Piani di Studio - Coorte 2025/26

Il Corso di Laurea Magistrale in Informatica, coorte 2025/26, ha previsto i seguenti sei nuovi curricula, per adattare il proprio percorso formativo alle esigenze del mondo del lavoro:


Artificial Intelligence and Machine Learning

Il curriculum è progettato per fornire una solida preparazione teorica e pratica nel campo dell'intelligenza artificiale, con un focus particolare sull'apprendimento automatico e sul ragionamento automatico. Gli studenti acquisiranno competenze avanzate in tecniche di ottimizzazione, apprendimento automatico avanzato e intelligenza artificiale distribuita, con applicazioni in settori chiave come la visione artificiale e il linguaggio naturale. L’approccio pratico e applicativo del curriculum consente agli studenti di sviluppare abilità nell'implementazione di algoritmi complessi e soluzioni intelligenti, preparandoli a ruoli chiave nel mondo dell'innovazione tecnologica e dell'intelligenza artificiale.

Nome Completo dell’Insegnamento

S.S.D.

CFU

 
 

Primo Semestre

 

 

 

Algoritmi e Complessità

INFO-01/A

9

 

Artificial and Swarm Intelligence

INFO-01/A

6

 

Machine Learning /oppure/  Crediti Liberi

====

6

 

Deep Learning: Core Models and Methods

INFO-01/A

6

 

Ulteriori Conoscenze Linguistiche

====

3

 
       

Secondo Semestre

 

 

 

Heuristics and Metaheuristics for Optimization and Learning

INFO-01/A

6

 

Deep Learning: Advanced Models and Methods

INFO-01/A

6

 

Numerical Methods for Scientific Computing

MATH-05/A

6

 

Sistemi Robotici /oppure/  Crediti Liberi

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo A1

 

 

        Semantic Web

INFO-01/A

6

 

        Advanced Computer Graphics

INFO-01/A

6

 

        Computer Vision

INFO-01/A

6

 

        Computer Security

INFO-01/A

6

 
       

Terzo Semestre

 

 

 

Knowledge Representation and Reasoning

INFO-01/A

6

 

Advanced Robotic and Autonomous Systems

INFO-01/A

6

 

Ottimizzazione

MATH-06/A

6

 

Stages e tirocini

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo A2

 

 

        Natural Language Processing

INFO-01/A

6

 

        Linguaggi Formali 

INFO-01/A

6

 

        Software Quality and Project Development

INFO-01/A

6

 

        Multimedia

INFO-01/A

6

 
       

Quarto Semestre

 

 

 

Artificial Intelligence for Language Processing

INFO-01/A

6

 

Generative Artificial Intelligence

INFO-01/A

6

 

Prova finale

====

18

 

 

 

 

 

TOTALE  CFU

 

120

 

 
 

Computer Vision and Multimedia Technologies

Il curriculum mira a formare esperti nel campo della visione artificiale e delle tecnologie multimediali, fornendo una solida base teorica e pratica. Gli studenti acquisiranno competenze avanzate nelle tecnologie di elaborazione delle immagini, apprendimento automatico e intelligenza artificiale, con un focus sull'applicazione di queste tecniche alla creazione, analisi e sicurezza dei contenuti multimediali. Attraverso una combinazione di corsi teorici e laboratori pratici, gli studenti svilupperanno capacità tecniche per affrontare sfide complesse come il riconoscimento delle immagini, la gestione dei dati multimediali e l'uso di tecnologie avanzate. 

Nome Completo Insegnamento

S.S.D.

CFU

 
 

 

 

 

 

Primo Semestre

Algoritmi e Complessità

INFO-01/A

9

 

Multimedia e Laboratorio (modulare)

    modulo Multimedia

    modulo Laboratorio

 

 

INFO-01/A

6

 

INFO-01/A

3

 

Crediti a Scelta /oppure/  Machine Learning

====

6

 

Deep Learning: Core Models and Methods

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Secondo Semestre

Advanced Computer Graphics

INFO-01/A

6

 

Deep Learning: Advanced Models and Methods

INFO-01/A

6

 

Numerical Methods for Scientific Computing

MATH/05-A

6

 

Crediti a Scelta dello Studente

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo B1:

 

 

        Multimedia Forensics

INFO-01/A

6

 

        Computer Security

INFO-01/A

6

 

        Semantic Web

INFO-01/A

6

 

        Medical Imaging

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Terzo Semestre

Multimedia Coding

INFO-01/A

6

 

Ottimizzazione

MATH/06-A

6

 

Ulteriori Conoscenze Linguistiche

====

3

 

Stages e tirocini

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo B2:

 

 

        Software Quality and Project Development

INFO-01/A

6

 

        Audio Processing

INFO-01/A

6

 

        Multimedia Security and Biometry

INFO-01/A

6

 

        Information Technology Law

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Quarto Semestre

Computer Vision e Laboratorio (modulare)

    modulo Computer Vision

    modulo Laboratorio

 

 

INFO-01/A

6

 

INFO-01/A

3

 

Generative Artificial Intelligence

INFO-01/A

6

 

Prova finale

====

18

 

 

 

 

 

TOTALE  CFU

 

120

 


Distributed Architectures and Cybersecurity

Il curriculum mira a formare professionisti con competenze avanzate nello sviluppo e nella sicurezza dei sistemi distribuiti. Gli studenti acquisiranno solide basi teoriche, accompagnate da una forte componente pratica, per affrontare le sfide legate alla progettazione e alla gestione di sistemi complessi e sicuri. Il programma offre un'esplorazione approfondita delle tecnologie emergenti e delle soluzioni innovative, con particolare attenzione alla sicurezza informatica e alla protezione dei dati. Attraverso laboratori e progetti applicativi, gli studenti svilupperanno competenze pratiche e specialistiche, preparandosi a ruoli strategici nell'industria tecnologica.

