Piano didattico


Stai visualizzando i piani didattici e manifesti per l'A.A. 2025/2026
Informatica (Classe LM-18)
Immatricolati nell'a.a. 2025/26 (FBA)
Non definito
Per queste attività non è previsto un periodo di offerta.
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Obbligatorio
Accertamento di lingua inglese - livello b2 (3 CFU) 3 0 Inglese NN
sarà attivato dall'A.A. 2026/2027
Attività conclusive
Per queste attività non è previsto un periodo di offerta.
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Obbligatorio
Prova finale 39 0 Italiano NN
Primo quadrimestre
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Facoltativo
Affective computing 6 48 Inglese ING-INF/05
Algoritmi e complessita' 6 48 Italiano INF/01
Algoritmi paralleli e distribuiti 6 48 Italiano INF/01
Analisi e gestione del rischio 6 48 Italiano INF/01
Artificial intelligence 6 48 Inglese INF/01
Artificial intelligence for video games 6 48 Inglese INF/01
Audio pattern recognition 6 48 Inglese INF/01
Bioinformatics 6 48 Inglese INF/01
Biomedical signal processing 6 48 Inglese ING-INF/06
Business information systems 6 48 Inglese INF/01
Cittadinanza digitale e tecnocivismo 6 48 Italiano INF/01
Decision methods and models 6 48 Inglese MAT/09
Informatica teorica 6 48 Italiano INF/01
Knowledge representation and reasoning 6 48 Inglese INF/01
Mathematical logic 6 48 Inglese MAT/01
Natural language processing 6 48 Inglese INF/01
Network science 6 48 Inglese INF/01
New generation data models and dbmss 6 48 Inglese INF/01
Ottimizzazione su grafo 6 48 Italiano MAT/09
Privacy and data protection 6 48 Inglese INF/01
Privatezza e protezione dei dati 6 48 Italiano INF/01
Procedural and spatial sound 6 48 Italiano INF/01
Progetto di sistemi a sensore 6 48 Italiano INF/01
Programmazione avanzata 6 48 Italiano INF/01
Scientific visualization 6 48 Inglese INF/01
Simulation 6 48 Inglese INF/01
Tecniche speciali di programmazione 6 48 Italiano INF/01
Secondo quadrimestre
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Facoltativo
Advanced multivariate statistics 6 48 Inglese SECS-S/01
Algorithms for massive datasets 6 48 Inglese INF/01
Algoritmica per il web 6 48 Italiano INF/01
Cloud computing technologies 6 48 Inglese INF/01
Gamification e serious games 6 48 Italiano INF/01
Geometria computazionale 6 48 Italiano MAT/03
Gestione della sicurezza nelle imprese 6 48 Italiano SECS-P/08
Gpu computing 6 48 Italiano INF/01
Heuristics algorithms 6 48 Inglese INF/01
Logistica 6 48 Italiano INF/01
Metodi formali 6 48 Italiano INF/01
Metodi probabilistici per l'informatica 6 48 Italiano INF/01
Online game design 6 48 Inglese INF/01
Ottimizzazione discreta 6 48 Italiano MAT/09
Real-time graphics programming 6 48 Inglese INF/01
Reti wireless e mobili 6 48 Italiano INF/01
Sicurezza nelle architetture data intensive 6 48 Italiano INF/01
Sistemi intelligenti avanzati 6 48 Italiano INF/01
Sistemi multimediali e interaction design 6 48 Italiano INF/01
Sonic interaction design 6 48 Inglese INF/01
Statistical methods for machine learning 6 48 Inglese INF/01
Sviluppo di applicazioni per dispositivi mobili 6 48 Italiano INF/01
Tecniche e applicazioni biometriche 6 48 Italiano INF/01
Teoria dei grafi 6 48 Italiano INF/01
Visione artificiale 6 48 Italiano INF/01
Terzo quadrimestre
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Facoltativo
3d video games 6 48 Inglese INF/01
Artificial intelligence for time series analysis 6 48 Inglese INF/01
Autonomous robots and agents 6 48 Inglese INF/01
Calcolo numerico 6 48 Italiano MAT/08
Didattica dell'informatica 6 48 Italiano INF/01
Distributed and pervasive systems 6 48 Inglese INF/01
Geospatial data management 6 48 Inglese ING-INF/05
Information management 6 48 Inglese INF/01
Intelligent systems for industry, supply chain and environment 6 48 Inglese INF/01
Machine learning on graphs 6 48 Inglese INF/01
Methods for image processing 6 48 Inglese INF/01
RealtÀ virtuale 6 48 Italiano INF/01
Reinforcement learning 6 48 Inglese INF/01
Specifica e verifica di sistemi critici 6 48 Italiano INF/01
Sviluppo software in gruppi di lavoro complessi 6 48 Italiano INF/01
Teoria dei linguaggi 6 48 Italiano INF/01
Verifica e convalida del software 6 48 Italiano INF/01
Web programming for sound and music 6 48 Italiano INF/01
Attività a scelta e regole di composizione del piano didattico
1 - Insegnamenti caratterizzanti.
Lo studente dovrà scegliere da 54 CFU fra gli insegnamenti della seguente tabella:
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua Periodo SSD
3d video games 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Affective computing 6 48 Inglese Primo quadrimestre ING-INF/05
Algorithms for massive datasets 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Algoritmi e complessita' 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Algoritmi paralleli e distribuiti 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Algoritmica per il web 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Analisi e gestione del rischio 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Artificial intelligence 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Artificial intelligence for time series analysis 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Artificial intelligence for video games 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Audio pattern recognition 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Autonomous robots and agents 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Bioinformatics 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Business information systems 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Cittadinanza digitale e tecnocivismo 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Cloud computing technologies 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Didattica dell'informatica 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Distributed and pervasive systems 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Gamification e serious games 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Geospatial data management 6 48 Inglese Terzo quadrimestre ING-INF/05
