Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato - 2023/2024
This page shows the courses and classes of the PhD programme for the academic year 2023/2024. Additional courses and classes will be added during the year. Please check for updates regularly!
Non monotonic reasoning
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Matteo Cristani
Sustainable Embodied Mechanical Intelligence
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Giovanni Gerardo Muscolo
Brain Computer Interfaces
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Silvia Francesca Storti
A practical interdisciplinary PhD course on exploratory data analysis
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Prof. Vincenzo Bonnici (Università di Parma)
Multimodal Learning and Applications
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Cigdem Beyan
Introduction to Blockchain
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Sara Migliorini
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Farinelli
Cyber-Physical System Security
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English/Italian
Docente: Massimo Merro
Foundations of quantum languages
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Margherita Zorzi
Advanced Data Structures for Textual Data
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Zsuzsanna Liptak
AI and explainable models
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Gloria Menegaz, Lorenza Brusini
Automated Software Testing
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Mariano Ceccato
Elements of Machine Teaching: Theory and Appl.
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Ferdinando Cicalese
Introduction to Quantum Machine Learning
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandra Di Pierro
Laboratory of quantum information in classical wave-optics analogy
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Claudia Daffara
Multimodal Learning and Applications (2023/2024)
Docente
Referente
Crediti
5
Lingua di erogazione
Inglese
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
For intelligent systems, adeptly interpreting, reasoning, and fusing multimodal information is essential. One of the latest and most promising trends in machine/deep learning research is Multimodal Learning, a multi-disciplinary field focused on integrating and modeling multiple modalities, such as acoustics, linguistics and vision. This course explores fundamental concepts in multimodal learning, including alignment, fusion, joint learning, temporal learning, and representation
learning. Through an examination of recent state-of-the-art papers, the course emphasizes effective computational algorithms tailored for diverse applications. Various datasets, sensing approaches, and computational methodologies will be explored, with discussions on existing limitations and potential future directions. Course evaluation will involve a small project assigned to student groups.
Modalità didattiche
June 2024
Lezioni Programmate
| Quando | Aula | Docente | Argomenti |
|---|---|---|---|
|
lunedì 17 giugno 2024 14:00 - 18:00 Durata: 4.00 |
Ca' Vignal 2 - L [67 - 1°] | Cigdem Beyan | The definition of multimodality, multimodality versus multimedia, heterogeneous and interconnected data, modalities, common sensors, definitions of multimodal machine learning and multimodal artificial intelligence, research tasks: audio-visual speech recognition, affective computing, synthesis, human-human-robot interaction analysis, content understanding,...., multimedia information retrieval, Multimodal technical challenges: a) representation (joint, coordinated), contrastive learning, CLIP, b) Alignment (explicit, implicit), Dynamic time warping, self-attention, cross attention, transformers, why attention is important, Semantic alignment, visual grounding, text grounding, Referring Expression Segmentation. State of the art examples for each challenge. |
|
martedì 18 giugno 2024 14:00 - 18:00 Durata: 4.00 |
