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
