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12 CFU A SCELTA DELLO STUDENTE Curiculum TCOW

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023

Modulo: 5G Systems

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/03
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Docente CLAUDIA CAMPOLO
Obiettivi Il corso intende fornire nozioni teoriche e pratiche utili al fine di approfondire le conoscenze relative ai paradigmi, alle architetture di rete, ai protocolli della quinta generazione (5G) di sistemi cellulari, e alle evoluzioni verso i sistemi post-5G e 6G.
Verranno esaminate soluzioni di networking innovative della rete Internet del futuro, es., software defined networking (SDN), network function virtualization (NFV), cloud/fog/edge computing, nuovi paradigmi di comunicazione e tecnologie cellulari emergenti (es., network slicing, New Radio) alla base dei sistemi 5G.

Alcune tematiche verranno anche approfondite mediante lo studio e l’analisi di progetti, di soluzioni sul mercato, di field-trial e di articoli scientifici di riferimento e di specifiche proposte dagli enti di standardizzazione per meglio comprendere le principali sfide per la ricerca e per gli operatori del settore ICT.
Successivamente, lo studente apprenderà le principali metodologie per l’analisi, la progettazione e la valutazione delle alcune soluzioni tecnologiche presentate. Infine, lo studente passerà all’utilizzo di alcune di esse tramite esercitazioni di laboratorio su piattaforme e tramite strumenti software/hardware per lo più basati su sistemi operativi di tipo open source.

CONOSCENZA E COMPRENSIONE: a seguito del superamento dell’esame, lo studente conosce le principali soluzioni tecnologiche che verranno impiegate nell'ambito dei sistemi 5G ed evoluzioni verso i sistemi 6G.

CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZE: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di analizzare e
progettare soluzioni basate sulle tecnologie presentate durante il corso.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO: per il superamento dell'esame lo studente deve rispondere autonomamente a domande
teoriche e sapere impostare campagne di misure sperimentali per l'analisi prestazionale delle tecnologie presentate ed è quindi portato a sviluppare autonomia di giudizio nel commentare in maniera critica i risultati ottenuti.

ABILITA' COMUNICATIVE: il corso e l’esame aiutano lo studente a migliorare la capacità di comunicazione nell'illustrare le motivazioni teoriche e tecniche che sono alla base delle principali tecnologie 5G e post-5G.

CAPACITA' DI APPRENDIMENTO: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di apprendere in autonomia possibili evoluzioni delle tecnologie presentate durante il corso e di applicare le metodologie di valutazione apprese a nuove tecnologie e di utilizzare strumenti differenti, basati sulla stessa metodologia, per la valutazione delle prestazioni.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO E VALUTAZIONE:
Gli esami di accertamento e di valutazione consistono:
- in una prova orale, finalizzata ad accertare la comprensione delle tecnologie e dei protocolli presentati durante il corso.
Voto massimo 30/30.
ed, eventualmente,
- in una prova progettuale, da svolgere in gruppo, volta ad accertare la capacità di analizzare il comportamento dei protocolli e delle tecnologie presentati durante il corso tramite strumenti sperimentali e di valutarne le prestazioni.

Ai fine del superamento dell’esame con votazione minima di 18/30 è necessario che le conoscenze/competenze della
materia siano almeno ad un livello elementare, sia per la prova progettuale che per quella orale. E’ attribuito un voto
compreso fra 20/30 e 24/30 quando lo studente sia in grado di realizzare correttamente la parte progettuale ma possegga
discrete competenze nella parte teorica. E’ attribuito un voto compreso fra 25/30 e 30/30 quando lo studente sia in
grado di svolgere correttamente la parte progettuale e dimostri buone competenze nella parte orale. Agli studenti che
abbiano acquisito competenze eccellenti sia nella parte progettuale che in quella teorica può essere attribuita la lode.
Programma I paradigmi di virtualizzazione di rete (10 h)
- Software defined networking (SDN): principi, soluzioni e problematiche aperte
- Il protocollo OpenFlow per la Southbound Interface
- Network function virtualization (NFV): architettura ETSI, service chaining

Le reti 5G (10 h)
- Obiettivi, classi di servizio (eMBB, URLLC, mMTC), tecnologie abilitanti (New Radio, Full-duplex, millimeter-wave), architetture di rete
- L'architettura 5G in 3GPP
- Evoluzione dei sistemi 5G verso i sistemi 6G

I paradigmi di Cloud computing per reti 5G (12 h)
- Modelli di servizio NIST: IaaS, PaaS, SaaS
- Mobile/Multi-access Edge Computing
- Edge AI: intelligenza artificiale ed edge computing

Network slicing in reti 5G (4 h)
- Virtualizzazione della core network
- Virtualizzazione della RAN (Cloud-RAN)
- Network slicing in reti 5G: specifiche 3GPP e principali casi d’uso

Tool e metodologie per l’implementazione, l’analisi e la valutazione di soluzioni per reti 5G (12 h)
- Emulatori di rete (Mininet, Mininet-WiFi), Generatori di traffico (iperf), Controller SDN, Tool per la virtualizzazione (container Docker)
Testi docente - Materiale bibliografico fornito dalla docente quando necessario.
- Dispense fornite dalla docente.
- Draft e specifiche 3GPP, ETSI, IETF/IRTF, ITU disponibili on line.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

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Nessun avviso pubblicato
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Codice insegnamento online non pubblicato

Modulo: CALCOLO NUMERICO

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare MAT/08
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Docente MARIANTONIA COTRONEI
Obiettivi Il corso si propone di fornire le conoscenze di base relative ai principali metodi dell’algebra lineare numerica, dell’approssimazione di dati, dell’ottimizzazione numerica e di introdurre gli ambienti di calcolo scientifico Matlab. Gli obiettivi formativi del corso prevedono l’acquisizione di: capacità di costruire modelli numerici e di progettare algoritmi risolutivi; consapevolezza delle problematiche relative all’utilizzo del calcolatore per la risoluzione di problemi matematici; capacità di implementare algoritmi numerici sul calcolatore, realizzare test numerici e analizzare criticamente i risultati ottenuti.

Le lezioni di teoria si svolgeranno con l'uso di slides e con spiegazioni dettagliate alla lavagna. Le lezioni pratiche si svolgeranno con l'ausilio dei PC presenti nelle Aule di Informatica.