Ca' Vignal 2 - L [67 - 1°] | Cigdem Beyan | Multimodal learning challenges: c) Translation (example based, generative based), GAN based example, avatar creation, Dall-E, Dall-E 2, Stable diffusion, d) Fusion (late, early fusion), Multimodal kernel learning, graphical models, neural networks, e) co-learning definition, co-learning via representation, f) generation for summarization and creation, multimodal summarization and example approaches, creation evaluation metrics (IS, FID, SID) and their limitations, generation open challenges, g) learning and optimization (overfitting to generalization ratio), gradient blending, h) modality bias, i) fairness, explainability, interpretability. |
|
mercoledì 19 giugno 2024 14:00 - 18:00 Durata: 4.00 |
Ca' Vignal 2 - L [67 - 1°] | Cigdem Beyan | Applications: Intro to human behavior understanding. The definition of Social Signal Processing, social signals, verbal and nonverbal communication, and nonverbal cues (body activity, eye gaze, facial expressions, vocal behavior, physical appearance, proxemics), methodologies, toolboxes, libraries used to extract all these nonverbal cues. Types of interactions (joint focused, common focused,...), f-formations, example applications with references, into to open-face, mediapipe, openpose, opensmile. Human-human interaction datasets |
|
giovedì 20 giugno 2024 14:00 - 18:00 Durata: 4.00 |
Ca' Vignal 2 - L [67 - 1°] | Cigdem Beyan | SSP examples: a) Emergent leader detection in meeting environments: dataset creation, annotation, used nonverbal cues, results, future work. b) Gaze target detection: unimodal SOTA, multimodal SOTA with depth maps, multimodal SOTA with skeletons and deep maps, privacy-preserving gaze target detection, transformer-based gaze target detection, multi task gaze target detection, c) predicting gaze from egocentric social interactions (dataset creation, methodology, evaluation, future work), d) social group detection (methodology, evaluation). SSP challenges and future directions (privacy preserving, domain adaptation, unsupervised learning,....) |
|
venerdì 21 giugno 2024 14:00 - 18:00 Durata: 4.00 |
Ca' Vignal 2 - L [67 - 1°] | Cigdem Beyan | Multimodal activity recognition (HAR): definition, possible sensors, importance, challenges, Approaches and datasets: HAR using RGB camera, HAR using RGB+depth, point-cloud based HAR, Egocentric action recognition datasets. Introducing EGO4D dataset, challenges, methodology: short term object interaction anticipation. Introducing Ego-Exo4 dataset, benchmarks, sensors, tasks. Multimodal emotion recognition: definition of emotions, discrete emotions, Russel theory, cues to represent and predict emotions automatically, datasets from unimodal to multimodal, open questions, rare applications, open research problem. Methodology: Zero-shot multimodal emotion recognition, disentanglement based multimodal emotion recognition. |
Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2023/2024
Please note: Additional information will be added during the year. Currently missing information is labelled as “TBD” (i.e. To Be Determined).
1. PhD students must obtain a specified number of CFUs each year by attending teaching activities offered by the PhD School.
First and second year students must obtain 8 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 5 CFUs; free choice activities provide 3 CFUs.
Third year students must obtain 4 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 2 CFUs; free choice activities provide 2 CFUs.
More information regarding CFUs is found in the Handbook for PhD Students: https://www.univr.it/phd-vademecum
2. Registering for the courses is not required unless explicitly indicated; please consult the course information to verify whether registration is required or not. When registration is actually required, no confirmation e-mail will be sent after signing up. Please do not enquiry: if you entered the requested information, then registration was silently successful.
3. When Zoom links are not explicitly indicated, courses are delivered in presence only.
4. All information we have is published here. Please do not enquiry for missing information or Zoom links: as soon as we get new information, we will promptly publish it on this page.