Nome Completo Insegnamento

S.S.D.

CFU

 
 

 

 

 

 

Primo Semestre

Algoritmi e Complessità

INFO-01/A

9

 

Crittografia

INFO-01/A

9

 

Ingegneria dei Sistemi Distribuiti e Laboratorio (modulare)

    modulo Ingegneria dei Sistemi Distribuiti 

    modulo Laboratorio

 

 

INFO-01/A

6

 

INFO-01/A

3

 

Ottimizzazione

MATH/06-A

6

 

 

 

 

 

Secondo Semestre

Blockchain e Cryptocurrencies

INFO-01/A

6

 

Computer Security e Laboratorio (modulare)

    modulo Computer Security

    modulo Laboratorio

 

 

INFO-01/A

6

 

INFO-01/A

3

 

Analisi Numerica

MATH/05-A

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo C1:

 

 

        Semantic Web

INFO-01/A

6

 

        Principi della Programmazione Parallela

INFO-01/A

6

 

        Computer Vision

INFO-01/A

6

 

        Advanced Computer Graphics

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Terzo Semestre

Wireless Systems

INFO-01/A

6

 

Ulteriori Conoscenze Linguistiche

====

3

 

Stages e tirocini

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo C2:

 

 

        Cryptographic Engineering

INFO-01/A

6

 

        GPU Computing for HPC

INFO-01/A

6

 

        Software Qaulity and Project Development

INFO-01/A

6

 

        Virtual Systems

INFO-01/A

6

 

Crediti Liberi a Scelta dello Studente

====

6

 

 

 

 

 

Quarto Semestre

Sistemi Cloud e Laboratorio (modulare)

    modulo Sistemi Cloud

    modulo Laboratorio

 

 

INFO-01/A

6

 

INFO-01/A

3

 

Crediti Liberi a Scelta dello Studente

====

6

 

Prova finale

====

18

 

 

 

 

 

TOTALE  CFU

 

120

 


Health Informatics

Il curriculum è strutturato per fornire agli studenti una solida preparazione in biologia computazionale e bioinformatica, combinando conoscenze in biologia molecolare con avanzate tecniche informatiche e di analisi dati. Il programma integra competenze teoriche e pratiche in settori chiave come machine learning, analisi dei dati omici, diagnostica molecolare e genomica, preparandoli a svolgere ruoli specialistici in biotecnologia, sanità, ricerca biomedica e altre aree della bioinformatica applicata. Gli studenti avranno l'opportunità di sviluppare competenze avanzate su tecnologie all'avanguardia attraverso laboratori, progetti e tirocini. 

Nome Completo Insegnamento 

S.S.D.

CFU

 
 

 

 

 

 

Primo Semestre

Algoritmi e Complessità

INFO-01/A

9

 

Bioinformatic Foundations

INFO-01/A

6

 

Molecular and Computational Biology (modulare)

    mod. Molecular Biology

    mod. Computational Biology

 

 

 

BIOS-08/A

4

 

BIOS-10/A

5

 

Crediti Liberi a Scelta dello Studente

====

6

 

 

 

 

 

Secondo Semestre

Omics Data Analysis

INFO-01/A

6

 

Computational Genomics (modulare)

    modulo Genomics Data Analysis

    modulo Computational Approaches for Precision Medicine in Oncology 

 

 

 

MEDS-01/A

3

 

MEDS-09/A

6

 

Computational Molecular Diagnostic (modulare)

    Tools and models for Molecular Biomarkers extraction

    Analysis of Molecular Biomarkers

 

 

 

MEDS-02/B

6

 

MEDS-26/D

3

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo D1:

 

 

        Advanced Computer Graphics

INFO-01/A

6

 

        Heuristics and Metaheuristics for Optimization and Learning

INFO-01/A

6

 

        Sistemi Cloud

INFO-01/A

6

 

        Computer Security

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Terzo Semestre

Network Based Big Data Analytics

INFO-01/A

6

 

In Silico Medicine and Simulation

INFO-01/A

9

 

Ulteriori Conoscenze Linguistiche

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo D2:

 

 

        Information Technology Law

INFO-01/A

6

 

        Machine Learning

INFO-01/A

6

 

        Multimedia

INFO-01/A

6

 

        Knowledge Representation and Reasoning

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Quarto Semestre

Medical Imaging

INFO-01/A

6

 

Crediti Liberi a Scelta dello Studente

====

6

 