MODALITA' DI VALUTAZIONE
L’esame prevede una prova pratica (da svolgersi utilizzando il proprio laptop o uno dei computer delle Aule di Informatica), e una prova orale.
La prova pratica, della durata di 4 ore, ha lo scopo di verificare se lo studente ha sviluppato sia le competenze richieste che le capacità di applicare le conoscenze acquisite. Sarà somministrato un test con tre esercizi, che potranno prevedere l’implementazione in Matlab/Octave di un metodo numerico e/o la realizzazione di test numerici. A conclusione della prova lo studente elaborerà una breve sintesi scritta commentata relativa a quanto svolto/ottenuto. La prova si riterrà superata se lo studente implementa correttamente almeno 1 metodo e realizza almeno 1 test numerico con un’esauriente analisi critica dei risultati. La valutazione sarà effettuata usando una scala di giudizi, da “insufficiente” ad “ottimo”. La corrispondenza tra tali giudizi e il range dei voti in trentesimi è indicativamente la seguente: “ottimo” (29-30), “buono” (26-28), “discreto” (23-25), “sufficiente” (18-22), “insufficiente” (<18).

La prova orale si svolgerà previo superamento della prova pratica (giudicata almeno “sufficiente”) e servirà ad accertare le conoscenze degli argomenti oggetto delle lezioni e specificati nel programma, la capacità di approfondimento e le abilità comunicative.
Il voto nella prova orale sarà attribuito secondo il seguente criterio di valutazione:
29 - 30: conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio
26 - 28: conoscenza completa degli argomenti, piena proprietà di linguaggio;
24 - 25: conoscenza degli argomenti con un buon grado di apprendimento, buona proprietà di linguaggio;
21 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti, ma scarsa padronanza degli stessi, sufficiente proprietà di linguaggio;
18 - 20: conoscenza di base degli argomenti principali, appena sufficiente proprietà di linguaggio;
Insufficiente: scarsa conoscenza degli argomenti trattati durante il corso.

La votazione finale terrà conto, in egual misura, sia del giudizio ottenuto nella prova pratica che della valutazione della prova orale. La lode sarà assegnata in caso di giudizio “ottimo” nella prova pratica e di voto uguale a 30 nella prova orale.
Programma ARITMETICA FLOATING-POINT E ANALISI DEGLI ERRORI
Rappresentazione dei numeri in un calcolatore. Precisione numerica. Aritmetica floatingpoint. Errori e loro propagazione. Condizionamento di un problema matematico. Stabilità di un algoritmo.

SISTEMI DI EQUAZIONI LINEARI
Richiami di calcolo matriciale. Analisi di stabilità per sistemi lineari. Numero di condizionamento di una matrice.
Metodi diretti. Risoluzione di sistemi triangolari. Metodo di eliminazione di Gauss. Pivoting. Fattorizzazione LU.
Metodi iterativi. Matrice di iterazione. Convergenza e rapidità di convergenza. Criteri d'arresto. Metodo di Richardson e del gradiente.

APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI E DI DATI
Interpolazione polinomiale. Polinomio interpolatore nella forma di Lagrange. Interpolazione trigonometrica e FFT. Effetto Runge. Interpolazione con funzioni spline. Spline lineari e cubiche.
Approssimazione nel senso dei minimi quadrati. Sistemi sovradeterminati.

OTTIMIZZAZIONE NUMERICA
Ottimizzazione non vincolata.
Metodi per funzioni monodimensionali: bisezione, Newton, di ricerca dicotomica, sezione aurea, interpolazione parabolica.
Metodi di discesa: gradiente, Newton, quasi-Newton, gradiente coniugato.
Cenni su metodi di ottimizzazione vincolata.

INTRODUZIONE AL MATLAB
Ambiente di calcolo scientifico Matlab: comandi principali, matrici, funzioni matematiche. Istruzioni per la grafica. Progettazione e sviluppo dei programmi.
Implementazione di metodi numerici e analisi/validazione dei risultati su problemi test.
Testi docente A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio. Calcolo Scientifico. Esercizi e problemi risolti con MATLAB e Octave, Springer.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica

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Codice insegnamento online non pubblicato

Modulo: Pianificazione dei sistemi wireless

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/03
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Erogazione 1000319 Pianificazione dei sistemi wireless in Ingegneria informatica, elettronica e delle telecomunicazioni L-8 ARANITI GIUSEPPE
Docente Giuseppe ARANITI
Obiettivi Obiettivi formativi: il principale obiettivo del corso di “Pianificazione dei Sistemi Wireless” consiste nell’introdurre gli allievi alle problematiche relative al trasporto dell’informazione attraverso il canale radiomobile e nel fornire gli strumenti metodologici necessari ad analizzare le prestazioni delle reti wireless moderne e a effettuare la pianificazione e il dimensionamento a livello di sistema

Conoscenza e comprensione: a seguito del superamento dell’esame, lo studente conosce le differenti tecniche di accesso al mezzo radio e di allocazione dei canali. E' prevista anche un’attività di laboratorio che ha come scopo l’insegnamento dei principi base della pianificazione di sistemi wireless per mezzo di tool di planning che consentono: (i) la creazione di scenari reali, (ii) la pianificazione dei sistemi wireless, (iii) l’analisi prestazionale in termini di copertura, interferenza e grado di servizio offerto agli utenti. Al termine del corso l’allievo conosce: (i) i fondamenti della propagazione radio in presenza di ostacoli e i principali modelli per la previsione di coperture e per la caratterizzazione del canale radio; (ii) l'architettura ed i fondamenti della pianificazione dei sistemi wireless di nuova generazione; (iii) i principali tool di pianificazione dei di sistemi wireless presenti in commercio.

Capacità di applicare conoscenze: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di analizzare e valutare le problematiche della pianificazione delle reti wireless e di riconoscere gli approcci più innovativi che possono contribuire alla realizzazione di una rete wireless.

Autonomia di giudizio: per il superamento dell'esame, lo studente dovrà sviluppare autonomia nel valutare le principali tecniche di pianificazione delle reti wireless giudicando la rispondenza di una certa soluzione ai vincoli e ai requisiti di partenza. Pertanto, lo studente è portato a sviluppare autonomia di giudizio sulla completezza e correttezza degli aspetti teorici e pratici acquisiti.

Abilità comunicative: il corso e il superamento dell’esame aiutano lo studente a migliorare la propria capacità di comunicazione nell’illustrare le motivazioni e i concetti teorici alla base delle tecniche di progettazione e pianificazione delle reti wireless.

Capacità di apprendimento: grazie alle conoscenze fornite durante il corso, a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di stabilire quali sono i migliori approcci per progettare e pianificare le reti wireless ed è in grado di contribuire al miglioramento delle tecniche di pianificazione esistenti.

