Offerta formativa anno accademico 2021/2022


Elenco dei corsi/attività primo anno

titolocrediti
Advanced Topics in Reinforcement Learning: From Theory to Practice 2
Vision and Perception in Human-Robot Interaction 2
Thinking outside the box: adversarial behavior and unconventional attack vectors from security research 2
Incomplete Data - Theory in Practice 2
Advanced techniques for finding bugs in real-world software 2
High performances computing 2
Progressive Data Analysis and Visualization 2
Geometric Computer Vision: from Images to 3D Models 2

Eventuali maggiori informazioni per le voci sopra elencate

=== CORSI EROGATI ESCLUSIVAMENTE PER IL DOTTORATO IN INGEGNERIA INFORMATICA ===


A.A. 2021/2022

Aprile-giugno 2022

Marco Angelini (DIAG, Sapienza) - Progressive Data Analysis and Visualization (1.5 ECTS)
Roberto Capobianco (Sony AI, Zurich) - Advanced Topics in Reinforcement Learning: From Theory to Practice (1.5 ECTS)
Thomas Ciarfuglia & Christian Napoli (DIAG, Sapienza) - Vision and Perception in Human-Robot Interaction (1.5 ECTS)
Daniele Cono D'Elia & Giuseppe Di Luna (DIAG, Sapienza) - Thinking outside the box: adversarial behavior and unconventional attack vectors from security research (1.5 ECTS)
Marco Console (DIAG Sapienza) - Incomplete Data - Theory in Practice (1.5 ECTS)
Emilio Coppa (DIAG Sapienza) - Advanced techniques for finding bugs in real-world software (1.5 ECTS)
Christian Napoli (DIAG Sapienza) - High performances computing (1.5 ECTS)
Luca Magri (Politecnico di Milano), Federica Arrigoni (Università di Trento) - Geometric Computer Vision: from Images to 3D Models (1.5 ECTS)

Rachid Alami (LAAS, Toulouse, France) - Human-Robot Collaboration and Computational HRI
5 seminari (aprile 2022) possono essere fruiti come corso di tipo B (1.5 ECTS)

Fabrizio d'Amore (DIAG Sapienza) - Digital watermarking and steganography

=== ALTRI CORSI DISPONIBILI PER IL DOTTORATO IN INGEGNERIA INFORMATICA ===


Corso di laurea in Engineering in Computer Science (Ingegneria Informatica):
https://corsidilaurea.uniroma1.it/en/corso/2021/30430/home

Corso di laurea in Artificial Intelligence and Robotics
https://corsidilaurea.uniroma1.it/en/corso/2021/30431/home

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Dottorandi di altre scuole di dottorato che intendono partecipare a questi corsi possono contattare il Coordinatore del Dottorato per ricevere maggiori informazioni.


Modalità di scelta del soggetto della tesi

Le modalità sono definite di concerto con il tutor del dottorato assegnato allo studente.

Modalità delle verifiche per l'ammissione all'anno successivo

Stesura di una relazione per il passaggio d'anno, presentata di fronte a una commissione di membri del collegio dei docenti. Completamento degli esami nel piano di studi del primo anno.


Elenco dei corsi/attività secondo anno


Eventuali maggiori informazioni per le voci sopra elencate

Nel secondo anno non sono previste attività di formazione, tranne la partecipazione a seminari svolti presso il dipartimento.

Modalità di preparazione della tesi

Ricerca sotto la supervisione del tutor.

Modalità delle verifiche per l'ammissione all'anno successivo

Stesura di una relazione per il passaggio d'anno, presentata di fronte a una commissione di membri del collegio dei docenti.


Elenco dei corsi/attività terzo anno


Eventuali maggiori informazioni per le voci sopra elencate

Nel terzo anno non sono previste attività di formazione, tranne la partecipazione a seminari svolti presso il dipartimento.

Modalità di ammissione all'esame finale

Discussione della tesi di fronte a una commissione interna formata da membri del collegio dei docenti.

Modalità di svolgimento dell'esame finale

Discussione della tesi di fronte a una commissione nazionale nominata dal Magnifico Rettore.

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