Formazione e ricerca

Attività Formative del Corso di Dottorato - 2024/2025

In questa pagina sono riportate le attività formative del corso di dottorato per l'anno accademico 2024/2025. Ulteriori attività verranno aggiunte durante l'anno. Ti invitiamo a verificare regolarmente la presenza di aggiornamenti!

Istruzioni per i docenti: gestione delle lezioni

Advanced techniques for acquisition of biomedical images

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Ingelese

Docente:  Pietro Bontempi, Federico Boschi

Algorithmic motion planning in robotics

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Paolo Fiorini

Brain Computer Interfaces

Crediti: 3

Lingua di erogazione: Inglese

Docente:  Silvia Francesca Storti

Data visualization

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Andrea Giachetti

Explainable AI models: state of the art, promises and challenges

Crediti: 2,5

Lingua di erogazione: Inglese

Docente:  Gloria Menegaz

Foundation of Robotics Autonomy

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Paolo Fiorini

Generative AI

Crediti: 1,5

Lingua di erogazione: English

Docente:  Francesco Setti

Modellazione e analisi 3D

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Andrea Giachetti

Modellazione e verifica di sistemi digitali

Crediti: 1,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Franco Fummi, Nicola Bombieri, Graziano Pravadelli

Nanomaterials: synthesis, characterization and applications

Crediti: 1

Lingua di erogazione: English

Docente:  Francesco Enrichi

Soft robotics: from nature to engineering

Crediti: 1,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Francesco Visentin

Techniques and algorithms for biomechanics of movement

Crediti: 2,5

Lingua di erogazione: English

Docente:  Roberto Di Marco

Theranostics: from materials to devices

Crediti: 1

Lingua di erogazione: english

Docente:  Nicola Daldosso

Crediti

1,5

Lingua di erogazione

English

Frequenza alle lezioni

Scelta Libera

Sede

VERONA

Obiettivi di apprendimento

In questo corso verranno introdotti gli aspetti principali dell'intelligenza artificiale generativa relativamente alla generazione di contenuti visuali e la loro connessione con la semantica ed il testo (teext-to-image). Presenteremo le basi della AI generativa e i più recenti sviluppi, discutendo anche le sfide e le più promettenti linee di ricerca.
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di comprendere meglio le potenzialità ed i rischi associati all'IA generativa, e sviluppare proprie applicazioni sfruttando tool e modelli preaddestrati.

Prerequisiti e nozioni di base

Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Python programming

Programma

- Introduction to genertive AI: definition, main applications, data generation, probabilistic models, generative neural networks.
- Image and video generation: Autoencoders, Generative Adversarial Networks (GANs)
- Text generation: word embeddings, recurrent neural networks, transformer models
- Multimodal generation: diffusion models, text-to-image
- Applications of generative AI
- Tools and resources for generative AI

Modalità didattiche

Lezioni frontali e sessioni di laboratorio

Modalità di verifica dell'apprendimento

Progetto individuale legato alle tematiche di ricerca del dottorato.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Valutazione

Partecipazione alle lezioni e alle discussioni; discussione del progetto.

Criteri di composizione del voto finale

Passato/non passato

Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2024/2025

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, instructions will be sent well in advance. 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: if the information you need is not there, then it means that we don't have it yet. As soon as we get new information, we will promptly publish it on this page.

Summary of training activities

Teaching Activities ex DM 226/2021: Linguistic Activities

Teaching Activities ex DM 226/2021: Research management and Enhancement

Teaching Activities ex DM 226/2021: Statistics and Computer Sciences

Teaching Activities: Free choice

THE EMPIRICAL PHENOMENOLOGICAL METHOD (EPM): THEORETICAL FOUNDATION AND EMPIRICAL APPLICATION IN EDUCATIONAL AND HEALTHCARE FIELDS

Crediti: 2

Lingua di erogazione: English

Docente:  Luigina Mortari

DOTTORATO E MERCATO DEL LAVORO: WORKSHOP FORMATIVI PER DOTTORANDI E NEO-DOTTORI DI RICERCA

Crediti: 4

Lingua di erogazione: Italiano

ARE YOU SURE YOU CAN DEFEAT A CHATBOT?

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

MEETING UKRAINE: THE IMPACT OF WAR AND FUTURE OPPORTUNITIES

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

EMOTIONS, BELIEFS, AND SKILLS TO FACE CLIMATE CHANGE AND EMBRACE CLIMATE ACTION

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Inglese

OPEN SCIENCE: THE MIGHTY STICK AGAINST "BAD" SCIENCE

Crediti: 2

Lingua di erogazione: English

Docente:  Michele Scandola

COMPUTATIONAL MECHANISMS UNDERLYING SENSORIMOTOR LEARNING

Crediti: 3,5

Lingua di erogazione: English

Docente:  Matteo Bertucco

CSF DYNAMICS: ANATOMICAL AND FUNCTIONAL FEATURES

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Inglese

Docente:  Alberto Feletti

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: 1,5

Lingua di erogazione: italiano o inglese

Docente:  Elena Antelmi

IMAGING TECHNIQUES FOR BODY COMPOSITION ANALYSIS

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Inglese/English

Docente:  Carlo Zancanaro

RESEARCH TECHNIQUES IN NEUROSCIENCE: MONITORING AND MODULATING NEURONAL ACTIVITY

Crediti: 2,3

Lingua di erogazione: non prevista

Docente:  Giuseppe Busetto

Docenti

B C D E F G L M P S V

Bombieri Nicola

symbol email nicola.bombieri@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7094

Bontempi Pietro

symbol email pietro.bontempi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7614

Boschi Federico

symbol email federico.boschi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7272

