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Piani di studio

Lo studente al primo anno di corso deve presentare (tipicamente con una procedura online che viene attivata secondo un calendario definito di anno in anno e reso noto sulle pagine Web della Scuola di Scienze) un Piano di Studio individuale nel quale sia definita la scelta degli esami opzionali e liberi. I Piani di Studio devono soddisfare i requisiti previsti dall’Ordinamento Didattico e sono soggetti a verifica da parte del Comitato per la Didattica e ad approvazione da parte del Consiglio di Corso di Laurea. Lo studente può successivamente richiedere la modifica del Piano di Studio presentato, attraverso la stessa procedura online oppure attraverso una richiesta di modifica urgente presso la segreteria studenti (se la discussione della tesi è prevista prima dell’appello di giugno dell’anno solare successivo).

 

Lo studente che svolge un periodo di studio all'estero con il programma Erasmus, al suo rientro deve presentare un piano di studio personalizzato, concordato con il Delegato all'Internazionalizzazione.

 

Fermo restando che lo studente può inserire per i crediti liberi nel piano di studi qualunque insegnamento offerto dall’Ateneo purché coerente con il curriculum degli studi, il Corso di Laurea garantisce l’approvazione automatica dei piani di studi che soddisfano i seguenti vincoli:

  • il piano contiene tutti gli insegnamenti e attività didattiche obbligatorie;
  • il piano contiene due insegnamenti dalla lista degli insegnamenti opzionali affini;
  • il piano contiene due insegnamenti selezionati come scelta libera da una lista (vedi sotto) fornita per ogni anno accademico agli studenti, che conterrà tutti gli insegnamenti opzionali (in area informatica o affine) eventualmente integrata con ulteriori insegnamenti, di altri CdS, pertinenti al percorso formativo;
  • il resto degli insegnamenti nel piano è selezionato dalla lista degli insegnamenti opzionali in area informatica (settori INF/01 e ING-INF/05).
Attenzione: a seguito del nuovo assetto dell’offerta didattica per l’anno accademico 2026/2027, le lezioni dei seguenti insegnamenti si svolgeranno nel secondo semestre a Lucca, presso le strutture di IMT:
- Distributed Programming for Web, IoT and Mobile Systems (L. Galletta);
- Machine Learning for Software Analysis (F. Pinelli);
- Optimization and Machine Learning for Dynamical Systems (F. Fabiani);
- Penetration Testing (G. Costa);
- Software Performance Engineering (E. Incerto, M. Tribastone).
Al fine di non imporre agli studenti la frequenza presso una sede dislocata, tutti questi insegnamenti sono previsti come opzionali nell’offerta didattica 2026/2027.
Per la stessa ragione, gli studenti immatricolati negli anni accademici 2023/2024, 2024/2025 e 2025/2026 che non intendano seguire a Lucca gli insegnamenti sopra indicati potranno sostituirli nel proprio piano di studi con altri insegnamenti erogati a Firenze. Tale possibilità è prevista anche per gli insegnamenti che risultavano obbligatori nelle offerte didattiche dei precedenti anni accademici, ossia Distributed Programming for Web, IoT and Mobile Systems e Software Performance Engineering.
Queste modifiche, in caso comportino la sostituzione di un insegnamento obbligatorio con un insegnamento opzionale, non possono essere effettuate mediante la normale procedura online. Gli studenti interessati potranno pertanto utilizzare la procedura straordinaria di modifica del piano di studi, descritta alla fine della pagina web indicata di seguito, specificando come motivazione "Sostituzione di insegnamento obbligatorio a causa dell’erogazione dell’insegnamento presso una sede dislocata e delle difficoltà nel raggiungerla":

 

Per l'anno accademico 2026-2027, gli insegnamenti consigliati sono i seguenti.

codice insegnamento SSD CFU
B032430 DCML - Data Collection and Machine Learning for Critical Cyber-Physical Systems INF/01 6
B032432 MLSA - Machine Learning for Software Analysis INF/01 6
B032433 SD - Software Dependability ING-INF/05 6
B035767 TSA - Trustworthy Autonomous Systems INF/01 6
B032436 GD - Game Development INF/01 6
B032431 PT - Penetration Testing INF/01 6
B032428 SAM - Software Architectures and Methodologies ING-INF/05 6
B032442 Software Performance Engineering INF/01 6
B032438 ENC - Elements of Numerical Calculus MAT/08 6
B032439 ORO - Operations Research and Optimization MAT/09 6
B032441 OML - Optimization and Machine Learning for Dynamical Systems ING-INF/04 6
B032437 SMCS - Statistical Methods for Computer Science SECS-S/01 6
B032427 Distributed Programming for Web, IoT and Mobile Systems INF/01 6
B032425 Automated Software Testing INF/01 6
B032434 Quantitative Evaluation of Stochastic Models ING-INF/05 6

 

Per l'anno accademico 2025-2026, gli insegnamenti consigliati sono i seguenti.

codice insegnamento SSD CFU
B032430 DCML - Data Collection and Machine Learning for Critical Cyber-Physical Systems INF/01 6
B032432 MLSA - Machine Learning for Software Analysis INF/01 6
B032433 SD - Software Dependability ING-INF/05 6
B032435 SPM - Software Project Management INF/01 6
B032436 GD - Game Development INF/01 6
B032431 PT - Penetration Testing INF/01 6
B032428 SAM - Software Architectures and Methodologies ING-INF/05 6
B032429 RRTC - Resiliency, Real Time and Certification INF/01 6
B032438 ENC - Elements of Numerical Calculus MAT/08 6
B032439 ORO - Operations Research and Optimization MAT/09 6
B032441 OML - Optimization and Machine Learning for Dynamical Systems ING-INF/04 6
B032437 SMCS - Statistical Methods for Computer Science SECS-S/01 6

 

DELEGATI

  • Ceccarelli Andrea - andrea.ceccarelli(AT)unifi.it
  • Incerto Emilio - emilio.incerto@imtlucca.it

ULTIMO AGGIORNAMENTO

01.10.2026

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