori e attuatori, i requisiti di missione e le tecniche di progetto di controlli orbitali e di assetto.

 
Automotive control systems - 03MIQOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Convex optimization and engineering applications - 01OUWOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Digital control technologies and architectures - 01PDCOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Estimation, filtering, and system identification - 01RKYOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Machine learning for vision and multimedia - 01URPOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Modeling and control of cyberphysical systems - 01UDSOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Modelli e sistemi a eventi discreti - 01NNEOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Modern design of control systems - 01PDXOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Nonlinear control and aerospace applications - 01RKXOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Robotica - 04CFIOV - ING-INF/04 (6 cfu)
Sistemi robotici - 01UDOOV - ING-INF/04 (8 cfu)
Software architecture for automation - 01PECOV - ING-INF/04 (6 cfu)
 
Computer Networks and Cloud Computing   Conoscenza e comprensione
Gli obiettivi di apprendimento attesi riguarderanno i seguenti argomenti:
- Tecnologie di rete wired e wireless disponibili e loro caratteristiche
- Architetture, protocolli e servizi di rete più diffusi; comprensione di potenzialità, limiti, specificità di ciascuno
- Algoritmi impiegati nei moderni apparati di rete (switch, router) e algoritmi distribuiti
- Problematiche da risolvere in fase di progettazione delle reti e relativi strumenti teorici e pratici
- Middleware più usati per la realizzazione di software distribuito e relative interfacce di programmazione
- Linguaggi e tecniche di programmazione specifici per il software delle reti e delle applicazioni web
- Architetture di elaborazione per sistemi web, e pattern di elaborazione distribuita lato client e lato server
- Aspetti tecnici, organizzativi ed implicazioni legali relative alla sicurezza delle reti e alla protezione delle informazioni
- Tecniche per la valutazione e la misura delle prestazioni delle reti e dei sistemi distribuiti
- Tecniche e strumenti per il monitoraggio e la gestione delle reti
- Tecniche e strumenti per il progetto, la gestione ed il monitoraggio di centri di elaborazione dati e server virtualizzati
- Basi teoriche e caratteristiche degli algoritmi di codifica, trasmissione ed elaborazione delle informazioni multimediali e problematiche di qualità del servizio.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà essere in grado di applicare la conoscenza acquisita per il raggiungimento dei seguenti obiettivi:
- Progettare reti aziendali a partire dalle specifiche di progetto fino alla scelta e al dimensionamento dei singoli componenti
- Progettare e sviluppare software di rete ai diversi livelli della pila OSI
- Progettare e sviluppare applicazioni distribuite in ambito internet, adottando le moderne architetture distribuite in ambito web
- Progettare misure di protezione per la sicurezza di reti e applicazioni distribuite
- Progettare e sviluppare sistemi e applicazioni di trasmissione ed elaborazione di informazioni multimediali
- Valutare e misurare le prestazioni di reti, sistemi distribuiti e applicazioni distribuite
- Valutare la sicurezza di reti, sistemi distribuiti e applicazioni distribuite
- Gestire reti e sistemi distribuiti complessi, compresi i centri di calcolo con sistemi di virtualizzazione

 
Applicazioni Web I - 01UDFOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Cloud Computing - 01TYDOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Distributed systems programming - 01TXZOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Reti Locali e Data Center - 01SQOOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Software Networking - 01SQPOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Web Applications I - 01TXYOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Web Applications II - 01TXSOV - ING-INF/05 (6 cfu)
 
