Laurea Magistrale in Informatica Percorso: Metodi e Modelli M & M a.a. 2008/2009
Perché M&M? formare figura professionale che padroneggi i fondamenti e recenti sviluppi concettuali e metodologici dell’informatica e affronti, risolva problematiche applicative trasversali alle discipline tradizionali: biologia, matematica, fisica, scienze cognitive e umane...
Obiettivi di M&M Approfondire Approfondire i fondamenti teorici e concettuali delle metodologie informatiche PER Interrogarsi Interrogarsi sulla natura delle applicazioni PER Contribuire Contribuire in modo creativo: allo sviluppo dei fondamenti concettuali e metodologici alla soluzione di problemi applicativi in aree tematiche di natura interdisciplinare
Aree tematiche Larry Page e Sergey Brin, due studenti di Stanford con il pallino della matematica, avevano 25 anni quando nel settembre del 1998 fondarono Google …inventarono un metodo, il “Pagerank”, per determinare l’importanza di una pagina Web … Fondamenti computazione
Aree tematiche Modelli di processi (Automi, Reti di Petri…) es. modellare processi biologici cellulari Modelli di calcolo innovativi (molecolare, quantistico, algoritmi genetici, reti neurali…) es. sviluppare algoritmi per la biologia, per la ricerca dei testi in Internet, sicurezza informatica ect…
M&M, quali competenze? Modelling C.elegans using Petri Nets: by Nicola Bonzanni Caenorhabditis elegans
M&M, quali competenze? Puoi acquisire competenze trasversali di natura metodologica e modellistica Capacità di: costruire modelli qualitativi e computazionali di sistemi complessi (naturali e artificiali) applicare metodi computazionali e strategie di soluzione di problemi complessi produrre e valutare simulazioni
Sbocchi professionali Inserimento in aziende in settori specializzati e ad alto impatto multidisciplinare che debbano affrontare problematiche di elevata complessità scarsamente standardizzabili, per cui sono richieste grande flessibilità e conoscenze ad ampio spettro Inserimento in contesti di ricerca, sia in università che in aziende
Guida alla scelta degli insegnamenti Insegnamenti fondamentali per tutte le Aree Tematiche: Tecniche di analisi e verifica Analisi di algoritmi (4 cfu) Modelli per la Concorrenza (4 cfu) Tecniche di specifica e dimostrazione (4 cfu) a scelta tra: Metodi del Calcolo Scientifico (4 cfu) Matematica Superiore dell’Informatica (4 cfu)
Guida alla scelta degli insegnamenti Inoltre 3 insegnamenti a scelta (12 CFU) tra: Aspetti epistemiologici dell’Informatica Bioinformatica Compilatori (linguaggi e traduttori) Crittografia Fondamenti logico-matematici dell’informatica (complementi) Information Retrieval Soft Computing tesi presso aziende, centri di ricerca o i nostri laboratori: BIMIB, ALGO-lab e MC3
Informazioni Prof. Paola Bonizzoni