Avvisi
Le date effettive di inizio dei seguenti insegnamenti e professori
Tiziana Calamoneri
10628280 NETWORK ALGORITHMS
28/09/2026
Enrico Tronci
Automatic Verification of Intelligent Systems
28/09/2026
Salvatore Pontarelli
10629525/10620566 - HIGH PERFORMANCE COMPUTING
25/09/2026
Anno accademico 2026/2027
Gli studenti hanno a disposizione diverse modalità per acquisire i 6 CFU previsti per una Attività Formativa Complementare (AFC):
- AFC proposte dal Corso di Studio
Scegliere tra le AFC proposte di anno in anno dal Corso di Studio, che prevedono lezioni frontali e attività di lavoro individuale. - Attività strutturata proposta da un docente
Svolgere un’attività strutturata proposta da un docente, che prevede lavoro individuale da parte dello studente, senza lezioni frontali. - Attività concordata con un docente
Concordare con un docente un argomento sul quale svolgere un’attività di lavoro individuale, correlata al corso insegnato dal docente oppure alla sua attività di ricerca. - Esame di un insegnamento aggiuntivo
Superare l’esame di un insegnamento non incluso nel proprio piano di completamento, che potrà essere verbalizzato come AFC. - Convalida di attività extrauniversitarie
Ottenere dalla Commissione per il Riconoscimento delle Attività Extrauniversitarie la convalida, come AFC, di un’attività svolta al di fuori dell’Università.
AFC proposte per l’a.a. 2026/27
Le Attività Formative Complementari rivolte agli studenti del I semestre del II anno proposte per l’a.a. 2026/27 sono le seguenti.
AFC di tipo 1 – Lezioni frontali e lavoro individuale
Docenti: Federica Mezzani, Virgil Sisoe – M74 Academy
Titolo: VFX Pipeline Engineering & AI Automation
Attività: 5 moduli, organizzati in:
- 10 ore di teoria;
- 10–12 ore di lezioni/laboratorio.
Le attività si svolgeranno in modalità ibrida, da remoto e in presenza, presso la sede M74 in via della Lungara 34.
AFC di tipo 2 – Attività strutturata proposta da un docente, senza lezioni frontali
Docenti: Toni Mancini, Enrico Tronci
Titolo: AI for Design and Verification of Safety/Mission Critical Intelligent Systems
Informazioni: https://raise.uniroma1.it/teaching/ai-for-critical-systems/
Docente: Emanuele Panizzi, con il supporto di Francesco Lutrario in laboratorio
Titolo: Game and Gamification Design
Docente: Marco Raoul Marini
Titolo: Artificial Intelligence and Extended Reality (XR)
Docente: Danilo Avola
Titolo: Advanced AI for Visual, Neurophysiological and Wi-Fi Sensing
Apri la pagina:
https://i3s.web.uniroma1.it/it/calendario-didattico
La Presidenza del Consiglio dei Ministri – Dipartimento delle Informazioni per la Sicurezza (PCM-DIS) bandisce la nona edizione del Premio “Una tesi per la sicurezza nazionale” per le migliori tesi di laurea magistrale su argomenti riferibili ai vari ambiti dell’intelligence e della sicurezza nazionale quali, a titolo esemplificativo: geopolitica; aree e situazioni di crisi; studi sull’intelligence; approfondimenti su funzioni, organizzazione, diritto, dottrina e storia dell’intelligence; minacce alla sicurezza nazionale; sicurezza economico-finanziaria, energetica, spaziale, ambientale.
Informazioni per la partecipazione
Il premio è rivolto agli studenti che abbiano conseguito una laurea magistrale con una tesi su temi di rilevanza per l’intelligence e la sicurezza nazionale, discussa tra il 1° aprile 2025 e il 31 marzo 2027, con una votazione non inferiore a 105/110.
Sono previsti fino a 10 premi del valore di € 3.000,00 ciascuno.
Termine per la presentazione delle candidature: 15 aprile 2027.
Per maggiori informazioni, per consultare il bando completo e la documentazione relativa alla partecipazione, è possibile visitare:
Sicurezza Nazionale – Iniziative per giovani e studenti
Avviso già pubblicato in data 27/11/2025
Calendario esami a.a. 2025–2026 disponibile. I calendari dettagliati saranno pubblicati dopo la conferma delle aule; gli appelli possono già essere aperti su Infostud.
Per informazioni didattiche contattare il docente.
COMPUTER SCIENCE: https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTjcAe0uLAtKeCzwjfyKBGdE...
Nel caso in cui non riuscissi a prenotarti per un appello nel sistema Infostud, procedi come segue:
Oggetto dell'email: “Appello mancante in Infostud”
Testo dell'email:
Specifica il tuo anno accademico di iscrizione al primo anno,
l'insegnamento
il docente con il quale vuoi prenotare la prova di esame.
Invia la richiesta alla segreteria didattica - segr.didattica@di.uniroma1.it per risolvere il problema.
Utilizzare il modulo allegato per giustificare l’assenza dal lavoro o per attestare la partecipazione a un esame.
Compilare tutte le sezioni del modulo e richiederne la firma al/alla docente presso cui è stato sostenuto l’esame.
Dopo la firma, inviare il modulo all’ufficio entro pochi giorni dalla data dell’esame.
L’ufficio apporrà il timbro del Dipartimento per confermarne la validità.
https://www.uniroma1.it/it/pagina/modulistica-studenti