Orari Artificial Intelligence UniVR 2026/2027
Le lezioni del corso di laurea in Artificial Intelligence dell’Università degli Studi di Verona (UniVR), anno accademico 2026/2027: giorni, orari, aule e docenti. Scegli l’anno per vedere la tua settimana, o cerca un altro corso.
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Gli orari si aggiornano ogni 30 minuti dal servizio di Logistica dell’Università di Verona. Non c’è da registrarsi e non viene chiesto niente: si guarda e si va.
Orario delle lezioni
Orario settimanale delle lezioni di Artificial Intelligence — Università degli Studi di Verona (UniVR), anno accademico 2026/2027 (corso di laurea magistrale, 2 anni): orari disponibili per 2 annualità (1° e 2° anno), 14 insegnamenti in calendario, lezioni lunedì, martedì, mercoledì, giovedì e venerdì dalle alle . Qui sotto l’orario tipo di ogni anno; le date esatte, settimana per settimana, stanno nel calendario in cima.
Ultima modifica dell’orario rilevata:
1° Anno
| Ora | Lunedì | Martedì | Mercoledì | Giovedì | Venerdì |
|---|---|---|---|---|---|
| – Knowledge Representation | – HCI - Multimodal Systems Theory 2 | – Natural Language Processing | – Machine Learning e Deep Learning FOUNDATION OF MACHINE LEARNING | – Natural Language Processing | |
| – Automated Reasoning | – Knowledge Representation | – HCI - Multimodal Systems Theory 1 | – Computational epistemology and philosophy – Continuous Optimization | – Continuous Optimization | |
| – Logic in AI | – Machine Learning e Deep Learning FOUNDATION OF MACHINE LEARNING | ||||
| – Statistical Models | |||||
| – Statistical Models – HCI - Multimodal Systems Laboratory | – Planning e Reinforcement Learning PLANNING | – Automated Reasoning | |||
| – Computational Game Theory | |||||
| – Planning e Reinforcement Learning PLANNING | – Computational Game Theory | – Logic in AI | |||
Lunedì6 lezioni
- 08:30–10:30 Knowledge Representation
- 10:30–12:30 Automated Reasoning
- 12:30–14:30 Logic in AI
- 14:30–16:30 HCI - Multimodal Systems Laboratory
- 14:30–16:30 Statistical Models
- 16:30–18:30 Planning e Reinforcement Learning PLANNING
Martedì4 lezioni
- 08:30–10:30 HCI - Multimodal Systems Theory 2
- 10:30–12:30 Knowledge Representation
- 13:30–15:30 Statistical Models
- 15:30–17:30 Computational Game Theory
Mercoledì5 lezioni
- 08:30–10:30 Natural Language Processing
- 10:30–12:30 HCI - Multimodal Systems Theory 1
- 12:30–14:30 Machine Learning e Deep Learning FOUNDATION OF MACHINE LEARNING
- 14:30–16:30 Planning e Reinforcement Learning PLANNING
- 16:30–18:30 Computational Game Theory
Giovedì5 lezioni
- 08:30–10:30 Machine Learning e Deep Learning FOUNDATION OF MACHINE LEARNING
- 10:30–13:30 Computational epistemology and philosophy
- 10:30–12:30 Continuous Optimization
- 14:30–16:30 Automated Reasoning
- 16:30–18:30 Logic in AI
Venerdì2 lezioni
- 08:30–10:30 Natural Language Processing
- 10:30–13:30 Continuous Optimization
2° Anno
| Ora | Lunedì | Martedì | Mercoledì | Giovedì | Venerdì |
|---|---|---|---|---|---|
| – Explainable AI | |||||
| – Computational epistemology and philosophy – Continuous Optimization | – Continuous Optimization | ||||
| – Logic in AI | |||||
| – Statistical Models | |||||
| – Statistical Models | – Explainable AI | ||||
| – Computational Game Theory | |||||
| – Computational Game Theory | – Logic in AI | ||||
Lunedì3 lezioni
- 09:30–11:30 Explainable AI
- 12:30–14:30 Logic in AI
- 14:30–16:30 Statistical Models
Martedì2 lezioni
- 13:30–15:30 Statistical Models
- 15:30–17:30 Computational Game Theory
Mercoledì2 lezioni
- 14:30–16:30 Explainable AI
- 16:30–18:30 Computational Game Theory
Giovedì3 lezioni
- 10:30–13:30 Computational epistemology and philosophy
- 10:30–12:30 Continuous Optimization
- 16:30–18:30 Logic in AI
Venerdì1 lezione
- 10:30–13:30 Continuous Optimization
Insegnamenti
1° Anno
- Automated ReasoningBonacina Maria Paola
- Computational epistemology and philosophyD'Asaro Fabio Aurelio
- Computational Game TheoryCicalese Ferdinando
- Continuous OptimizationAlbi Giacomo
- HCI - Multimodal Systems LaboratoryCastellani Umberto
- HCI - Multimodal Systems Theory 1Beyan Cigdem
- HCI - Multimodal Systems Theory 2Castellani Umberto
- Knowledge RepresentationCristani Matteo
- Logic in AIZorzi Margherita
- Machine Learning e Deep Learning FOUNDATION OF MACHINE LEARNINGBeyan Cigdem
- Natural Language ProcessingCastellini Alberto, Cristani Matteo
- Planning e Reinforcement Learning PLANNINGBonacina Maria Paola, Farinelli Alessandro
- Statistical ModelsBoscolo Galazzo Ilaria, Di Persio Luca
2° Anno
- Computational epistemology and philosophyD'Asaro Fabio Aurelio
- Computational Game TheoryCicalese Ferdinando
- Continuous OptimizationAlbi Giacomo
- Explainable AIMeli Daniele
- Logic in AIZorzi Margherita
- Statistical ModelsBoscolo Galazzo Ilaria, Di Persio Luca
Dove si svolgono le lezioni
Le lezioni di Artificial Intelligence si tengono nelle sedi Borgo Roma - Ca' Vignal 2, Borgo Roma - Ca' Vignal 3 e Borgo Roma - Ca' Vignal 1.
- Aula T.05 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- T.02b — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula I — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
- Aula C — Borgo Roma - Ca' Vignal 1
- Aula H — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
- T.02a — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula L — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
- Aula T.06 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula F — Borgo Roma - Ca' Vignal 1
- Aula 1.02 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula G — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
- Aula Alfa — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
- Aula T.04 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
Informazioni sull’orario
- Corso di laurea
- Artificial Intelligence — Università degli Studi di Verona (UniVR)
- Durata del corso
- Corso di laurea magistrale, 2 anni
- Area
- Informatica
- Anno accademico
- 2026/2027
- Annualità con orario
- 1° Anno, 2° Anno
- Giorni con lezioni
- Lunedì, Martedì, Mercoledì, Giovedì e Venerdì
- Fascia oraria
- dalle 08:30 alle 18:30
- Periodo
- primo semestre, lezioni pubblicate dal
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Fonte e aggiornamento dei dati
I dati provengono dal servizio di Logistica dell’Università di Verona e vengono riletti ogni settimana. UniDomani è un’associazione studentesca indipendente e questa pagina non costituisce un canale ufficiale dell’Ateneo: prima di un esame o di un cambio d’aula conviene confrontare con la fonte. Scheda del corso sul sito dell’ateneo: corsi.univr.it.
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