Corso di Laurea Triennale in
Informatica
Immatricolati fino all'Anno Accademico 25-26 incluso
Lo studente o la studentessa al terzo anno di corso deve presentare un piano di studio individuale nel quale siano definiti gli esami a libera scelta previsti dal regolamento didattico, per un totale di 12 crediti.
I piani di studio sono soggetti a verifica da parte del Comitato per la Didattica e ad approvazione da parte del Consiglio di Corso di Studio. Il Corso di Laurea garantisce l’approvazione di percorsi che esauriscano i 12 crediti con gli insegnamenti indicati nelle tabelle riportate sotto, i cui programmi sono calibrati per le conoscenze di uno studente triennale. L'inserimento di due esami qualsiasi delle due liste seguenti permette l'approvazione automatica del piano di studio.
E' comunque possibile proporre nel piano di studio qualunque insegnamento offerto dall’Ateneo purché coerente con il curriculum degli studi. Il Corso di Laurea si riserva la possibilità di rifiutare percorsi che includono insegnamenti con programmi molto simili a quelli già offerti all'interno del Corso di Laurea stesso, inclusi i corsi facoltativi, nonché insegnamenti dei corsi di Laurea Magistrale in Data Science e in Software: Science and Technology ulteriori rispetto a quanto indicato in questa pagina.
Per l'anno accademico 2026-2027, gli insegnamenti consigliati sono i seguenti.
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codice |
corso |
SSD |
CFU |
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B033523 |
ALGORITHMS AND PROGRAMMING FOR MASSIVE DATA |
INF/01 |
6 |
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B032430 |
DATA COLLECTION AND MACHINE LEARNING FOR CRITICAL CYBER-PHYSICAL SYSTEMS |
INF/01 |
6 |
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B032845 |
DIDATTICA DELL'INFORMATICA |
INF/01 |
6 |
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B032436 |
GAME DEVELOPMENT |
INF/01 |
6 |
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B035767 |
TRUSTWORTHY AUTONOMOUS SYSTEMS |
INF/01 |
6 |
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B032846 |
INGEGNERIA DEL SOFTWARE |
INF/01 |
6 |
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B032425 |
AUTOMATED SOFTWARE TESTING |
INF/01 |
6 |
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B032428 |
SOFTWARE ARCHITECTURES AND METHODOLOGIES |
INF/01 |
6 |
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B032429 |
RESILIENCY, REAL TIME AND CERTIFICATION |
INF/01 |
6 |
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B032441 |
OPTIMIZATION AND MACHINE LEARNING FOR DYNAMICAL SYSTEMS |
ING-INF/04 |
6 |
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B032434 |
QUANTITATIVE EVALUATION OF STOCHASTIC MODELS |
ING-INF/05 |
6 |
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B032433 |
SOFTWARE DEPENDABILITY |
ING-INF/05 |
6 |
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B032480 |
LOGICA PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE |
MAT/01 |
6 |
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B032482 |
MODELLI MATEMATICI PER I REGISTRI DISTRIBUITI: TEORIA E CASI D'USO |
MAT/05 |
6 |
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B032439 |
OPERATIONS RESEARCH AND OPTIMIZATION |
MAT/09 |
6 |
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B032483 |
STATISTICAL ANALYSIS OF NETWORK DATA |
SECS-S/01 |
6 |
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B032437 |
STATISTICAL METHODS FOR COMPUTER SCIENCE |
SECS-S/01 |
6 |
Per gli studenti o studentesse interessati all'iscrizione al corso magistrale in Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale sono ritenuti utili a completare la preparazione anche i seguenti insegnamenti interdisciplinari:
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codice |
corso |
SSD |
CFU |
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B032465 |
IL LINGUAGGIO DEL VIVENTE |
BIO/19 |
6 |
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B032472 |
FONDAMENTI DI CHIMICA PER IL DATA/COMPUTATIONAL SCIENTIST |
CHIM/03 |
6 |
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B032474 |
DATA SCIENCE PER LE NEUROSCIENZE |
FIS/03 |
6 |
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B032477 |
GEOCHIMICA COMPUTAZIONALE E GEOSTATISTICA |
GEO/08 |
6 |
Si precisa inoltre che gli insegnamenti
- B032431 - PENETRATION TESTING
- B032432 - MACHINE LEARNING FOR SOFTWARE ANALYSIS
che fanno parte dell'offerta della Laurea Magistrale in Software: Science and Technology non sono indicati come approvazione automatica in quanto erogati presso IMT Lucca, ma sono ritenuti coerenti al piano formativo e selezionabili nel piano di studi.
Gli studenti o le studentesse che intendono iscriversi alla Laurea Magistrale in Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale o alla Laurea Magistrale in Software: Science and Technology sono comunque invitati a contattare i referenti delle due lauree, rispettivamente prof.ssa Donatella Merlini e prof. Francesco Tiezzi, per suggerimenti sugli insegnamenti utili a completare la loro formazione.
ULTIMO AGGIORNAMENTO
10.06.2026