Modalità di accertamento e valutazione: Gli esami di accertamento e di valutazione consistono in una prova orale, finalizzata ad accertare la comprensione delle tecniche di progettazione e pianificazione presentate durante il corso. Al fine del superamento dell’esame con votazione minima di 18/30 è necessario che le conoscenze/competenze della materia siano almeno ad un livello elementare. È attribuito un voto compreso fra 20/30 e 24/30 quando lo studente possegga competenze più che sufficienti sui temi trattati nel corso. È attribuito un voto compreso fra 25/30 e 30/30 quando lo studente dimostri buone competenze sugli argomenti trattati nel corso. Agli studenti che abbiano acquisito competenze eccellenti su tutti gli aspetti trattati nel corso può essere attribuita la lode.
Programma 1. Il concetto di rete wireless cellulare
• Introduzione al concetto di rete cellulare
• Frequenza di riuso
• Strategia di assegnazione del canale
o Tecniche di allocazione fissa del canale (FCA)
o Tecniche di allocazione dinamica del canale (DCA)
o Tecniche ibride per l’allocazione del canale radio.
• Strategia di Handover
• Interferenza
o Interferenza co-canale
o Interferenza dei canali adiacenti
o Controllo di potenza per ridurre l’interferenza
• Trunking e grado di servizio
• Tecniche per aumentare la capacità di un sistema radiomobile
o Cell splitting
o Settorizzazone
o Concetto di copertura multistrato

2. Handover nelle reti wireless
• Tipi di Handover
o Procedura di inizio Handover
o Procedura di decisione dell’Handover
o Schemi di Handover

3. Tecniche di accesso multiplo per reti di comunicazione wireless
• Accesso multiplo a divisione di frequenza (FDMA)
• Accesso multiplo a divisione di tempo (TDMA)
• Accesso multiplo a divisione di codice (CDMA)
• OFDMA

4. Propagazione nei sistemi wireless
• Modelli di propagazione a larga scala
• Modelli di propagazione a piccola scala
• Problematiche di path loss
o Riflessione, diffrazione, scattering
o Modelli di propagazione Outdoor
o Modelli di Propagazione Indoor
• Problematiche di fading
• Problematiche di multipath

5. Pianificazione e progettazione di un sistema wirless 5G
• Procedure di progettazione e pianificazione di un sistema wireless
o Procedura per un nuovo sistema wireless
o Procedura di migrazione da un sistema wireless preesistente
• Metodologia
o Valutazione del collegamento
o Modelli di propagazione
• Considerazioni sul progetto
o Scelta del modello di propagazione
o Definizione del traffico offerto
o Analisi della capacità e dimensionamento delle reti wireless cellulari
o Impiego dei principali tool di planning.
Testi docente Lucidi preparati dal docente e altro materiale on line indicato.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

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Codice insegnamento online non pubblicato

Modulo: Principi di Ingegneria neurale

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/31
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Erogazione 1001593 Principi di ingegneria neurale e intelligenza artificiale in Ingegneria Elettrica ed Elettronica LM-29 LM-28 MAMMONE NADIA, IERACITANO COSIMO
Docente Nadia Mammone
Obiettivi CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Il corso si propone di completare la preparazione dello studente magistrale arricchendolo di conoscenze e competenze nell’ambito dell’intelligenza artificiale (con particolare attenzione alle tecniche di deep learning), focalizzando l’attenzione sugli aspetti maggiormente collegati alle neuroscienze. Vengono proposte applicazioni all'elaborazione di segnali elettroencefalografici (EEG) sia per discriminazione di stati cerebrali sia per Brain Computer Interface (BCI). Lo studente, in autonomia, svolgerà un proprio elaborato suggerito dal docente.
CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Il corso è orientato a far acquisire allo studente competenze sulla progettazione e sviluppo di algoritmi, basati su metodi di Deep Learning, per applicazioni nell’ambito delle neuroscience. Tale obiettivo viene perseguito anche attraverso esercitazioni laboratoriali durante le quali lo studente avrà modo di progettare i propri esperimenti, acquisire i segnali elettroencefalografici ed elaborarli.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
A fine corso, e in particolare al superamento dell’esame, lo studente sarà in grado, in completa autonomia, di: definire paradigmi ed esperimenti di acquisizione di bio-segnali secondo quelli che sono gli obiettivi del proprio studio; progettare algoritmi per l’elaborazione dei segnali acquisiti al fine di raggiungere l’obiettivo dello studio. Lo studente potrà contare sul bagaglio di metodi trattati durante il corso nonché sulla propria capacità di approfondire autonomamente ulteriori metodi presenti in letteratura, grazie ad un’acquisita padronanza dei concetti fondamentali del deep learning.
ABILITA' COMUNICATIVE:
Attraverso una continua interazione docente-studente, il corso orienterà all’acquisizione del linguaggio proprio dell’intelligenza artificiale e della computational neuroscience, permettendo inoltre allo studente di affinare la capacità di esprimersi attraverso un linguaggio tecnico appropriato.
CAPACITA' DI APPRENDIMENTO:
Al superamento dell’esame, lo studente avrà acquisito la capacità di progettare algoritmi basati su reti neurali artificiali, sia di tipo shallow sia di tipo deep. Sarà in grado di definire paradigmi ed esperimenti per l’acquisizione di segnali elettroencefalografici (EEG) secondo quelli che sono gli obiettivi dello studio; acquisire tali segnali; elaborarli mediante algoritmi di Deep Learning sviluppati ad-hoc; integrare tali algoritmi con piattaforme per l’interfacciamento in tempo reale con il sistema di acquisizione EEG. Viceversa, l’applicazione pratica dei concetti teorici permetterà di comprenderli a fondo e rielaborarli; lo studente svilupperà così in generale un approccio teorico-pratico alle materie ingegneristiche.
Programma FONDAMENTI DI ELABORAZIONE DIGITALE DEL SEGNALI (1 CFU)
Introduzione ai segnali e sistemi a tempo discreto. Rappresentazione del segnale nel dominio del tempo, trasformata di Fourier. Teorema del campionamento. Sistemi lineare tempo-invariante. Trasformata discreta di Fourier. Fast Fourier Transform. Trasformata Z. Fondamenti di progettazione di filtri digitali.
FONDAMENTI DELL’INGEGNERIA NEURALE E DEI SEGNALI CEREBRALI (1 CFU)
Fondamenti di ingegneria neurale. Panoramica sulle applicazioni dell’ingegneria neurale. Necessità di una nuova prospettiva negli approcci basati su modelli.
Introduzione ai campi elettrici del cervello e all'Elettroencefalografia (EEG). Concetti fondamentali sulla generazione dei ritmi EEG. Registrazione e acquisizione di segnali EEG. Pattern EEG normali e anormali. Disturbi neurologici e loro effetti sulle onde cerebrali (morbo di Alzheimer, epilessia, ictus, morbo di Parkinson, ecc.). Brain Computer Interfaces (BCI) e BCI basate su EEG. Applicazione dell'intelligenza artificiale ai segnali EEG.

