Laurea Magistrale in Informatica Percorso: Metodi e Modelli (M & M) a.a. 2007/2008.

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1 Laurea Magistrale in Informatica Percorso: Metodi e Modelli (M & M) a.a. 2007/2008

2 Perché M&M? Premessa Linformatica si è ormai consolidata come disciplina scientifica autonoma, con le proprie metodologie e problematiche

3 Linformatica oggi Affronta problematiche trasversali alle discipline scientifiche tradizionali Biologia (bioinformatica) Fisica (computazione quantistica, reversibile,…) Matematica (strutture matematiche per la semantica dei programmi; tecniche per la specifica e la verifica) Scienze cognitive (intelligenza artificiale; interaction design) Scienze umane (tecnologie per il coordinamento) Con nuovi fondamenti concettuali e metodologici

4 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

5 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 limportanza di una pagina Web … Fondamenti computazione

6 Aree tematiche Modelli di processi (Automi, Reti di Petri…) Modelli di calcolo innovativi (molecolare, quantistico, algoritmi genetici, reti neurali…)

7 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

8 Sbocchi professionali Inserimento in contesti di ricerca, sia in università che in aziende 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

9 Guida alla scelta degli insegnamenti Oltre agli insegnamenti fondamentali per tutte le Aree Tematiche: Tecniche di analisi e verifica Analisi di algoritmi Modelli per la Concorrenza Tecniche di specifica e dimostrazione Elementi di Analisi Superiore Linguaggi e Traduttori

10 Guida alla scelta degli insegnamenti Inoltre, per i crediti necessari per raggiungere il totale di CFU richiesti, tra: Bioinformatica Calcolo numerico Complementi di Cibernetica e Teoria dei Sistemi Complementi di Intelligenza Artificiale Complementi di Rappresentazione della Conoscenza Crittografia Fisica generale (Progettazione Logica Digitale) Fondamenti logico-matematici dellinformatica Informatica Medica Information Retrieval Logica Fuzzy e Rough Sets Soft Computing Visione artificiale e tra gli insegnamenti non scelti degli elenchi precedenti

11 Informazioni Prof. Giancarlo Mauri mauri@disco.unimib.itmauri@disco.unimib.it