Grafica e Multimedia   Conoscenza e comprensione
Gli obiettivi di apprendimento attesi riguarderanno i seguenti argomenti:
- Sistemi percettivi umani, quali la sensibilità spaziale, temporale, tridimensionale, etc.
- La luce e i sistemi di colori
- Formati delle immagini grafiche
- Tecniche di modellazione e rendering
- Architetture hardware dei sistemi grafici e dispositivi per la grafica interattiva e la realtà virtuale
- Problematiche, descrizione, progetto, sviluppo, ambienti interattivi e real-time
- Animazione di personaggi virtuali
- Programmazione mediante API grafiche (es. OpenGL)
- Tecniche di analisi, elaborazione e compressione di immagini e filmati
- Tecniche di ricostruzione 3D e analisi del movimento da immagini e filmati
- Modelli utilizzati nella rappresentazione grafica di oggetti
- Modelli utilizzati nella rappresentazione virtuale della realtà
- Modelli utilizzati nella rappresentazione e manipolazione digitale di informazioni multimediali
- Tecniche di intelligenza artificiale e machine learning specifiche per contenuti ed applicazioni multimediali
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà essere in grado di applicare la conoscenza acquisita per il raggiungimento dei seguenti obiettivi:
- Modellare ambienti virtuali 3D
- Creare filmati in computer animation
- Creare applicazioni grafiche 2D e 3D interattive (es. applicazioni di realtà virtuale e entertainment)
- Sviluppare applicazioni di image processing e computer vision (es. programmi di target recognition e tracking)
- Sviluppare codici per la modellazione e l'animazione di fenomeni naturali (es. nubi, fuoco, gas, onde, ecc.)
- Creare modelli comportamentali per l'animazione e il controllo di personaggi virtuali
- Progettare e realizzare ambienti di realtà virtuale e realtà aumentata
- Utilizzare in maniera critica un qualsiasi algoritmo di codifica di informazioni multimediali
- Gestire le applicazioni real-time su reti IP, e in particolare quelle multimediali
- Valutare i problemi di qualità di servizio, ai vari livelli, da quello di rete a quello percettivo
- Utilizzare in maniera critica le tecniche di qualità di servizio, capendone i relativi costi e benefici
- Applicare tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per l’interrogazione di archivi multimediali, il riconoscimento di pattern e l'elaborazione automatica, la classificazione di immagini, video, suoni, ecc.
 
Computer animation - 01NPZOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Elaborazione dell'audio digitale - 01NWPOV - ING-INF/05 (6 cfu)
GPU programming - 01URVOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Image Processing and Computer vision - 01TUJOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Informatica grafica - 02BHIOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Internet video streaming - 01URSOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Realtà virtuale - 02KQEOV - ING-INF/05 (6 cfu)
 
Sviluppo del Software   Conoscenza e comprensione
Gli obiettivi di apprendimento attesi riguarderanno i seguenti argomenti:
- Progetto e gestione di sistemi informativi aziendali quale supporto all'organizzazione e ai bisogni dell'azienda
- Gestione ed organizzazione di progetti software di dimensioni elevate, ovvero di progetti che coinvolgono numerosi programmatori per lunghi periodi di tempo.
- Sistemi distribuiti, quali le reti geografiche di calcolatori e le reti di telecomunicazione radiomobili
- Comunicazione, sincronizzazione ed interazione tra i prodotti applicativi e i componenti hardware
- Progetto di reti aziendali e data center
- Metodi per la rappresentazione della conoscenza, machine learning, e reasoning
- Progetto di applicazioni multimediali distribuite, con enfasi su tecniche per la codifica e trasmissione di informazioni audio e video
- Teoria dei linguaggi formali e tecniche di progettazione dei compilatori
- Interazione uomo macchina e processi di progettazione centrati sull’utente
- la conoscenza di alcune delle più attuali problematiche genetiche nell'approccio di medicina personalizzata, e delle principali soluzioni SW per analisi bioinformatiche complesse

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà essere in grado di applicare la conoscenza acquisita per il raggiungimento dei seguenti obiettivi:
- Analizzare e progettare software a livello applicativo, complesso e articolato, in generale su piattaforme hardware disponibili sul mercato
- Progettare applicazioni capaci di apprendere e manipolare conoscenza
- Analizzare e progettare applicazioni a supporto del funzionamento di organizzazioni e aziende, con enfasi sull'analisi di costi e benefici e sull'adeguatezza delle applicazioni all'organizzazione
- Scrivere software in ambienti distribuiti
- Valutare le prestazioni di sistemi distribuiti
- Sviluppare applicazioni e servizi avanzati su reti locali e geografiche
- Progettare applicazioni per la gestione e trasmissione di audio, immagini, video
- Valutare l’usabilità dei prodotti informatici e progettare interfacce utente
- Progettare e implementare traduttori guidati dalla sintassi per linguaggi di programmazione
- Progettare e implementare soluzioni algoritmiche affidabili per problemi biologici
 
Bioinformatics - 01OVFOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Formal languages and compilers - 02JEUOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Human Computer Interaction - 02JSKOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Information systems - 01PDWOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Mobile application development - 01PFPOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Model-based software design - 01OUZOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Software Engineering II - 01SQNOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Technologies for Autonomous Vehicles - 01SQHOV - ING-INF/04 (2 cfu)
Technologies for Autonomous Vehicles - 01SQHOV - ING-INF/05 (3 cfu)
Technologies for Autonomous Vehicles - 01SQHOV - ING-IND/14 (1 cfu)
 