IL NEURONE ARTIFICIALE E I TIPI DI APPRENDIMENTO (3 CFU)
Proprietà generali dei sistemi di elaborazione neurale. Modello di neurone biologice. Neurone artificiale di McCulloch-Pitts. Discesa del gradiente. Non linearità: sigmoidale, tangente iperbolica, funzioni di attivazione di ReLu. Processo di apprendimento. Correzione dell'errore. Regola Widrow-Hopf. Hebbian Learning. Apprendimento competitivo. Apprendimento supervisionato e non supervisionato. Apprendimento con rinforzo. Natura statistica del processo di apprendimento. Architetture di rete: modelli feedforward. Modelli competitivi e auto-organizzativi. Rappresentazione della conoscenza. Visualizzazione dei processi nelle reti neurali. Perceptrons. Multi-layer Perceptrons. Radial Basis Functions. Reti ricorrenti. Mappe auto-organizzanti. Modelli teorici dell'informazione. Elaborazione temporale con reti neurali.

DEEP LEARNING (3 CFU)
Modelli Deep e Shallow. Convolutional Neural Networks. Visualizzazione e comprensione delle reti convoluzionali, visualizzazione di modelli di classificazione delle immagini e saliency maps, comprensione delle reti neurali attraverso la deep visualization. Dropout, un metodo per impedire l'overfitting delle reti neurali. Controllo a livello umano attraverso un apprendimento di rinforzo profondo.
Generative Adversarial Networks. Spiegazione e utilizzo reti antagoniste generative, Generative Adversarial Nets, Conditional GAN, Super-Resolution GAN, CycleGAN Stacked AutoEncoders and Variational AutoEncoders. Metodi di Explainable Machine Learning.

APPLICAZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE AI SEGNALI EEG (2 CFU)
Fondamenti di elaborazione dei segnali EEG. Analisi dei segnali EEG nel domino del tempo. Analisi spettrale e tempo-frequenza. Analisi dinamica e teoria del caos applicata all’EEG. Analisi entropica e tramite altri descrittori di complessità. Teoria dei grafi applicata all'EEG. Elaborazione del segnale EEG basata su reti neurali. Analisi delle componenti principali, analisi delle componenti indipendenti e analisi delle componenti sparse applicate all'EEG. Decomposizione EEG multidimensionale. Classificazione degli stati cerebrali tramite reti neurali. Soluzione del problema inverso nell'analisi EEG.

ESPERIENZE DI LABORATORIO (2 CFU)
Utilizzo del Deep Learning toolbox di Matlab e/o Python.
Progettazione di paradigmi per applicazioni BCI EEG-based tramite OpenViBE e BCILab. Set up dei sistemi di acquisizione dei segnali EEG. Registrazione ed elaborazione di EEG. Acquisizione dei segnali destinati allo sviluppo del progetto finale.
Testi docente José C. Principe, Neural and Adaptive Systems: Fundamentals Through Simulations, Wiley
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, “Deep Learning” (www.deeplearningbook.org), An MIT Press book
Zhang, A., Lipton, Z. C., Li, M., & Smola, A. J. (2021). Dive into deep learning. arXiv preprint arXiv:2106.11342 (https://d2l.ai/index.html)
Paul L. Nunez and Ramesh Srinivasan, Electric fields of the brain - the Neurophysics of EEG (second edition), Oxford University Press
Sani-Chambers, EEG Signal Processing, IEEE- Wiley
Simon Haykin, Neural Networks, IEEE Press
Erogazione tradizionale No
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

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Modulo: Tecnologie per la sicurezza informatica

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Docente FRANCESCO ANTONIO BUCCAFURRI
Obiettivi OBIETTIVI FORMATIVI

Gli obiettivi formativi del corso, in accordo ai descrittori di Dublino, sono
i seguenti:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
Capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.

3) Capacità di trarre conclusioni
Capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
loi sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware


4) Abilità comunicative
Capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity

5) Capacità di apprendere
Capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.


MODALITA' DI ACCERTAMENTO E VALUTAZIONE


La prova d'esame consiste nella preparazione e discussione di un elaborato progettuale
e in una prova orale la cui durata media è di 40 minuti.
L'elaborato progettuale è di norma sviluppato in gruppo. I gruppi sono massimo di 3 studenti.
Nella prova orale viene discusso l'elaborato, in maniera da evidenziare il contributo del singolo candidato,
e i concetti illustrati a lezione inerenti al programma del corso, spaziando su almeno 3 argomenti diversi.

L’obiettivo della prova progettuale, in relazione ai descrittore di Dublino, è quello di valutare:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Il grado di conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
In maniera principale, la capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


3) Capacità di trarre conclusioni
La capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
lo sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


4) Abilità comunicative
La capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity,
e di lavorare in team.

5) Capacità di apprendere
La capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.



L’obiettivo della prova orale, in relazione ai descrittore di Dublino, è quello di valutare:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Il grado di conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
In misura minore, la capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


3) Capacità di trarre conclusioni
La capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
lo sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


4) Abilità comunicative
La capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity.

5) Capacità di apprendere
In misura minore, la capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.

Il voto finale sarà determinato attraverso una valutazione complessiva delle due prove.

Il voto finale sarà attribuito secondo il seguente criterio di valutazione:

30 e lode: conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, eccellente proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, piena capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
28 - 30: conoscenza completa e approfondita degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
24 - 27: conoscenza degli argomenti con un buon grado di padronanza, buona proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, buona capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti;
20 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti ma limitata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, più che sufficiente capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
18 - 19: conoscenza di base degli argomenti principali, conoscenza di base del linguaggio tecnico, sufficiente capacità interpretativa, sufficiente capacità di applicare le conoscenze di base acquisite;
Insufficiente: non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso.
Programma PENETRATION TESTING
Information gathering
Vulnerability analysis
Exploitation
Report
Framework e Tool per il PEN-test (tutte le sue fasi)
Standard per il Pen-Test
Fase di pre-engagement
Alcune operazioni e tool basilari: Network Mapping, Enumeration di Port e Service, Analisi del traffico, Enumeration del Web content, tool per Vulnerability analysis, Repository internazionali per le vulnerabilità, vulnerabilità e exploit 0-day.
Exploitation:
a. SQL-injection e XSS
b. Buffer Overflow
c. Dos e DDos
d. Tool per l’exploitation e Contromisure
Post Exploitation
Reporting
Aspetti Legali
Esercitazioni pratiche su pen test viste a lezione