Gpu computing 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Heuristics algorithms 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Informatica teorica 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Information management 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Intelligent systems for industry, supply chain and environment 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Knowledge representation and reasoning 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Logistica 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Machine learning on graphs 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Methods for image processing 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Metodi formali 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Metodi probabilistici per l'informatica 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Natural language processing 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Network science 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
New generation data models and dbmss 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Online game design 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Privacy and data protection 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Privatezza e protezione dei dati 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Procedural and spatial sound 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Progetto di sistemi a sensore 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Programmazione avanzata 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Real-time graphics programming 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
RealtÀ virtuale 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Reinforcement learning 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Reti wireless e mobili 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Scientific visualization 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Sicurezza nelle architetture data intensive 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Simulation 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Sistemi intelligenti avanzati 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Sistemi multimediali e interaction design 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Sonic interaction design 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Specifica e verifica di sistemi critici 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Statistical methods for machine learning 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Sviluppo di applicazioni per dispositivi mobili 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Sviluppo software in gruppi di lavoro complessi 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Tecniche e applicazioni biometriche 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Tecniche speciali di programmazione 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Teoria dei grafi 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Teoria dei linguaggi 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Verifica e convalida del software 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Visione artificiale 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Web programming for sound and music 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
2 - Insegnamenti affini.
Lo studente dovrà scegliere 12 cfu fra gli insegnamenti affini della seguente tabella:
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua Periodo SSD
Advanced multivariate statistics 6 48 Inglese Secondo quadrimestre SECS-S/01
Biomedical signal processing 6 48 Inglese Primo quadrimestre ING-INF/06
Calcolo numerico 6 48 Italiano Terzo quadrimestre MAT/08
Decision methods and models 6 48 Inglese Primo quadrimestre MAT/09
Geometria computazionale 6 48 Italiano Secondo quadrimestre MAT/03
Gestione della sicurezza nelle imprese 6 48 Italiano Secondo quadrimestre SECS-P/08
Mathematical logic 6 48 Inglese Primo quadrimestre MAT/01
Ottimizzazione discreta 6 48 Italiano Secondo quadrimestre MAT/09
Ottimizzazione su grafo 6 48 Italiano Primo quadrimestre MAT/09
3 - Linee guida nella redazione del piano di studio individuale. Al fine di guidare lo studente nella scelta formativa, gli insegnamenti offerti dal corso di Laurea Magistrale sono articolati nelle seguenti macro-aree tematiche, dette pillar. All'interno di ciascun pillar, gli insegnamenti sono divisi in sotto-aree relative a domini applicativi o teorici. L'acquisizione di almeno 36 CFU (6 insegnamenti) in un unico pillar assicura una caratterizzazione tematica del percorso formativo; al contempo, la scelta di almeno 18 CFU (3 insegnamenti) da pillar diversi da questo garantisce che il percorso formativo non sia eccessivamente verticale.
La suddivisione degli insegnamenti in pillar ed aree è la seguente:
4 - Pillar: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, DATA ANALYTICS AND BIG DATA

