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    Gennaro CORDASCO

    Insegnamento di INFORMATICA

    Corso di laurea in SCIENZE E TECNICHE PSICOLOGICHE

    SSD: INF/01

    CFU: 6,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 42,00

    Periodo di Erogazione: Primo Semestre

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    ITALIANO

    Contenuti

    • Il computer: hardware and software;
    • Ragionamento logico
    • Principi di programmazione
    • Modelli informatici;
    • Reti di computer;
    • Internet and WWW;
    • I linguaggi di programmazione;


    Testi di riferimento

    a) Dino Mandrioli, Stefano Ceri, Licia Sbattella, Paolo Cremonesi, Gianpaolo Cugola, “Informatica arte e mestiere” 3/ed, McGraw-Hill, 2008;
    b) Harel D., Feldman Y., Algoritmi. Lo spirito dell'Informatica, Springer.

    Obiettivi formativi

    L’obiettivo del corso è fornire allo studente la capacità di comprendere i principi dell'informatica e della programmazione:
    * Rappresentazione dei dati
    * Computazione, linguaggi e macchine astratte
    * Architettura dei sistemi di elaborazione

    Le capacità di applicare le conoscenze elencate riguardano lo sviluppo
    del cosiddetto "pensiero computazionale":
    * Scomposizione di problemi complessi
    * Soluzione di problemi tramite ricorsione
    * Composizione di oggetti in sistemi complessi
    * Modellazione con diversi livelli di astrazione

    Prerequisiti

    Abilità Informatiche

    Metodologie didattiche

    Lezioni frontali articolate nei seguenti moduli didattici:
    Il computer: hardware and software
    Rappresentazione dell’informazione
    Elementi di logica
    Principi di programmazione
    Metodi algoritmici
    Modelli Informatici
    Correttezza e computabilità
    Reti di calcolatori e sistemi distribuiti
    I servizi Internet
    Errori di linguaggio
    Rappresentazione schematica di una macchina di Turing deterministica
    la Teoria dell’NP-completezza

    Metodi di valutazione

    La prova orale
    - si prefigge l’obiettivo di accertare le capacità di saper descrivere l'architettura di un elaboratore elettronico
    - si prefigge l’obiettivo di accertare le capacità di comprensione della rappresentazione binaria dell'informazione
    - intende accertare l’apprendimento delle conoscenze di base sulla codifica e le capacità di risoluzione di semplic problemi computazionali.
    Si svolgerà
    - con un colloquio articolato in domande sugli argomenti:
    * Il computer: hardware and software
    * Rappresentazione dell’informazione
    * Elementi di logica
    * Principi di programmazione
    * Metodi algoritmici
    * Modelli Informatici
    * Correttezza e computabilità
    * Reti di calcolatori e sistemi distribuiti
    * I servizi Internet
    * Errori di linguaggio
    * Rappresentazione schematica di una macchina di Turing deterministica
    * la Teoria dell’NP-completezza
    atto ad accertare il livello di conoscenze su
    - rappresentazione binaria dell'informazione
    - architettura di un elaboratore elettronico
    - coding e problemi computazionali
    raggiunto dallo studente
    Sarà valutata in (trentesimi) ed avrà un peso di 50/100 nel risultato finale.
    La prova scritta è propedeutica alla prova orale. Si svolgerà presso i locali del Dipartimento di Psicologia e ciascuna prova durerà 1 ora.
    Consiste in n° 30 test a risposta multipla, cui verrà assegnata una votazione in trentesimi ed avrà un peso di 50/100 nel risultato finale.
    Il superamento dell’esame si otterrà con un voto minimo di 18/30, che scaturisce dalla media aritmetica delle due prove.

