Università degli Studi di Firenze · Ingegneria dell'Informazione · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027
Calcolatori/ Sistemi Operativi C.I. – con Prof. Carlo Colombo Canale unico
Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea triennale (L-8) · 2º anno · 1º e 2º semestre · Tecnico Scientifico · 12 CFU
Firenze · Ingegneria dell'Informazione · 12 CFU · apri nel catalogo
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Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea triennale (L-8) · 2º anno · 2º semestre · Tecnico Scientifico · 6 CFU
Firenze · Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica · 2º anno · 2º semestre ›
Il docente indica 2 testi · da studiare tutti
La maggior parte degli argomenti del corso sono trattati in
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: Obiettivo principale del corso è di fornire le conoscenze di base di un moderno sistema operativo mettendo in luce le sue principali funzionalità. Il linguaggio Java è usato nel corso per fornire esempi di programmazione multithread e per risolvere problemi di sincronizzazione tra thread mediante l'uso di semafori e metodi sincronizzati.
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Knowledge Engineering/Cybersecurity And Data Privacy C.I. – con Prof. Paolo Nesi Canale unico
Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 1º e 2º semestre · Big Data and Distributed Systems · 12 CFU
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Knowledge Engineering Canale unico
Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - Semantic Web, Web of Data, Linked Data, W3C RDF - SPARQL query language - Ontologies: description logics, OWL 1, OWL2, protegé - Reasoning & inference: basics, tableaux method, tableaux for DL, rule based reasoning, OWL profiles - Ontology Engineering: best practices, basic ontologies, ontology design patterns, examples - NLP: LLM, RAG - Graph Machine Learning: embeddings, graph neural networks
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Knowledge Engineering Canale unico
Corso di laurea: Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - Semantic Web, Web of Data, Linked Data, W3C RDF - SPARQL query language - Ontologies: description logics, OWL 1, OWL2, protegé - Reasoning & inference: basics, tableaux method, tableaux for DL, rule based reasoning, OWL profiles - Ontology Engineering: best practices, basic ontologies, ontology design patterns, examples - NLP: LLM, RAG - Graph Machine Learning: embeddings, graph neural networks
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