Area Artificial Intelligence:

-Artificial intelligence
-Sistemi intelligenti avanzati
-Natural language processing
-Machine learning on graphs
-Artificial intelligence for time series analysis
-Autonomous robots and agents
-Statistical methods for machine learning
-Reinforcement learning

Area Data Analytics:

-Algoritmica per il web
-Network science
-Algorithms for massive datasets
-Scientific visualization
-Decision methods and models
-Ottimizzazione su grafo
-Ottimizzazione discreta
-Advanced multivariate statistics

Area Data Management and Protection:

-New generation data models and DBMSs
-Geospatial data management
-Information management
-Privacy and data protection
5 - Pillar: COMPUTING SYSTEMS IN INDUSTRY, BUSINESS AND MEDICINE

Area Bio-medical computing:

-Biomedical signal processing
-Bioinformatics

Area Industry and Business:

-Analisi e gestione del rischio
-Logistica
-Business information systems
-Intelligent systems for industry, supply chain and environment
-Simulation

Area Distributed and Mobile Computing:

-Progetto di sistemi a sensore
-Cloud computing technologies
-Distributed and pervasive systems
-Progettazione di sistemi operativi sicuri (attivo a partire dall'a.a. 2028/29)
-Reti wireless e mobili
-Sviluppo di applicazioni per dispositivi mobili

Area Security:

-Tecniche e applicazioni biometriche
-Sicurezza delle architetture data intensive
-Gestione della Sicurezza nelle imprese
-Privatezza e protezione dei dati
6 - Pillar: INTERACTION AND MULTIMEDIA

Area Audio and Music:

-Audio pattern recognition
-Procedural and spatial sound
-Sonic interaction design
-Web programming for sound and music

Area Videogames:

-Artificial intelligence for video games
-3D video games
-Gamification and serious games
-Online game design
-Real-time graphics programming
-Videogame design and programming

Area Multimedia:

-Sistemi multimediali e Interaction design

Area Imaging and Video:

-Affective computing
-Natural interaction (attivo a partire dall'a.a. 2028/29)
-Realtà virtuale
-Methods for image processing
-Visione artificiale
7 - Pillar: ALGORITHMS, SOFTWARE AND THEORY

Area Algorithms:

-Algoritmi e complessità
-Heuristics algorithms
-Algoritmi paralleli e distribuiti

Area Software:

-Programmazione avanzata
-Tecniche speciali di programmazione
-GPU computing
-Sviluppo software in gruppi di lavoro complessi
-Verifica e convalida del software

Area Theory:

-Geometria computazionale
-Mathematical logic
-Metodi formali
-Calcolo numerico
-Informatica teorica
-Metodi probabilistici per l'informatica
-Specifica e verifica di sistemi critici
-Knowledge representation and reasoning
-Teoria dei linguaggi
-Teoria dei grafi

Area Computational Education and Ethics:

-Cittadinanza digitale e tecnocivismo
-Didattica dell'informatica
8 - Crediti a scelta libera.

Lo studente deve acquisire i 12 CFU scegliendo liberamente tra tutti gli insegnamenti attivati dall'Ateneo, compresi gli insegnamenti delle precedenti tabelle, secondo i criteri esposti nell'apposita sezione di questo documento, purché compatibili con il percorso formativo.

Gli studenti possono inoltre richiedere il riconoscimento di CFU per attività formative presso enti esterni, presentando la relativa certificazione. Ogni certificazione può dare luogo ad un massimo di 3 CFU, e possono essere riconosciute fino a 2 certificazioni. Lo studente che intende chiedere il riconoscimento delle certificazioni deve compilare il modulo di "istanza" disponibile alla pagina https://www.unimi.it/it/studiare/servizi-gli-studenti/segreterie-infostudenti/modulistica-generale e consegnarlo alla segreteria del proprio corso di studio unitamente alla copia delle certificazioni conseguite.

La valutazione verrà effettuata dall'apposita commissione sulla base dei seguenti parametri:
· Arco temporale: la certificazione deve essere stata ottenuta da un massimo di 5 anni.
· Specificità: la certificazione deve avere come oggetto competenze riferibili a quelle previste dal CdS in oggetto
· Specializzazione: la certificazione deve riguardare competenze specialistiche e/o professionalizzanti.
· Livello: devono essere attestate competenze di livello medio o avanzato. Sono escluse certificazioni di base ed entry level.

Inoltre, i seguenti insegnamenti a scelta libera sono attivati presso il Conservatorio di Milano:
· 1 semestre, Informatica Musicale e Musica Digitale, 3 CFU (settore COME/05)
· 2 semestre, Informatica Musicale, 3 CFU (settore COME/05)
· 2 semestre, Campionamento, Sintesi ed Elaborazione Digitale dei Suoni, 3 CFU (settore COME/05)
· 2 semestre, Sistemi e Linguaggi di Programmazione per l'Audio e le Applicazioni Musicali 1, 3 CFU (settore COME/05)
· 1 semestre, Sistemi e Linguaggi di Programmazione per l'Audio e le Applicazioni Musicali 2, 3 CFU (settore COME/05)
Informatica (Classe LM-18)
immatricolati dall'a.a. 2014/2015 fino al 2024/25 (F94)
annualità non più attiva
Non definito
Per queste attività non è previsto un periodo di offerta.
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Obbligatorio
Accertamento di lingua inglese - livello b2 (3 CFU) 3 0 Inglese NN
Attività conclusive
Per queste attività non è previsto un periodo di offerta.
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Obbligatorio
Prova finale 39 0 Italiano NN
Secondo semestre
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Facoltativo
Information management 6 48 Inglese INF/01
Primo quadrimestre
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Facoltativo
Affective computing 6 48 Inglese ING-INF/05
Algoritmi e complessita' 6 48 Italiano INF/01
Algoritmi paralleli e distribuiti 6 48 Italiano INF/01
Artificial intelligence 6 48 Inglese INF/01
Artificial intelligence for video games 6 48 Inglese INF/01
Audio pattern recognition 6 48 Inglese INF/01
Biomedical signal processing 6 48 Inglese ING-INF/06
Business information systems 6 48 Inglese INF/01
Cittadinanza digitale e tecnocivismo 6 48 Italiano INF/01
Decision methods and models 6 48 Inglese MAT/09
Informatica teorica 6 48 Italiano INF/01
Mathematical logic 6 48 Inglese MAT/01
Natural language processing 6 48 Inglese INF/01
New generation data models and dbmss 6 48 Inglese INF/01
Ottimizzazione combinatoria 6 48 Italiano MAT/09
Privacy and data protection 6 48 Inglese INF/01
Progetto di sistemi a sensore 6 48 Italiano INF/01
Simulation 6 48 Inglese INF/01
Sound in interaction 6 48 Italiano INF/01
Tecniche speciali di programmazione 6 48 Italiano INF/01
Secondo quadrimestre
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Facoltativo
Algorithms for massive datasets 6 48 Inglese INF/01
Architetture multimediali 6 48 Italiano INF/01
Cloud computing technologies 6 48 Inglese INF/01
Complementi di ricerca operativa 6 48 Italiano MAT/09
Geometria computazionale 6 48 Italiano MAT/03
Gpu computing 6 48 Italiano INF/01
Heuristic algorithms 6 48 Inglese INF/01
Logistica 6 48 Italiano MAT/09
Metodi formali 6 48 Italiano INF/01
Metodi probabilistici per l'informatica 6 48 Italiano INF/01
Online game design 6 48 Inglese INF/01
Programmazione midi 6 48 Italiano INF/01
Real-time graphics programming 6 48 Inglese INF/01
Reti wireless e mobili 6 48 Italiano INF/01
Sistemi intelligenti avanzati 6 48 Italiano INF/01
Statistical methods for machine learning 6 48 Inglese INF/01
Sviluppo di applicazioni per dispositivi mobili 6 48 Italiano INF/01
Teoria dei grafi 6 48 Italiano INF/01
Visione artificiale 6 48 Italiano INF/01
Terzo quadrimestre
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua SSD
Facoltativo
3d video games 6 48 Inglese INF/01
Calcolo numerico 6 48 Italiano MAT/08
Didattica dell'informatica 6 48 Italiano INF/01
Distributed and pervasive systems 6 48 Inglese INF/01
Intelligent systems for industry, supply chain and environment 6 48 Inglese INF/01
Methods for image processing 6 48 Inglese INF/01
Programmazione per la musica 6 48 Italiano INF/01
Realta' virtuale 6 48 Italiano INF/01
Teoria dei linguaggi 6 48 Italiano INF/01
Verifica e convalida del software 6 48 Italiano INF/01
Attività a scelta e regole di composizione del piano didattico
- Gli studenti dovranno acquisire almeno 18 CFU fra i seguenti insegnamenti caratterizzanti.
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua Periodo SSD
Architetture multimediali 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Artificial intelligence 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Distributed and pervasive systems 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Informatica teorica 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Information management 6 48 Inglese Secondo semestre INF/01
Reti wireless e mobili 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Statistical methods for machine learning 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
1 - Gli studenti dovranno conseguire almeno 30 e non oltre 36 CFU scegliendo dalla seguente Tabella 1.
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua Periodo SSD
3d video games 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Algorithms for massive datasets 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Algoritmi e complessita' 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Algoritmi paralleli e distribuiti 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Architetture multimediali 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Artificial intelligence 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Artificial intelligence for video games 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Audio pattern recognition 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Business information systems 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Cloud computing technologies 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Distributed and pervasive systems 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Heuristic algorithms 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Informatica teorica 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Information management 6 48 Inglese Secondo semestre INF/01
Intelligent systems for industry, supply chain and environment 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Methods for image processing 6 48 Inglese Terzo quadrimestre INF/01
Metodi probabilistici per l'informatica 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
New generation data models and dbmss 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Online game design 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Privacy and data protection 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Progetto di sistemi a sensore 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Programmazione midi 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Programmazione per la musica 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Real-time graphics programming 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Realta' virtuale 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Reti wireless e mobili 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Simulation 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Sistemi intelligenti avanzati 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Statistical methods for machine learning 6 48 Inglese Secondo quadrimestre INF/01
Sviluppo di applicazioni per dispositivi mobili 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Tecniche speciali di programmazione 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Teoria dei linguaggi 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Verifica e convalida del software 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Visione artificiale 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
2 - Gli studenti dovranno conseguire almeno 12 e non oltre 18 CFU scegliendo dalla seguente Tabella 2. Chi ha conseguito 30 cfu dalla precedente tabella 1 dovrà conseguirne 18 dalla tabella 2; chi ha conseguito 36 cfu dalla precedente tabella 1 dovrà conseguirne 12 dalla tabella 2.
L'insegnamento di Gestione della Sicurezza nelle Imprese verrà erogato a partire dall'a.a. 2025/26
Attività formative Crediti massimi Ore totali Lingua Periodo SSD
Affective computing 6 48 Inglese Primo quadrimestre ING-INF/05
Biomedical signal processing 6 48 Inglese Primo quadrimestre ING-INF/06
Calcolo numerico 6 48 Italiano Terzo quadrimestre MAT/08
Cittadinanza digitale e tecnocivismo 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Complementi di ricerca operativa 6 48 Italiano Secondo quadrimestre MAT/09
Decision methods and models 6 48 Inglese Primo quadrimestre MAT/09
Didattica dell'informatica 6 48 Italiano Terzo quadrimestre INF/01
Geometria computazionale 6 48 Italiano Secondo quadrimestre MAT/03
Gpu computing 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Logistica 6 48 Italiano Secondo quadrimestre MAT/09
Mathematical logic 6 48 Inglese Primo quadrimestre MAT/01
Metodi formali 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
Natural language processing 6 48 Inglese Primo quadrimestre INF/01
Ottimizzazione combinatoria 6 48 Italiano Primo quadrimestre MAT/09
Sound in interaction 6 48 Italiano Primo quadrimestre INF/01
Teoria dei grafi 6 48 Italiano Secondo quadrimestre INF/01
3 - Lo studente deve acquisire 12 CFU scegliendo liberamente tra tutti gli insegnamenti attivati dall'Ateneo, fra gli insegnamenti delle precedenti tabelle o fra quelli attivati dal Conservatorio di Milano (si veda sotto), purché culturalmente coerenti con il suo percorso formativo e non sovrapponibili, nei contenuti, agli insegnamenti obbligatori e opzionali già utilizzati nel piano degli studi.
Rientrano pertanto nella scelta tutti gli insegnamenti presenti in questo Manifesto degli studi che rispondano a tali criteri. Non è possibile scegliere insegnamenti attivati da corsi di studio di altro ordinamento (corsi di studio di vecchio ordinamento).
Gli studenti possono richiedere il riconoscimento di cfu per attività formative presso enti esterni, presentando la relativa certificazione. Ogni certificazione può dare luogo ad un massimo di 3 cfu, e possono essere riconosciute fino a 2 certificazioni. Lo studente che intende chiedere il riconoscimento delle certificazioni deve compilare il modulo di "istanza" disponibile alla pagina https://www.unimi.it/it/studiare/servizi-gli-studenti/segreterie-infostudenti/modulistica-generale e consegnarlo alle Segreterie Studenti alla copia delle certificazioni conseguite.
La valutazione verrà effettuata da un'apposita commissione sulla base dei seguenti parametri:
- Validità: la certificazione deve essere stata ottenuta da un massimo di 5 anni.
- Specificità: la certificazione deve avere come oggetto competenze riferibili a quelle previste dal corso di laurea in cui lo studente è regolarmente iscritto.
- Specializzazione: la certificazione deve riguardare competenze specialistiche e/o professionalizzanti.
- Livello: la certificazione deve attestare competenze di livello medio o avanzato. Sono escluse certificazioni di base ed entry level.

Insegnamenti a scelta libera attivati presso il Conservatorio di Milano:
- 2 semestre, Campionamento, Sintesi ed Elaborazione Digitale dei Suoni, TME, 3 cfu (settore COME/05)
- 1 semestre, Sistemi e linguaggi di programmazione per l'audio e le applicazioni musicali 2, TME, 3 cfu (settore COME/05)
- Sistemi, Tecnologie, applicazioni e programmazione audio e musicale per i sistemi internet e per sistemi di comunicazione mobile, TMA, 3 cfu (settore COME/05)
- Campionamento, Sintesi ed Elaborazione Digitale dei Suoni, BME, 3 cfu (settore COME/05)
- 1 semestre, Tecnologie e tecniche del montaggio e della post-produzione audio per il video 1, BTS, 3 cfu (settore COME/05)
- Tecnologie e tecniche del montaggio e della post-produzione audio per il video 2, BTS, 3 cfu (settore COME/05)