Boscolo Galazzo Ilaria

symbol email ilaria.boscologalazzo@univr.it symbol phone-number +39 045 8127804

Calanca Andrea

symbol email andrea.calanca@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7847

Cristani Marco

symbol email marco.cristani@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7841

Daldosso Nicola

symbol email nicola.daldosso@univr.it symbol phone-number +39 045 8027076 - 7828 (laboratorio)

Di Marco Roberto

symbol email roberto.dimarco@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7847

Enrichi Francesco

symbol email francesco.enrichi@univr.it symbol phone-number +390458027051

Fiorini Paolo

symbol email paolo.fiorini@univr.it symbol phone-number 045 802 7963
FioriniPaolo

Fiorini Paolo

Fummi Franco

symbol email franco.fummi@univr.it symbol phone-number 045 802 7994

Giachetti Andrea

symbol email andrea.giachetti@univr.it symbol phone-number +39 045 8027998

Lora Michele

symbol email michele.lora@univr.it symbol phone-number 0458027847

Marzola Pasquina

symbol email pasquina.marzola@univr.it symbol phone-number 045 802 7816 (ufficio); 045 802 7614 (laboratorio)

Menegaz Gloria

symbol email gloria.menegaz@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7024

Muradore Riccardo

symbol email riccardo.muradore@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7835

Pizzini Francesca Benedetta

symbol email francescabenedetta.pizzini@univr.it symbol phone-number 00390458124301

Pravadelli Graziano

symbol email graziano.pravadelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7081

Setti Francesco

symbol email francesco.setti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7804

Storti Silvia Francesca

symbol email silviafrancesca.storti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7850

Visentin Francesco

symbol email francesco.visentin@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7964
Lezioni del Corso
Lezioni della Scuola di Dottorato

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Linee guida percorso formativo

1. Ripartizione dei CFU per anno (60 CFU/anno)

Sono previsti 16 crediti di didattica per il I e II anno e 8 crediti di didattica per il III anno, suddivisi equamente (50%) fra il Corso di dottorato (Ingegneria dei Sistemi Intelligenti) e la Scuola di Dottorato dell’Università di Verona. I restanti sono crediti di ricerca (44 nel I e II anno e 52 nel III anno).

  • CFU di didattica del Corso di dottorato in Ingegneria dei Sistemi Intelligenti: si ottengono con la partecipazione alle attività formative previste dal programma didattico del Corso di Dottorato in Ingegneria dei Sistemi Intelligenti o partecipando a Winter School o Summer School. La partecipazione a Winter e Summer School ai fini dei CFU di didattica deve essere concordata con la/il tutor ed il Coordinatore. Le attività didattiche del dottorato sono consultabili nella sezione “Offerta formativa del corso” delle pagine web del corso.
  • CFU di didattica della Scuola di Dottorato dell’Università di Verona: si ottengono attraverso la partecipazione a seminari e corsi trasversali, consultabili nella sezione “Offerta formativa della Scuola” delle pagine web del Corso. Rientrano in questa tipologia le attività erogate nelle altre aree di competenza della Scuola secondo le disposizioni del Ministero, cioé perfezionamento linguistico, informatico, statistica, corsi sulle risorse bibliotecarie, sul copyright e su altre tematiche connesse all’organizzazione e alla gestione della ricerca. Per l’acquisizione dei CFU relativi ad alcune di tali attività è sufficiente il superamento di una verifica (senza la frequenza del corso).
  • CFU di ricerca: si ottengono con il lavoro al progetto di ricerca, con la partecipazione ad attività di formazione “facoltative” sia nella sede del Corso di dottorato che altrove, oltre che con la partecipazione a convegni in qualità di relatore o uditore, o attraverso pubblicazioni ecc. Le attività svolte devono essere elencate nella relazione annuale del dottorando. La composizione dei CFU di ricerca è a discrezione della/del dottoranda/o e della/del tutor. I CFU di ricerca non vanno né formalmente (auto)certificati né controllati dal Coordinatore, poiché il loro insieme viene valutato dal Collegio docenti come parte della relazione annuale del dottorando.

2. Soggiorni di ricerca all’estero

Il regolamento per gli studi di dottorato di ricerca prevede che “Il dottorando svolga ordinariamente periodi di ricerca, formazione e stage presso soggetti pubblici o privati all’estero.” Per gli studenti del Corso di Dottorato in Ingegneria dei sistemi Intelligenti, è fortemente raccomandato lo svolgimento di un periodo di ricerca all’estero di almeno tre mesi, preferibilmente tra il secondo ed il terzo anno, in un contesto adatto per favorire lo sviluppo del progetto di dottorato. È possibile ottenere finanziamenti per missioni all’estero grazie a vari bandi Erasmus (per studio e per tirocinio) e al bando mobilità UniVR, oltre ai fondi stanziati annualmente come budget per ciascun dottorando e al reperimento di eventuali fondi esterni.

3. Verifica del raggiungimento degli obiettivi formativi

Il raggiungimento degli obiettivi formativi ai fini del passaggio all’anno successivo e alla conferma della borsa (per il I e II anno) o dell’ammissione all’esame finale (III anno) viene verificato sulla base delle seguenti attività e documentazioni:

  1. Modulo crediti di didattica compilato (controllato dal Coordinatore).
  2. Relazione di fine anno sulle attività svolte dal dottorando, esperienze maturate e competenze acquisite (approvata dal tutor).
  3. Presentazione ad una sottocommissione che include almeno due membri oltre a tutor (e co-tutor) dei risultati di ricerca ottenuti durante l’anno.
  4. Relazione della sottocommissione di cui al punto precedente sull’attività di ricerca svolta durante l’anno

4. Modulistica

La modulistica è reperibile nell’Intranet di Ateneo alla sezione:
Come fare per → Dottorati → La mia carriera come dottorando