INCIDENT RESPONSE E DIGITAL FORENSICS
Definizioni e metodologie
Standard e best practice per l’Incident Response (ISO/IEC 27035:-key stages)
Metodologie per l’IR
Digital Forensics
a. Identificazione
b. Raccolta
c. Acquisizione
d. Conservazione
e. Analisi e Interpretazione
Requisiti del Metodo forense
Tool per l’acquisizione e per l’analisi e laboratorio
Aspetti legali


DNS E PROBLEMI DI SICUREZZA
DNS poisoning
Domain Fluxing
a. DGA
b. DGA-based malware
c. Detection
IP-Fluxing
a. Round-Robin DNS
b. Content Distribution/Delivery Networks
c. Detection
Domain Squatting
a. Typosquatting
b. Combosquatting

MALWARE
Tipi di malware
Botnet
Malware polimorfici e metamorfici
Obfuscation
Threat Intelligence
Sandbox Analysis
Static Analysis
Dynamic Analysis

TECNOLOGIA BLOCKCHAIN ETHEREUM
DLT - Blockchain
BitCoin - PoW, Funzione di Transizione di Stato
Ethereum
a. Concetti Base,
b. Transazioni
c. Messaggi
d. EOA
e. Smart Contracts
f. Mining
g. GHOST
h. Funzione di Transizione di Stato
i. Token
l. Oracoli
Implementazione
a. Tool e Framework
b. Solidity
c. Eventi
d. Funzioni
Attacchi, Vulnerabilità e Sicurezza
Soft Fork/Hard Fork,
Verso Serenity : PoS, Casper
Testi docente Dipense e slide fornite durante il corso. Standard e best practice di cybersecurity.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No
Docente Lorenzo MUSARELLA
Obiettivi OBIETTIVI FORMATIVI

Gli obiettivi formativi del corso, in accordo ai descrittori di Dublino, sono
i seguenti:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
Capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.

3) Capacità di trarre conclusioni
Capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
loi sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware


4) Abilità comunicative
Capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity

5) Capacità di apprendere
Capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.


MODALITA' DI ACCERTAMENTO E VALUTAZIONE


La prova d'esame consiste nella preparazione e discussione di un elaborato progettuale
e in una prova orale la cui durata media è di 40 minuti.
L'elaborato progettuale è di norma sviluppato in gruppo. I gruppi sono massimo di 3 studenti.
Nella prova orale viene discusso l'elaborato, in maniera da evidenziare il contributo del singolo candidato,
e i concetti illustrati a lezione inerenti al programma del corso, spaziando su almeno 3 argomenti diversi.

L’obiettivo della prova progettuale, in relazione ai descrittore di Dublino, è quello di valutare:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Il grado di conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
In maniera principale, la capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


3) Capacità di trarre conclusioni
La capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
lo sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


4) Abilità comunicative
La capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity,
e di lavorare in team.

5) Capacità di apprendere
La capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.



L’obiettivo della prova orale, in relazione ai descrittore di Dublino, è quello di valutare:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Il grado di conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
In misura minore, la capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


3) Capacità di trarre conclusioni
La capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
lo sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


4) Abilità comunicative
La capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity.

5) Capacità di apprendere
In misura minore, la capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.

Il voto finale sarà determinato attraverso una valutazione complessiva delle due prove.

Il voto finale sarà attribuito secondo il seguente criterio di valutazione:

30 e lode: conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, eccellente proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, piena capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
28 - 30: conoscenza completa e approfondita degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
24 - 27: conoscenza degli argomenti con un buon grado di padronanza, buona proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, buona capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti;
20 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti ma limitata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, più che sufficiente capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
18 - 19: conoscenza di base degli argomenti principali, conoscenza di base del linguaggio tecnico, sufficiente capacità interpretativa, sufficiente capacità di applicare le conoscenze di base acquisite;
Insufficiente: non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso.
Programma DLT - Blockchain
BitCoin - PoW, Funzione di Transizione di Stato
Ethereum
a. Concetti Base,
b. Transazioni
c. Messaggi
d. EOA
e. Smart Contracts
f. Mining
g. GHOST
h. Funzione di Transizione di Stato
i. Token
l. Oracoli
Implementazione
a. Tool e Framework
b. Solidity
c. Eventi
d. Funzioni
Attacchi, Vulnerabilità e Sicurezza
Soft Fork/Hard Fork,
Verso Serenity : PoS, Casper

InterPlanetary FileSystem IPFS, Hyperledger Fabrique, Web3,
Testi docente Materiale del docente
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No
Docente Non assegnato
Obiettivi OBIETTIVI FORMATIVI

Gli obiettivi formativi del corso, in accordo ai descrittori di Dublino, sono
i seguenti:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
Capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.

3) Capacità di trarre conclusioni
Capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
loi sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware


4) Abilità comunicative
Capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity

5) Capacità di apprendere
Capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.


MODALITA' DI ACCERTAMENTO E VALUTAZIONE


La prova d'esame consiste nella preparazione e discussione di un elaborato progettuale
e in una prova orale la cui durata media è di 40 minuti.
L'elaborato progettuale è di norma sviluppato in gruppo. I gruppi sono massimo di 3 studenti.
Nella prova orale viene discusso l'elaborato, in maniera da evidenziare il contributo del singolo candidato,
e i concetti illustrati a lezione inerenti al programma del corso, spaziando su almeno 3 argomenti diversi.

L’obiettivo della prova progettuale, in relazione ai descrittore di Dublino, è quello di valutare:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Il grado di conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
In maniera principale, la capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


3) Capacità di trarre conclusioni
La capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
lo sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


4) Abilità comunicative
La capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity,
e di lavorare in team.

5) Capacità di apprendere
La capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.



L’obiettivo della prova orale, in relazione ai descrittore di Dublino, è quello di valutare:

1) Conoscenze e capacità di comprensione
Il grado di conoscenza delle principali tecnologie, metodologie pratiche e relativi standard di base nel dominio della cybersecurity.

2) Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
In misura minore, la capacità basilare di applicare le conoscenze apprese per la verifica di sicurezza di un sistema IT
o di sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


3) Capacità di trarre conclusioni
La capacità basilare di valutare la strategia da metter in atto per un assessment di sicurezza o per
lo sviluppo di soluzioni cybersecurity-aware.


4) Abilità comunicative
La capacità di comunicare con adeguata competenza tecnica e con linguaggio appropriato in ambito tecnico di cybersecurity.