Teaching Activities ex DM 226/2021: Linguistic Activities
ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Life and Health Sciences - 1 st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Life and Health Sciences - 2 nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Natural Sci. and Engineering-2nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Natural Sci. and Engineering-1st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Monica Antonello
ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Life and Health Sciences - 1 st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Natural Sci. and Engineering-1st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Monica Antonello
ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Natural Sci. and Engineering-2nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Life and Health Sciences - 2 nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Teaching Activities ex DM 226/2021: Research management and Enhancement
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Donatella Boni
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Luisella Zocca
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Scientific Area]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Elena Scanferla
Teaching Activities ex DM 226/2021: Statistics and Computer Sciences
INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE I)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE II)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
INTRODUCTION TO STATISTICAL INFERENCE
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
VALIDITY AND RELIABILITY OF MEASUREMENTS AND DIAGNOSTIC TESTS
Crediti: 0,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Marcon
BASIC LEVEL STATISTICS - RECOMMENDED FOR HUMAN SCIENCES
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
BASIC LEVEL STATISTICS
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Statistical analysis with R - module I
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Erica Secchettin
GENERALIZED LINEAR MODELS: LOGISTIC REGRESSION, LOGLINEAR MODEL, POISSON MODEL
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Lucia Cazzoletti
STUDY DESIGN IN OBSERVATIONAL AND EXPERIMENTAL RESEARCH
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Marcon
DETERMINATION OF SAMPLE SIZE TO ACHIEVE A PREDEFINED PRECISION OR POWER
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Giuseppe Verlato
INTRODUCTION TO META-ANALYSIS, FOCUSED ON MEDICAL RESEARCH (LITERATURE REVIEW, DATA COLLECTION, DATABASE CONSTRUCTION)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Giuseppe Verlato
APPLICATION OF META-ANALYSIS TO THE EPIDEMIOLOGICAL OR MEDICAL FIELD
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Giuseppe Verlato
SURVIVAL ANALYSIS: LOG-RANK TEST, KAPLAN-MEIER SURVIVAL CURVES, COX REGRESSION MODEL
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: Inglese - English
Docente: Simone Accordini
INTERMEDIATE STATISTICS [Recommended for Human Sciences]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INTERMEDIATE STATISTICS [Tutti i corsi di studio]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Statistical analysis with R - module II
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Erica Secchettin
Teaching Activities: Free choice
PROTECTING PSYCHOLOGICAL WELL-BEING IN THE PHD PROGRAM: WHAT DO WE NEED TO CONSIDER FOR BEING A GOOD SCIENTIST: BEST PRACTICE AND THE ETHICS OF SCIENCE
Crediti: 1
Lingua di erogazione: inglese
Docente: Paola Cesari
QUANDO LA RICERCA SI FA ETICA (PERCORSO ORGANIZZATO E FINANZIATO DAL TEACHING AND LEARNING CENTER DI UNIVR)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Roberta Silva
LA COMUNICAZIONE UMANISTICA: OPPORTUNITA' E RISCHI
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
LA POESIA ITALIANA ALL’ESTERO
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Massimo Natale
BUSINESS MODEL CANVAS PILL
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
IMPARA IL MARKETING DIGITALE
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
APPROCCI E METODOLOGIE PARTECIPATIVE NELLA RICERCA CON GLI ATTORI DEL TERRITORIO
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Cristiana Zara
DOING INTERVIEWS IN QUALITATIVE RESEARCH
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Chiara Sità
DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF DEMYELINATING DISEASES OF THE CENTRAL NERVOUS SYSTEM
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Alberto Gajofatto
IL SONNO E I SUOI DISTURBI: FOCUS SULLE PARASONNIE E I DISTURBI DEL MOVIMENTO IN SONNO
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Elena Antelmi
IMAGING TECHNIQUES FOR BODY COMPOSITION ANALYSIS
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Carlo Zancanaro
OPEN SCIENCE: THE MIGHTY STICK AGAINST "BAD" SCIENCE
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Alberto Scandola
THE EMPIRICAL PHENOMENOLOGICAL METHOD (EPM): THEORETICAL FOUNDATION AND EMPIRICAL APPLICATION IN EDUCATIONAL AND HEALTHCARE FIELDS
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
THE PATHWAY OF OXYGEN: CAUSE OF HYPOXEMIA
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Carlo Capelli
Docenti
+39 045 802 7980
mariano.ceccato@univr.it
mila.dallapreda@univr.it
giovannigerardo.muscolo@univr.it
Dottorandi
martina.luca@univr.it
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Linee guida percorso formativo
Di seguito i file che contengono le Linee guida per il percorso formativo e il regolamento per l'acquisizione dei crediti formativi (CFU) per l'Anno Accademico 2023/2024.
Documenti
| Titolo | Info File |
|---|---|
Dottorandi: linee guida generali (2023/2024)
|
pdf, it, 93 KB, 26/02/24 |
|
PhD students: general guidelines (2023/2024)
|
pdf, en, 94 KB, 26/02/24 |
