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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA INFORMATICA
Insegnamento
PROGETTAZIONE AVANZATA DI ALGORITMI
INP8084377, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA INFORMATICA
IN0521, ordinamento 2009/10, A.A. 2019/20
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese ADVANCED ALGORITHM DESIGN
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
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 GEPPINO PUCCI INF/01

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative INF/01 3.0
CARATTERIZZANTE Ingegneria informatica ING-INF/05 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2009

Syllabus
Prerequisiti: La totalità degli argomenti coperti nel corso di Algoritmi per l’Ingegneria, ovvero, principali tecniche per il progetto e l'analisi degli algoritmi. Rudimenti di teoria delle classi di complessità e cenni all’ NP-Completezza. È inoltre richiesta dimestichezza con il calcolo delle probabilità.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Competenze avanzate nell'ambito del progetto e dell'analisi di algoritmi, delle tecniche per l’approssimazione e dell’uso della randomizzazione.
Modalita' di esame: 1. Progetto finale (facoltativo) su tematica proposta dal docente, con presentazione seminariale e stesura di relazione scritta. 

2. Esame scritto con domande di teoria e risoluzione di esercizi. 

3. Eventuale integrazione orale.
Criteri di valutazione: 1. Valutazione del progetto (30% del voto) 

2. Esame scritto+orale (70% del voto)
Contenuti: Tecniche di riduzione per problemi NP-completi. Progetto e analisi di algoritmi di approssimazione, crittografia, randomizzazione e gestione di grandi molti di dati.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: 1. Tecniche di riduzione per problemi NP-completi

2. Algoritmi e schemi di approssimazione per problemi intrattabili. 

3. Algoritmi di teoria dei numeri e applicazioni crittografiche dell'intrattabilità: massimo comun divisore, aritmetica modulare, test di primalità di Miller-Rabin e criptosistema RSA. 

4. Introduzione agli algoritmi randomizzati: tecniche principali e applicazioni
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: A complemento dei libri di testo la pagina web del corso 
offrirà materiale integrativo, dispense ed esercizi svolti.
Testi di riferimento:
  • Cormen, Thomas H. et alla, Introduction to algorithms (3rd edition). Cambridge (Mass.): MIT Press, 2009. Cerca nel catalogo
  • Mitzenmacher M. and Upfal E., Probability and Computing (2nd edition). Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2018. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Latex

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita' Industria, innovazione e infrastrutture La vita sott'acqua