5) Capacità di apprendere
In misura minore, la capacità di apprendimento di nuove metodologie pratiche, tecnologie e standard nel dominio della cybersecurity.

Il voto finale sarà determinato attraverso una valutazione complessiva delle due prove.

Il voto finale sarà attribuito secondo il seguente criterio di valutazione:

30 e lode: conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, eccellente proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, piena capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
28 - 30: conoscenza completa e approfondita degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
24 - 27: conoscenza degli argomenti con un buon grado di padronanza, buona proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, buona capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti;
20 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti ma limitata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, più che sufficiente capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
18 - 19: conoscenza di base degli argomenti principali, conoscenza di base del linguaggio tecnico, sufficiente capacità interpretativa, sufficiente capacità di applicare le conoscenze di base acquisite;
Insufficiente: non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso.
Programma DLT - Blockchain
BitCoin - PoW, Funzione di Transizione di Stato
Ethereum
a. Concetti Base,
b. Transazioni
c. Messaggi
d. EOA
e. Smart Contracts
f. Mining
g. GHOST
h. Funzione di Transizione di Stato
i. Token
l. Oracoli
Implementazione
a. Tool e Framework
b. Solidity
c. Eventi
d. Funzioni
Attacchi, Vulnerabilità e Sicurezza
Soft Fork/Hard Fork,
Verso Serenity : PoS, Casper

InterPlanetary FileSystem IPFS, Hyperledger Fabrique, Web3,
Testi docente Materiale del docente
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online non pubblicato

Modulo: TEORIA DEI GRAFI

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare MAT/03
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Docente VITTORIA BONANZINGA
Obiettivi Conoscenza delle nozioni di base della teoria dei Grafi:grafo semplice,ciclo, multigrafo, grafo completo, grafo bipartito, cammini, circuiti, connettività, componenti, punto di taglio. Rappresentazione di grafi. Alberi e grafi planari. Matrice di adiacenza. Matrice di incidenza.
Conoscenza degli strumenti e delle tecniche proprie della teoria dei Grafi: Copertura minimale di un grafo, k-colorazione, percorso minimo,albero di copertura minimale. Capacità di comprendere e utilizzare strumenti matematici adeguati per la risoluzione di problemi di connessione tramite l'utilizzo dei grafi. Capacità di comunicare le conoscenze acquisite attraverso un linguaggio tecnico-scientifico adeguato.
Conoscenze relative agli aspetti metodologico-operativi della Teoria dei grafi, ai fini dell’interpretazione e descrizione di applicazioni nell’ambito dell’Ingegneria, ad esempio applicazioni nell'ambito delle reti elettriche, problemi di flusso e dei trasporti.

Modalità di accreditamento e valutazione:

I possibili argomenti su cui verterà l'esame sono:
1. ciclo, multigrafo, grafo completo, grafo bipartito, cammini, circuiti, connettività, componenti, punto di taglio.
2. Rappresentazione di grafi. Alberi e grafi planari. Grafi diretti.
3. Problema di cammino minimo. Matrice di adiacenza. Matrice di incidenza. Cammini e circuiti euleriani.
4. Grafi e colorazioni. Alberi con radice. Alberi di copertura minimali.
5. Circuito Hamiltoniano. Grafo euleriano. Grafo Hamiltoniano. Flussi. Teorema di Eulero. Algoritmo di Dijkstra.
6. Teoria di Ramsey


Nelle verifiche in itinere si valutano le capacità critiche raggiunte dallo Studente nell'inquadrare le tematiche oggetto del Corso ed il rigore metodologico delle risoluzioni proposte in risposta ai quesiti formulati. La prova orale consiste in un colloquio sugli argomenti delle verifiche in itinere e sugli argomenti teorici che fanno parte del programma del corso. Si valuta la capacità dello studente di comunicare le nozioni acquisite attraverso un linguaggio scientifico adeguato e la capacità di esposizione.

Il voto finale sarà attribuito secondo il seguente criterio di valutazione:
30 - 30 e lode: ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, spiccata capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
26 - 29: conoscenza completa degli argomenti, buona proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
24 - 25: conoscenza degli argomenti con un buon grado di apprendimento, discreta proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti;
21 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti, ma mancata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, limitata capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
18 - 20: conoscenza di base degli argomenti principali e del linguaggio tecnico, capacità interpretativa sufficiente, capacità di applicare le conoscenze acquisite;
<18 Insufficiente: non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso.
Programma Origini: problema dei ponti di Königsberg. Definizioni e concetti fondamentali: definizioni, ciclo, multigrafo, grafo completo, grafo bipartito, cammini, circuiti, connettività, componenti, punto di taglio. Rappresentazione di grafi. Alberi e grafi planari. Grafi diretti. Matrici e spazi vettoriali di grafi. Cammini e circuiti euleriani. Problema di cammino minimo. Matrice di adiacenza. Matrice di incidenza. Matching. Grafi e colorazioni. Alberi con radice. Alberi di copertura minimali. Reti. Cammini nelle reti. Circuito Hamiltoniano. Grafo euleriano. Grafo Hamiltoniano. Flussi. Teoria di Ramsey. Teorema di Eulero. Algoritmi: di Dijkstra, di Kruskal e di Prim. Applicazioni della teoria dei grafi ai trasporti, alle reti elettriche, alle reti di calcolatori per la distribuzione e l’immagazzinamento di informazioni.
Testi docente 1) W. D. Wallis, A Beginner’s Guide to Graph Theory, Second edition, Birkhäuser, 2007.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere
Prova pratica No
Docente GIOIA FAILLA
Obiettivi Conoscenza delle nozioni di base della teoria dei Grafi:grafo semplice,ciclo, multigrafo, grafo completo, grafo bipartito, cammini, circuiti, connettività, componenti, punto di taglio. Rappresentazione di grafi. Alberi e grafi planari. Matrice di adiacenza. Matrice di incidenza.
Conoscenza degli strumenti e delle tecniche proprie della teoria dei Grafi: Copertura minimale di un grafo, k-colorazione, percorso minimo,albero di copertura minimale. Capacità di comprendere e utilizzare strumenti matematici adeguati per la risoluzione di problemi di connessione tramite l'utilizzo dei grafi. Capacità di comunicare le conoscenze acquisite attraverso un linguaggio tecnico-scientifico adeguato.
Conoscenze relative agli aspetti metodologico-operativi della Teoria dei grafi, ai fini dell’interpretazione e descrizione di applicazioni nell’ambito dell’Ingegneria, ad esempio applicazioni nell'ambito delle reti elettriche, problemi di flusso e dei trasporti.

