Laurea Magistrale in Informatica Percorso: Metodi e Modelli M & M a.a. 2008/2009.

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Laurea Magistrale in Informatica

Percorso:Metodi e Modelli

M & Ma.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

ApprofondireApprofondire i fondamenti teorici e concettuali delle metodologie informatiche

PER InterrogarsiInterrogarsi sulla natura delle applicazioni

PER ContribuireContribuire 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…

Fondamenticomputazione

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 bonizzoni@disco.unimib.it