    Altre informazioni



    Programma del corso

    1) Il computer: hardware and software (Capitoli 1 e 2 del libro (a)):
    • Che cosa è l’informatica?
    • Il concetto di Algoritmo
    • I Linguaggi per la programmazione di Algoritmi
    • Architetture dei sistemi Informatici
    • Applicazioni dell’Informatica
    • Le aree disciplinari dell’Informatica
    • Elementi della macchina di von Neumann
    • Codifica dei dati e delle istruzioni di un programma
    • Comportamento della macchina di von Neumann
    • Esecuzione dei programmi
    Che cosa e’ un Computer, Generalità, Tipo di informazioni, Il computer come elaboratore dell’informazione, rappresentazione analogica e rappresentazione digitale, Rappresentazione dell’informazione, Definizioni di simbolo, stringa, alfabeto, linguaggio; Alfabeto di un computer, l’operazione di codifica, Binary Digits, La ridondanza, il bit di parità, Il codice binario, Il codice ASCII, i Sistemi numerici, Sistemi numerici posizionali, Il Sistema decimale, Altri sistemi numerici (più adatti per il computer), Conversioni da una base ad un’altra, la parola macchina, Limitazioni, Memorizzazione, Operazioni Aritmetiche, Somma binaria, Sottrazione binaria, Rappresentazione dei Numeri positivi, Rappresentazione dei numeri negativi, Rappresentazione in Complemento a due e in Modulo e Segno e Problemi, Rappresentazione dei numeri reali in Virgola Mobile; L’hardware, le porte logicheGli Elementi di base di un computer, l’Architettura di von Neumann, il Funzionamento del computer, la CPU: L’ALU, I Registri, La Memoria RAM (Random Access Memory), L’Indirizzamento della RAM, Altre memorie: ROM e Cache; Il BUS
    Le unità periferiche (I/O devices), Le periferiche di input.
    2) Ragionamento logico
    Proposizioni, I tre principi della logica, Negazione, Congiunzione, Disgiunzione, Disgiunzione esclusiva, Implicazione, Bicondizione. Applicazioni della logica proposizionale. Operazioni Aritmetiche e Logiche: l’Algebra di Boole Funzioni booleane, gli Operatori logici AND, OR e NOT, gli Operatori universali, le Espressioni logiche, le Proprietà dell’algebra booleana.
    3) Principi di programmazione (Capitolo 3 e parte del capitolo 7 del libro (a)):
    • Il nucleo del linguaggio C
    • Primi esempi di programmi C
    • I dati strutturati in C
    • La costruzione incrementale dei programmi
    • Struttura completa di un programma in C
    • Le funzioni
    • Le procedure
    Le fonti di informazione, il metodo risolutivo, le proprietà di un algoritmo, Le Fasi del processo di traduzione ed esecuzione di un programma, Il linguaggio dei grafi di flusso, I Simboli convenzionali, le Strutture di controllo del flusso; I tipi di istruzioni; Dati e strutture dati; Tipi di dati; Moduli di un programma; Esempio; Ciclo di vita del software.
    4) Modelli Informatici (Dal testo (b): Cap 4, da pp. 99 a 111; Cap 5, da pp. 121 a 128; Cap 6, da pp. 157 a 169; Cap 7, da pp. 193 a 217):
    • Ricerche e attraversamenti
    • La ricerca esaustiva (tranne massima distanza poligonale)
    • Divide et Impera
    • Algoritmi greedy
    • La programmazione dinamica
    • Gli errori di Linguaggio
    • Errori Logici
    • I Computer non sbagliano
    • Test e debug
    • Cicli infiniti
    • I miglioramenti sono necessari
    • Miglioramenti a fatto compiuto
    • La ricerca lineare: un esempio
    • Miglioramenti dell’ordine di grandezza
    • La ricerca binaria: un esempio
    • Perché è sufficiente contare i confronti?
    • La robustezza della notazione O grande
    • Il problema del puzzle delle scimmie: un esempio
    • Tempo ragionevole vs. tempo irragionevole
    • Problemi di schedulazione e abbinamento
    • Determinare la verità logica
    • Certificati brevi e monete magiche
    • NP-completezza: stare in piedi insieme o cadere insieme
    • Ridurre arance a mele
    • P è equivalente a NP?

    Definizione di algoritmo; Funzioni effettivamente calcolabili; Algoritmi corretti ed algoritmi approssimati; Premessa, INSERTION SORT, Analizzare un algoritmo , Il Tempo di esecuzione di un algoritmo, Il Tempo di esecuzione asintotico, Il Significato (g(n)), Il Significato O(g(n)), Il Significato (g(n)), Efficienza di un algoritmo, Intrattabilità, Rappresentazione schematica di una macchina di Turing deterministica, Rappresentazione schematica di una macchina di Turing non deterministica, Problemi non decidibili e problemi decidibili, la Teoria dell’NP-completezza , Due problemi NP-completi, La classe dei problemi P ed NP.,

    English

    Teaching language

    Italian

    Contents

    • The computer: hardware and software;
    • Logical reasoning
    • Programming principles
    • Computer models;
    • Computer networks;
    • Internet and WWW;
    • Programming languages;


    Textbook and course materials

    a) Dino Mandrioli, Stefano Ceri, Licia Sbattella, Paolo Cremonesi, Gianpaolo Cugola, “Informatica arte e mestiere” 3/ed, McGraw-Hill, 2008;
    b) Harel D., Feldman Y., Algoritmi. Lo spirito dell'Informatica, Springer.