Modalità di accreditamento e valutazione:

I possibili argomenti su cui verterà l'esame sono:
1. ciclo, multigrafo, grafo completo, grafo bipartito, cammini, circuiti, connettività, componenti, punto di taglio.
2. Rappresentazione di grafi. Alberi e grafi planari. Grafi diretti.
3. Problema di cammino minimo. Matrice di adiacenza. Matrice di incidenza. Cammini e circuiti euleriani.
4. Grafi e colorazioni. Alberi con radice. Alberi di copertura minimali.
5. Circuito Hamiltoniano. Grafo euleriano. Grafo Hamiltoniano. Flussi. Teorema di Eulero. Algoritmo di Dijkstra.
6. Teoria di Ramsey


Nelle verifiche in itinere si valutano le capacità critiche raggiunte dallo Studente nell'inquadrare le tematiche oggetto del Corso ed il rigore metodologico delle risoluzioni proposte in risposta ai quesiti formulati. La prova orale consiste in un colloquio sugli argomenti delle verifiche in itinere e sugli argomenti teorici che fanno parte del programma del corso. Si valuta la capacità dello studente di comunicare le nozioni acquisite attraverso un linguaggio scientifico adeguato e la capacità di esposizione.

Il voto finale sarà attribuito secondo il seguente criterio di valutazione:
30 - 30 e lode: ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, spiccata capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
26 - 29: conoscenza completa degli argomenti, buona proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
24 - 25: conoscenza degli argomenti con un buon grado di apprendimento, discreta proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti;
21 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti, ma mancata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, limitata capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
18 - 20: conoscenza di base degli argomenti principali e del linguaggio tecnico, capacità interpretativa sufficiente, capacità di applicare le conoscenze acquisite;
<18 Insufficiente: non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso.
Programma Studio della K-colorazione, della copertura minimale di un grafo e del calcolo dei cicli di un grafo mediante l'utilizzo dell'algebra computazionale. Precisamente introduzione del concetto di Base di Groebner e suo utilizzo sia dal punto vista teorico che pratico nell'uso del software di algebra computazionale CoCoA. Esempi di applicazioni della teoria dei grafi
Testi docente W. D. Wallis, A Beginner’s Guide to Graph Theory, Second edition, Birkhäuser, 2007.

W.W. Adams, P. Loustaunau, An Introduction to Groebner Bases, American Mathematical Society, 2012

Tutorial software CoCoA (Capani - G. Niesi - L. Robbiano, A system for doing computations in
commutative algebra, Available via anonymous ftp from: cocoa.dima.unige.it.)
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica

Ulteriori informazioni


Elenco dei rievimenti:

Descrizione Avviso
Ricevimenti di: Gioia Failla
Il ricevimento si tiene il martedì dalle 9 alle 11 previa prenotazione concordata
via email
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online pubblicato. Per visualizzarlo, autenticarsi in area riservata.

Modulo: Application Security

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Docente Lorenzo MUSARELLA
Obiettivi N.D.
Programma Dependability. Definizione. Servizio proprio e servizio improprio. Attributi, Mezzi e Minacce. Fault-Error-Failure.

Risk management. Hazard. Risk analysis, risk assessment. Criterio ALARP. Reliability hardware e software.

Modello a cascata, modello a V. Ciclo di vita di sviluppo software, ciclo di vita di test del software.

Verifica e Validazione del software. Testing.

FMEA, FTA, ETA.
Testi docente Materiale e slide del docente.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No
Docente Non assegnato
Obiettivi N.D.
Programma Dependability. Definizione. Servizio proprio e servizio improprio. Attributi, Mezzi e Minacce. Fault-Error-Failure.

Risk management. Hazard. Risk analysis, risk assessment. Criterio ALARP. Reliability hardware e software.

Modello a cascata, modello a V. Ciclo di vita di sviluppo software, ciclo di vita di test del software.

Verifica e Validazione del software. Testing.

FMEA, FTA, ETA.
Testi docente Materiale e slide del docente.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online non pubblicato

Modulo: Laboratorio di Programmazione della Strumentazione di Misura

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/07
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Docente Mariacarla Valeria Lugarà
Obiettivi N.D.
Programma N.D.
Testi docente N.D.
Erogazione tradizionale No
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online non pubblicato

Modulo: Fondamenti di ottica per le Telecomunicazioni

Corso Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Tecnologie per le comunicazioni ottiche e wireless
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare FIS/01
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Erogazione 1001474 Metodi Matematici e Fondamenti di ottica per le telecomunicazioni in Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni LM-27 GIUFFRE' SOFIA, FAGGIO GIULIANA
Docente Sofia GIUFFRE'
Obiettivi OBIETTIVI FORMATIVI PER IL MODULO METODI MATEMATICI PER L'INGEGNERIA

Il Corso si propone di fornire una adeguata conoscenza dei principi e delle metodologie della teoria delle funzioni di variabile complessa e della Trasformata Zeta, la cui conoscenza è essenziale per una maggior comprensione e consapevolezza dei medesimi nei corsi ingegneristici. Ulteriore obiettivo è una adeguata conoscenza di sistemi aleatori di interesse informatico, elettronico e telematico.

Conoscenza e comprensione: a seguito del superamento dell’esame, lo studente conosce i principi fondamentali della teoria delle funzioni di variabile complessa, che offre una serie di strumenti matematici essenziali per la risoluzione di problemi ingegneristici, e della Trasformata Zeta, utilizzata nell’elaborazione numerica dei segnali digitali. Conosce inoltre i principali modelli a coda.

Capacità di applicare conoscenze: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di applicare le conoscenze teoriche acquisite a problemi legati alla risoluzione di integrali, alle successioni definite per ricorrenza e alla teoria delle code.

Autonomia di giudizio: per il superamento dell’esame lo studente deve essere in grado di riconoscere le situazioni e i problemi in cui le tecniche basilari della teoria delle funzioni di variabile complessa, della trasformata Z e dei processi nascita-morte possono essere applicate.

Abilità comunicative: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di comunicare le conoscenze acquisite attraverso un linguaggio tecnico-scientifico adeguato a interlocutori specialisti e non specialisti.

Capacità di apprendimento: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di approfondire in autonomia le conoscenze acquisite e di applicare le stesse alla conoscenza di nuovi argomenti da affrontare nella prosecuzione del proprio percorso di studi.

Modalità di accertamento e valutazione per il modulo di Metodi Matematici per l'Ingegneria

L’esame consiste in due prove, una scritta e una orale.
La prova scritta ha lo scopo di accertare la capacità acquisite dallo studente nel risolvere esercizi sulle applicazioni del Teorema dei residui, sulla Trasformata Z, sui modelli di code. Voto massimo 30/30. Il superamento della prova scritta consente l’accesso alla prova orale.