Prova finale

====

18

 

 

 

 

 

TOTALE  CFU

 

120

 


Quantum Programming & High Performance Computing

Il curriculum ha l'obiettivo di formare esperti in ambiti avanzati del calcolo quantistico e del calcolo ad alte prestazioni. Il programma mira a fornire agli studenti competenze teoriche e pratiche per affrontare sfide complesse nel campo dell'informatica quantistica e parallela. Attraverso lo studio di algoritmi quantistici, crittografia avanzata, programmazione parallela e machine learning, gli studenti saranno in grado di sviluppare soluzioni innovative in vari settori tecnologici. La preparazione include anche esperienze pratiche su sistemi di calcolo ad alte prestazioni, permettendo agli studenti di affrontare problemi reali con strumenti all'avanguardia.

Nome Completo Insegnamento 

S.S.D.

CFU

 
 

 

 

 

 

Primo Semestre

Algoritmi e Complessità

INFO-01/A

9

 

Crittografia

INFO-01/A

9

 

Introduzione alla Meccanica Quantistica

PHYS-04/A

6

 

Crediti a Scelta /oppure/ Quantum Computer Programming

====

6

 

 

 

 

 

Secondo Semestre

Principi della Programmazione Parallela

INFO-01/A

6

 

Architettura degli Elaboratori Quantistici

PHYS-04/A

6

 

Analisi Numerica

MATH/05-A

6

 

Crediti a Scelta dello Studente

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo E1:

 

 

        Quantum Information

INFO-01/A

6

 

        Sistemi Cloud

INFO-01/A

6

 

        Functional and Concurrent Programming Principles

INFO-01/A

6

 

        Blockchain and Cryptocurrencies

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Terzo Semestre

Quantum Algorithms e Laboratorio (modulare)

    modulo Quantum Algorithms

    modulo Laboratorio

 

 

INFO-01/A

6

 

INFO-01/A

3

 

GPU Computing for HPC 

INFO-01/A

6

 

Ulteriori Conoscenze Linguistiche

====

3

 

Stages e tirocini

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo E2:

 

 

        Linguaggi Formali

INFO-01/A

6

 

        Virtual Systems

INFO-01/A

6

 

        Ingegneria dei Sistemi Distribuiti

INFO-01/A

6

 

        Cryptographic Engineering

INFO-01/A

6

 

 

 

 

 

Quarto Semestre

Programmazione e Ottimizzazione HPC

INFO-01/A

6

 

Quantum Machine Learning

INFO-01/A

6

 

Prova finale

====

18

 

 

 

 

 

Totale CFU

 

120

 


Theoretical Computer Science

Il curriculum è pensato per fornire agli studenti una preparazione approfondita e rigorosa nelle teorie e metodologie dell’informatica teorica. Grazie a una combinazione di lezioni teoriche, attività pratiche e tirocini, il programma mira a sviluppare capacità analitiche e di risoluzione dei problemi, formando professionisti in grado di affrontare sfide computazionali complesse. La struttura del percorso incoraggia una visione critica e metodica, preparando gli studenti a ruoli di alta specializzazione in ambito accademico, industriale e nella ricerca avanzata, con competenze che spaziano dall’analisi alla progettazione di sistemi complessi.

Nome Completo Insegnamento

S.S.D.

CFU

 
 

 

 

 

 

Primo Semestre

Algoritmi e Complessità

INFO-01/A

9

 

Crittografia

INFO-01/A

9

 

Logica Matematica per l’Informatica

INFO-01/A

6

 

Ulteriori Conoscenze Linguistiche

====

3

 

Crediti Liberi a Scelta /oppure/ Quantum Computer Programming

====

6

 

 

 

 

 

Secondo Semestre

Functional and Concurrent Programming Principles

INFO-01/A

6

 

Semantic Web

INFO-01/A

6

 

Numerical Methods for Scientific Computing

MATH/05-A

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo F1:

 

 

        Quantum Information

INFO-01/A

6

 

        Teoria dei Grafi

MATH-02/B

6

 

        Principi della Programmazione Parallela

INFO-01/A

6

 

        Sistemi Dinamici

MATH-04/A

6

 

 

 

 

 

Terzo Semestre

Quantum Algorithms e Laboratorio (modulare)

    modulo Quantum Algorithms

    modulo Laboratorio

 

 

INFO-01/A

6

 

INFO-01/A

3

 

Linguaggi Formali 

INFO-01/A

6

 

Advanced Topics in Mathematical Logic for Computer Science

INFO/01-A

6

 

Stages e tirocini

====

6

 

Insegnamento a Scelta dal Seguente Gruppo F2:

 

 

        Ottimizzazione

MATH-06/A

6

 

        Knowledge Representation and Reasoning

INFO-01/A

6

 

        Computabilità

INFO-01/A

6

 

        Game Theory

MATH-06/A

6

 

 

 

 

 

Quarto Semestre

Graphs and Hypergraphs

MATH-02/B

6

 

Crediti Liberi a Scelta dello Studente

====

6

 

Prova finale

====

18

 

 

 

 

 

TOTALE  CFU

 

120