    Course objectives

    The main goal of the course is to provide students with the ability to understand the principles of informatics and programming:
    * Data representation
    * Computation, languages and abstract machines
    * Architecture of computer systems

    Prerequisites

    INTRODUCTION TO COMPUTER SCIENCE

    Teaching methods

    Lectures and exercises

    Evaluation methods

    Esame Scritto e Orale

    Other information



    Course Syllabus

    1) Il computer: hardware and software (Capitoli 1 e 2 del libro (a)):
    • Che cosa è l’informatica?
    • Il concetto di Algoritmo
    • I Linguaggi per la programmazione di Algoritmi
    • Architetture dei sistemi Informatici
    • Applicazioni dell’Informatica
    • Le aree disciplinari dell’Informatica
    • Elementi della macchina di von Neumann
    • Codifica dei dati e delle istruzioni di un programma
    • Comportamento della macchina di von Neumann
    • Esecuzione dei programmi
    Che cosa e’ un Computer, Generalità, Tipo di informazioni, Il computer come elaboratore dell’informazione, rappresentazione analogica e rappresentazione digitale, Rappresentazione dell’informazione, Definizioni di simbolo, stringa, alfabeto, linguaggio; Alfabeto di un computer, l’operazione di codifica, Binary Digits, La ridondanza, il bit di parità, Il codice binario, Il codice ASCII, i Sistemi numerici, Sistemi numerici posizionali, Il Sistema decimale, Altri sistemi numerici (più adatti per il computer), Conversioni da una base ad un’altra, la parola macchina, Limitazioni, Memorizzazione, Operazioni Aritmetiche, Somma binaria, Sottrazione binaria, Rappresentazione dei Numeri positivi, Rappresentazione dei numeri negativi, Rappresentazione in Complemento a due e in Modulo e Segno e Problemi, Rappresentazione dei numeri reali in Virgola Mobile; L’hardware, le porte logicheGli Elementi di base di un computer, l’Architettura di von Neumann, il Funzionamento del computer, la CPU: L’ALU, I Registri, La Memoria RAM (Random Access Memory), L’Indirizzamento della RAM, Altre memorie: ROM e Cache; Il BUS
    Le unità periferiche (I/O devices), Le periferiche di input.
    2) Ragionamento logico
    Proposizioni, I tre principi della logica, Negazione, Congiunzione, Disgiunzione, Disgiunzione esclusiva, Implicazione, Bicondizione. Applicazioni della logica proposizionale. Operazioni Aritmetiche e Logiche: l’Algebra di Boole Funzioni booleane, gli Operatori logici AND, OR e NOT, gli Operatori universali, le Espressioni logiche, le Proprietà dell’algebra booleana.
    3) Principi di programmazione (Capitolo 3 e parte del capitolo 7 del libro (a)):
    • Il nucleo del linguaggio C
    • Primi esempi di programmi C
    • I dati strutturati in C
    • La costruzione incrementale dei programmi
    • Struttura completa di un programma in C
    • Le funzioni
    • Le procedure
    Le fonti di informazione, il metodo risolutivo, le proprietà di un algoritmo, Le Fasi del processo di traduzione ed esecuzione di un programma, Il linguaggio dei grafi di flusso, I Simboli convenzionali, le Strutture di controllo del flusso; I tipi di istruzioni; Dati e strutture dati; Tipi di dati; Moduli di un programma; Esempio; Ciclo di vita del software.
    4) Modelli Informatici (Dal testo (b): Cap 4, da pp. 99 a 111; Cap 5, da pp. 121 a 128; Cap 6, da pp. 157 a 169; Cap 7, da pp. 193 a 217):
    • Ricerche e attraversamenti
    • La ricerca esaustiva (tranne massima distanza poligonale)
    • Divide et Impera
    • Algoritmi greedy
    • La programmazione dinamica
    • Gli errori di Linguaggio
    • Errori Logici
    • I Computer non sbagliano
    • Test e debug
    • Cicli infiniti
    • I miglioramenti sono necessari
    • Miglioramenti a fatto compiuto
    • La ricerca lineare: un esempio
    • Miglioramenti dell’ordine di grandezza
    • La ricerca binaria: un esempio
    • Perché è sufficiente contare i confronti?
    • La robustezza della notazione O grande
    • Il problema del puzzle delle scimmie: un esempio
    • Tempo ragionevole vs. tempo irragionevole
    • Problemi di schedulazione e abbinamento
    • Determinare la verità logica
    • Certificati brevi e monete magiche
    • NP-completezza: stare in piedi insieme o cadere insieme
    • Ridurre arance a mele
    • P è equivalente a NP?

    Definizione di algoritmo; Funzioni effettivamente calcolabili; Algoritmi corretti ed algoritmi approssimati; Premessa, INSERTION SORT, Analizzare un algoritmo , Il Tempo di esecuzione di un algoritmo, Il Tempo di esecuzione asintotico, Il Significato (g(n)), Il Significato O(g(n)), Il Significato (g(n)), Efficienza di un algoritmo, Intrattabilità, Rappresentazione schematica di una macchina di Turing deterministica, Rappresentazione schematica di una macchina di Turing non deterministica, Problemi non decidibili e problemi decidibili, la Teoria dell’NP-completezza , Due problemi NP-completi, La classe dei problemi P ed NP.

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