La prova orale è volta ad accertare il livello di conoscenza e comprensione dei contenuti del corso, di valutare l'autonomia di giudizio, la capacità di apprendimento e le abilità comunicative. La prova orale consiste nella discussione della prova scritta e in domande teoriche sui contenuti del corso. Voto massimo 30/30
Il voto finale delle prove di esame è determinato tenendo conto sia della prova scritta che della prova orale.

Modalità di valutazione
30 e lode: conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, eccellente proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, piena capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
28 - 30: conoscenza completa e approfondita degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
24 - 27: conoscenza degli argomenti con un buon grado di padronanza, buona proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, buona capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti;
20 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti ma limitata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, più che sufficiente capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
18 - 19: conoscenza di base degli argomenti principali, conoscenza di base del linguaggio tecnico, sufficiente capacità interpretativa, sufficiente capacità di applicare le conoscenze di base acquisite;
<18 Insufficiente: non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso.

OBIETTIVI FORMATIVI PER IL MODULO FONDAMENTI DI OTTICA PER LE TELECOMUNICAZIONI

Obiettivi formativi: Il corso di Fondamenti di Ottica per le TLC intende trasferire agli studenti conoscenze dei fondamentali fenomeni fisici che sono alla base del funzionamento dei dispositivi ottici che costituiscono i sistemi di comunicazioni in fibra ottica. Particolare attenzione è rivolta al funzionamento dei dispositivi optoelettronici, quali diodi emettitori di luce, diodi laser e fotorivelatori, e delle fibre ottiche.

Conoscenza e comprensione: al superamento dell’esame lo studente conosce e ha compreso il funzionamento dei diodi emettitori di luce, diodi laser e fotorivelatori e delle fibre ottiche.

Capacità di applicare conoscenze: al superamento dell’esame lo studente è in grado di individuare quali sono i principi fisici che stanno alla base del funzionamento di diodi emettitori di luce, diodi laser, fotorivelatori e fibre ottiche.

Autonomia di giudizio: al superamento dell’esame lo studente è in grado di esaminare criticamente quali sono i parametri di funzionamento ottimali che ciascun dispositivo ottico deve possedere per realizzare un ben determinato sistema di comunicazione in fibra ottica.

Abilità comunicative: al superamento dell’esame lo studente è in grado di comunicare quali sono le motivazioni teoriche e tecniche che sono alla base del funzionamento dei dispositivi ottici necessari alla realizzazione di un sistema di comunicazione in fibra ottica.

Capacità di apprendimento: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di approfondire in autonomia le conoscenze acquisite e di applicarle autonomamente alla scelta di dispositivi ottici le cui caratteristiche di funzionamento soddisfino la progettazione di un sistema di comunicazione in fibra ottica dalle specifiche caratteristiche.

Modalità di accertamento e valutazione
L’esame consiste in due prove, una scritta e una orale.
La prova scritta ha lo scopo di accertare la capacità dello studente di applicare le conoscenze acquisite durante il corso alla risoluzione di semplici problemi riguardanti la propagazione della luce e le proprietà ottiche dei semiconduttori. Il superamento della prova scritta consente l’accesso alla prova orale.
La prova orale è volta ad accertare il livello di conoscenza e comprensione dei contenuti del corso, di valutare l'autonomia di giudizio, la capacità di apprendimento e le abilità comunicative. La prova orale consiste nella discussione della prova scritta, in domande e/o esercizi sui contenuti del corso.
Il voto finale delle prove di esame è determinato tenendo conto sia della prova scritta che della prova orale.

Al fine del superamento dell’esame con votazione minima di 18/30 è necessario che le conoscenze/competenze della materia siano almeno ad un livello elementare, sia per la parte scritta che per quella orale.
E’ attribuito un voto compreso fra 20/30 e 24/30 quando lo studente sia in grado di svolgere correttamente la parte scritta, ma possegga competenze elementari nella parte teorica.
E’ attribuito un voto compreso fra 25/30 e 30/30 quando lo studente sia in grado di svolgere correttamente la parte scritta e dimostri buone competenze nella parte teorica.
Agli studenti che abbiano acquisito competenze eccellenti sia nella parte scritta che in quella teorica può essere attribuita la lode



Programma Metodi Matematici per l'Ingegneria

Funzioni complesse di variabile complessa.
Le funzioni elementari del piano complesso. Condizioni di Cauchy-Riemann. Funzioni olomorfe. Richiami alle curve piane e agli integrali curvilinei. Integrazione nel piano complesso. Teorema di Cauchy-Goursat. I e II formula integrale di Cauchy. Richiami alle serie di potenze nel campo complesso. Funzioni analitiche. Serie di Taylor. Teorema di Taylor. Serie bilatere. Serie di Laurent. Sviluppo in serie di Laurent. Singolarità isolate e classificazione. Residui. La formula dei residui nei poli. Singolarità all'infinito e classificazione. Decomposizione in fratti semplici mediante i residui. Teorema dei residui e corollario. Applicazioni del teorema dei residui.
Trasformata zeta: definizione, proprietà, esempi. Applicazioni della trasformata zeta alle successioni definite per ricorrenza ed alle equazioni alle differenze. (4 CFU)

Introduzione alla teoria delle code.
Caratteristiche e struttura di un sistema a coda. Notazioni di Kendall. Indici di efficienza. Legge di Little. Coda D/D/1. Il ruolo della distribuzione esponenziale. Processi Stocastici e loro classificazione. Processi di Poisson. Processi di Markov. Catene di Markov a parametro continuo. Equazioni di Chapman-Kolmogorov. Equazioni di bilanciamento del flusso. Distribuzione stazionaria. Processi di nascita-morte. Processi di pura nascita. Processi di sole uscite. Coda M/M/1. Varianti del modello M/M/1: M/M/1/k -sistema a capacità finita. M/M/1/infinito/R - sorgente di arrivi finita. Coda M/M/s. Variante del modello M/M/s: Coda M/M/s/k - sistema a capacità finita. Modello di coda M/G/1, con distribuzione generica per i tempi di servizio. (2 CFU)

Testi docente Metodi Matematici per l'Ingegneria
G.Di Fazio, M.Frasca, Metodi Matematici per l'Ingegneria, Monduzzi Editore
G.Teppati, Esercitazioni di Analisi Matematica III, Progetto Leonardo.
F.S. Hillier and G.J.Lieberman, Introduzione alla Ricerca Operativa, Collana di Matematica e Statistica Franco Angeli.

Erogazione tradizionale No
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

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