Sistemi embedded   Conoscenza e comprensione
- Progetto di sistemi digitali complessi
- Metodologie di descrizione dell'hardware nonché al loro utilizzo nell'ambito di sistemi automatici di sintesi
- Ottimizzazioni delle varie fasi di progetto, allo scopo di migliorare le prestazioni del prodotto finale riguardo a caratteristiche quali la dissipazione di potenza, velocità, affidabilità, etc.
- Correttezza ed affidabilità del prodotto finale
- Programmazione concorrente e sistemi operativi per sistemi embedded
- Progetto di sistemi embedded a basso consumo
- Tecniche per il progetto di sistemi elettronici affidabili

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà essere in grado di applicare la conoscenza acquisita per il raggiungimento dei seguenti obiettivi:
- Progettare sistemi digitali complessi
- Modellare sistemi digitali tramite un linguaggio di descrizione dell'hardware
- Eseguire, valutare ed interpretare i risultati di una simulazione
- Eseguire, valutare ed interpretare i risultati di una sintesi automatica di circuiti digitali
- Comprendere le specificità di un sistema operativo embedded, valutarne l'efficienza
- Progettare applicazioni concorrenti e distribuite
- Progettare sistemi embedded multiprocessore
- Progettare sistemi elettronici affidabili


 
Cybersecurity for Embedded Systems - 01UDNOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Electronic systems engineering - 01NOKOV - ING-INF/01 (6 cfu)
Electronics for embedded systems - 01NWMOV - ING-INF/01 (10 cfu)
Energy management for IoT - 01UDGOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Microelectronic systems - 01NOYOV - ING-INF/01 (6 cfu)
Modeling and optimization of embedded systems - 01NWNOV - ING-INF/01 (6 cfu)
Operating systems for embedded systems - 02NPSOV - ING-INF/05 (8 cfu)
Programming for IoT applications - 03QWROV - ING-INF/05 (6 cfu)
Specification and simulation of digital systems - 02LQDOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Synthesis and optimization of digital systems - 02LVNOV - ING-INF/05 (6 cfu)
System-on-chip architecture - 01QYHOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Testing and fault tolerance - 01RKZOV - ING-INF/05 (6 cfu)
 
Artificial Intelligence e Data Analytics   Conoscenza e comprensione
- Infrastrutture distribuite e paradigimi per acquisire e gestire grandi moli di dati
- Basi di dati non relazionali e relative metodologie di progettazione
- Piattaforme di cloud computing nell’ambito delle applicazioni per Big data
- Tecniche di problem solving;
- Logica proposizionale e del primo ordine;
- Metodi di rappresentazione della conoscenza; .
- Metodi per trattare sistemi in presenza di incertezza;
- Metodi di base per il riconoscimento di pattern;
- Modelli di reti neurali e tecniche di addestramento;
- Metodologie di gestione e analisi di dati biologici e/o biomedicali.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- Scrittura di programmi distribuiti per analizzare grandi moli di dati tramite nuovi paradigmi di programmazione
- Integrazione di sorgenti di dato eterogenee e protocolli di comunicazione
- Progettazione di basi di dati non relazionali
- Identificazione e realizzazione di sistemi cloud per i big data
- Analisi e progetto di programmi per la soluzione di problemi complessi (pianificazione, problemi con vincoli, giochi).
- Modellazione aspetti differenti del mondo (dimostrazione, pianificazione, verifica di circuiti, ecc.) mediante la logica.
- Progettazione di sistemi basati sulla conoscenza (Web Semantico, ecc.)
- Progettazione di sistemi basati su transfer learning
- Progettazione di sistemi di ragionamento in situazioni complesse (Sistemi Esperti, ecc.).
- Realizzazione di sistemi per la classificazione.
- Applicazione delle reti neurali alla soluzione di problemi di categorizzazione, di riconoscimento e di predizione di pattern.
- Estrarre nuova conoscenza a partire da raccolte di dati biologici e/o biomedicali.
 
