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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA INFORMATICA
Insegnamento
ALGORITMI PER L' INGEGNERIA
INP5071701, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
INGEGNERIA INFORMATICA
IN0508, ordinamento 2011/12, A.A. 2019/20
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Curriculum Percorso Comune
Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese ALGORITHMS FOR ENGINEERING
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2019-IN0508-000ZZ-2017-INP5071701-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile DOMENICO SALVAGNIN MAT/09

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
BASE Matematica, informatica e statistica INF/01 2.0
BASE Matematica, informatica e statistica ING-INF/05 4.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/03/2020
Fine attività didattiche 12/06/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2011

Syllabus
Prerequisiti: Introduzione alla programmazione; Strutture di dati;
Conoscenze e abilita' da acquisire: Competenze di problem-solving computazionale. Capacità di affrontare il processo di risoluzione di un problema computazionale con strumenti rigorosi basati su alcuni paradigmi algoritmici generali. Conoscenza di primitive algoritmiche di largo utilizzo nel dominio dell’ingegneria dell’informazione.
Modalita' di esame: - Esame scritto
- Eventuale esame orale.
Criteri di valutazione: Sia la prova scritta che quella orale valutano la dimestichezza con il materiale esposto a lezione e, soprattutto, la capacità acquisita di applicare le tecniche apprese a nuovi contesti.
Contenuti: - Paradigmi algoritmici: tecniche progetto e strumenti analisi.
- Casi di studio notevoli.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: 1. Introduzione agli argomenti del corso. Richiami: definizione di problema e algoritmo; modello computazionale; modello di costo; uso dello pseudolinguaggio

2. Il paradigma divide-and-conquer
- Tecniche di risoluzione;
- Casi di studio:
- Algoritmi per computer arithmetic
- La Fast Fourier Trasform.


3. Il paradigma dynamic programmingt
- Tecniche di risoluzione;
- Casi di studio:
- Problemi su sequenze: Longest Common Subsequence.


4. Il paradigma greedy
- Tecniche di risoluzione;
- Casi di studio:
- I codici di Huffman per la compressione dei dati.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: A parte il libro di testo, verrà approntata una pagina web contenente materiale integrativo ed esercizi svolti.
Testi di riferimento:
  • Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford, Introduction to algorithms. Cambridge, Massachussetts USA: The MIT Press, 2009. Third Edition Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Problem solving

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Latex

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita'