Sito web del corso "LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE II" per Intelligenza Artificiale e per Statistica dell'Università degli studi di Trieste.
Docente: Laura Nenzi lnenzi@units.it
Aula ed orario:
- Martedì 11-13:30, Aula 2A Morin, edificio H2Bis
- Venerdì 9:15-11:45, Aula 2A Morin, edificio H2Bis a parte 10/04/2026 che siamo in Aula ex CLA ed C1
Aiuto: La modalità principale è chiedere ai tutor:
- Michele Alessi michele.alessi@phd.units.it.
- Ermes Aviano ermes.aviano@phd.units.it.
Alternativamente, potete anche scrivermi per fissare un appuntamento come ricevimento studenti.
Materiale: Ci sono principalmente i notebook, che trovate in materiale_lezioni, assieme agli esercizi (sia proposti dal tutor che da me) che verranno quasi tutti corretti in classe. Essendo un corso di laboratorio, non c'è un vero e proprio libro di testo di riferimento. Nelle slide della prima lezione ci sono vari riferimenti ad altre fonti utili (libri e tutorial) che potete utilizzare.
- La lezione del 10 Aprile sarà in aula ex CLA ed C1
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Lezione 1 (23/03/2026):
- Introduzione, Strumenti e cose ancora non viste di base di python, settare l'ambiente di lavoro ed inizio di Numpy | Lezione 1
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Lezione 2 (27/03/2026):
- Numpy | materiale_lezione
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Lezione 3 (10/04/2026):
- Pandas ed un po' di Matplotlib| materiale_lezione
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Lezione 4 (14/04/2026):
- Esercitazione
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Lezione 5 (17/04/2026):
- Distribuzioni, Matplotlib e Seaborn | materiale_lezione
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Lezione 6 (21/04/2026):
- Cosa avanzate di Pandas, Matplotlib e Seaborn | materiale_lezione
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Lezione 7 (24/04/2026):
- Scipy | materiale_lezione
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Lezione 8 (28/04/2026):
- Bervemente Scikitlearn Plotly e poi esercizi| materiale_lezione
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Tutorato (05/05/2026):
- Bervemente Scikitlearn Plotly e poi esercizi| materiale_lezione
La modalità d'esame è la seguente:
- 20% del voto dipenderà dal repository di github dove dovrete caricare gli esercizi proposti durante il corso. Il link del repository va inserito entro il giorno dell'esame in questa pagina qui . C'è un foglio per ogni anno quindi per l'anno 2025/2026 inserite nell'apposito foglio 2025-2026 Importante: fate l'upload degli esercizi man mano che li fate, un repository consegnato con un solo commit con tutti gli esercizi a due giorni dall'esame, ad esempio, non sarà valutato come un buon repository.
- 80% un esame scritto di 2 ore al computer in un'aula d'informatica dell'università. Le aule di informatica dove farete l'esame avranno computer tutti forniti direttamente con Visual Studio Code.
- La connessione internet non sarà presente ma potrete accedere alla pagina del corso su Moodle, link ed alla documentazione online delle varie librerie viste a lezione (le pagine ufficiali di ogni libreria, [link](https://numpy.org), https://pandas.pydata.org, https://matplotlib.org, https://seaborn.pydata.org, https://docs.scipy.org/doc/scipy/, https://plotly.com. Il giorno dell'esame troverete sulla pagine del corso su Moodle il testo dell'esame e dovrete caricare sulla stessa piattaforma l'elaborato finale. È essenziale quindi che chiunque voglia fare l'esame sia iscritto al corso del laboratorio su Moodle.
- L’ultima lezione faremo un’esercitazione\simulazione d’esame
- Possono sostenere l'esame solo gli studenti che hanno passato la parte del prof. Caravagna. Possono quindi se vogliano fare contemporaneamente l'esame di Laboratorio 1 e 2.
- L’orale è facoltativo se lo scritto è sufficiente, obbligatorio se il voto è quasi sufficiente ed obbligatorio a discrezione del docente se vengono rilevate dele irregolarità.
- La prova orale si sostiene solo nell'appello in cui si svolge lo scritto, ed in date e orari concordati col docente.
Ricordo che il link al repository va consegnato entro il giorno dell'esame.
Sessione Estiva:
- 08/06/2026 in aula 4_INF_01 edificio D (50 posti) + aula 4_INF_02 edificio D (16 posti) ore 14:00
- 22/06/2026 in aula 4_INF_01 edificio D (50 posti) + aula 4_INF_02 edificio D (16 posti) ore 14:00
- 14/07/2026 in aula 4_INF_01 edificio D (50 posti) + aula 4_INF_02 edificio D (16 posti) ore 14:00
- 18/09/2026 in aula 4_INF_01 edificio D (50 posti)