Advanced Machine Learning - 01URWOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Algoritmi e analisi dei dati in medicina e scienze della vita - 01VIWOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Big data: architectures and data analytics - 01QYDOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Computational intelligence - 01URROV - ING-INF/05 (6 cfu)
Machine learning and pattern recognition - 01URTOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Machine learning in applications - 01URXOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Optimization methods and algorithms - 01OUVOV - MAT/09 (6 cfu)
 
CyberSecurity e Sicurezza Informatica   Conoscenza e comprensione
- Fondamenti della sicurezza
- Crittografia a chiave pubblica
- Tecnologie per la sicurezza
- Tecniche di analisi dei rischi
- Metodi per la valutazione della sicurezza di sistemi informativi
- Fondamenti teorici della crittografia ed attacchi crittografici
- Protocolli di rete e tipologie di attacchi
- Tecniche di verifica analitica e sperimentale

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Le conoscenze acquisite saranno applicate a:
- definizione dei requisiti di sicurezza
- progettazione degli aspetti di sicurezza di un sistema informatico
- valutazione delle soluzioni alternative
- stesura di un rapporto di analisi dei rischi
- stesura di un rapporto di analisi della sicurezza dei sistemi informativi

 
Big data: architectures and data analytics - 01QYDOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Cryptography - 03LPYOV - ING-INF/05 (3 cfu)
Cryptography - 03LPYOV - MAT/03 (3 cfu)
Cybersecurity - 01UDROV - ING-INF/05 (6 cfu)
Information systems security - 01TYMOV - ING-INF/05 (6 cfu)
Security verification and testing - 01TYAOV - ING-INF/05 (6 cfu)
 
Crediti liberi     Crediti liberi - 62ICPOV - *** N/A *** (6 cfu)
 
Tesi     Final project work - 05KSDOV - *** N/A *** (30 cfu)
Final project work - 03KSDOV - *** N/A *** (18 cfu)
Tesi - 29EBHOV - *** N/A *** (30 cfu)
Tesi - 22EBHOV - *** N/A *** (18 cfu)
 
Tirocinio     Tirocinio - 10CWHOV - *** N/A *** (12 cfu)
 
Autonomia di giudizio
L'autonomia di giudizio viene esercitata dagli studenti nei momenti in cui viene loro chiesto di sviluppare un progetto. Come solitamente accade nella realtà, la definizione delle specifiche da sviluppare non è esaustiva, perciò lascia un certo grado di libertà allo studente che deve essere capace di fare delle scelte personali sulla base di una valutazione delle possibili soluzioni alternative.
E' anche previsto, in una delle aree, un insegnamento dedicato allo sviluppo di un progetto interdisciplinare di ampio respiro.
Questo approccio è caratteristico di alcuni insegnamenti svolti sia nel primo che nel secondo anno di corso, in
particolare nei corsi di ingegneria del software, della programmazione di sistema ed in tutti i laboratori sperimentali.
Infine la tesi di laurea è, di norma, un momento di sintesi nel quale lo studente è coinvolto nel gruppo di ricerca del relatore o eventualmente in un contesto aziendale. Lo studente deve elaborare ed implementare soluzioni originali su un aspetto di tematiche spesso interdisciplinari.
Abilità comunicative
Le abilità comunicative vengono esercitate e valutate attraverso la specifica stesura di rapporti scritti per documentare gli algoritmi ed i metodi utilizzati nelle esercitazioni di laboratorio e nello sviluppo di progetti.
Queste attività sono svolte spesso all'interno di piccoli gruppi. Ciò permette di sviluppare l'abilità di lavorare in gruppo, di sottoporre il proprio lavoro ad una valutazione esterna e di predisporre presentazioni tecniche con l'uso di slide o altre tecniche di comunicazione.
Alcuni insegnamenti prevedono la presentazione orale dei lavori individuali o di gruppo, come parte della prova di accertamento. Questa attività viene considerata come un esercizio di comunicazione in pubblico.
Il corso di studi favorisce pertanto la crescita della capacità di ricercare, valutare criticamente e comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni, capacità di controllare e verificare le fonti documentarie e di spiegare e documentare le proprie scelte, utilizzando opportunamente i mezzi che la moderna tecnologia informatica mette a disposizione.
Capacità di apprendimento
La capacità di apprendimento viene sviluppata ponendo lo studente nelle condizioni di imparare con la massima resa (o con il minimo sforzo) il materiale proposto in aula, per applicarlo nella fase di esercitazione in aula o in laboratorio e per sviluppare piccoli progetti, sottoponendogli anche del materiale aggiuntivo che deve essere elaborato autonomamente, in vista della prova d'esame e finale. Ciò permette allo studente di sviluppare le sue capacità di apprendere nello studio auto-diretto o autonomo, qualità indispensabile nell'aggiornamento continuo delle proprie conoscenze.
 


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