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

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

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

Docente:  Massimo Merro

Elements of Machine Teaching: Theory and Appl.

Crediti: 3

Lingua di erogazione: English

Docente:  Ferdinando Cicalese

Foundations of quantum languages

Crediti: 3

Lingua di erogazione: English

Docente:  Margherita Zorzi

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

Crediti

5

Lingua di erogazione

English

Frequenza alle lezioni

Scelta Libera

Sede

VERONA

Obiettivi di apprendimento

L’Intelligenza Artificiale è diventata uno strumento fondamentale in campi come la biomedicina e le neuroscienze, dalla scoperta di nuovi biomarcatori numerici al supporto alla diagnosi. Tuttavia, soprattutto nei settori precedentemente menzionati, i metodi di machine e deep learning utilizzati per l’analisi sono spesso visti come una scatola nera a causa dei milioni di operazioni matematiche che eseguono. Sono stati sviluppati modelli spiegabili con il preciso scopo di far luce sui meccanismi che portano ai risultati. Sulla base di questa premessa, il corso mira a fornire agli studenti le conoscenze sui principali metodi di machine learning e sui modelli spiegabili allo stato dell'arte maggiormente utilizzati, fornendo sia basi teoriche che strumenti implementativi.

Prerequisiti e nozioni di base

Le sessioni di laboratorio si svolgeranno in Python poiché questo è di gran lunga lo strumento più sfruttato per le applicazioni di Intelligenza Artificiale in qualsiasi campo. Per favorire la partecipazione di studenti provenienti da altri ambiti oltre l'informatica (es. ambito biomedico), la prima lezione può essere dedicata all'introduzione dei concetti principali in modo da fornire anche a chi non ha conoscenze di base gli strumenti necessari per frequentare le sessioni pratiche .

Programma

- Fondamenti di AI: machine learning passo dopo passo
- Aprire la scatola nera: l'Intelligenza Artificiale eXplainable
- I principali modelli alla luce della spiegabilità
- Un accenno ai modelli di spiegabilità post-hoc agnostici

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Quando e Dove

La partecipazione al corso sarà totalmente in presenza. Ogni lezione inizierà impostando le basi teoriche della successiva sessione pratica. In particolare, le sessioni pratiche comprenderanno sia l'illustrazione e discussione di pezzi di codice, sia esercizi per gli studenti volti alla risoluzione del problema considerato.
- Venerdì, 14 Giugno 2024. Dalle 9:00 alle 13:00 in Aula T.06 (Cà Vignal 3)
- Giovedì, 20 Giugno 2024. Dalle 9:00 alle 13:00 in Aula T.05 (Cà Vignal 3)
- Venerdì, 21 Giugno 2024. Dalle 9:00 alle 13:00 in Aula T.05 (Cà Vignal 3)
- Martedì, 25 Giugno 2024. Dalle 9:00 alle 13:00 in Aula B (Cà Vignal 1)
- Giovedì, 27 Giugno 2024. Dalle 9:00 alle 13:00 in Aula T.05 (Cà Vignal 3)

Modalità di verifica dell'apprendimento

Sviluppo di un breve progetto consistente nell'applicazione di quanto appreso durante le lezioni.

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

Corretta applicazione di quanto appreso durante il corso

Criteri di composizione del voto finale

Superato/Non superato

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).

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.

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.

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

Docenti

B C D F G L M O P Q R S V Z

Belussi Alberto

symbol email alberto.belussi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7980

Beyan Cigdem

symbol email cigdem.beyan@univr.it

Bicego Manuele

symbol email manuele.bicego@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7072

Bonacina Maria Paola

symbol email mariapaola.bonacina@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7046

Brusini Lorenza

symbol email lorenza.brusini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7874

Carra Damiano

symbol email damiano.carra@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7059

Castellani Umberto

symbol email umberto.castellani@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7988

Castellini Alberto

symbol email alberto.castellini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Ceccato Mariano

symbol email mariano.ceccato@univr.it

Cicalese Ferdinando

symbol email ferdinando.cicalese@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7969

Combi Carlo

symbol email carlo.combi@univr.it symbol phone-number +390458027985

Cristani Matteo

symbol email matteo.cristani@univr.it symbol phone-number 045 802 7983

Daducci Alessandro

symbol email alessandro.daducci@univr.it symbol phone-number +39 045 8027025

Daffara Claudia

symbol email claudia.daffara@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7942

Dalla Preda Mila

symbol email mila.dallapreda@univr.it

Di Pierro Alessandra

symbol email alessandra.dipierro@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7971

Farinelli Alessandro

symbol email alessandro.farinelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7842

Giugno Rosalba

symbol email rosalba.giugno@univr.it symbol phone-number 0458027066

Liptak Zsuzsanna

symbol email zsuzsanna.liptak@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7032

Lissandrini Matteo

symbol email matteo.lissandrini@univr.it symbol phone-number +39 045802 8853

Mastroeni Isabella

symbol email isabella.mastroeni@univr.it symbol phone-number +390458027089

Menegaz Gloria

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

Merro Massimo

symbol email massimo.merro@univr.it symbol phone-number 045 802 7992

Migliorini Sara

symbol email sara.migliorini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Muscolo Giovanni Gerardo

symbol email giovannigerardo.muscolo@univr.it

Oliboni Barbara

symbol email barbara.oliboni@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7077

Paci Federica Maria Francesca

symbol email federicamariafrancesca.paci@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7909

Posenato Roberto

symbol email roberto.posenato@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7967

Quaglia Davide

symbol email davide.quaglia@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7811

Quintarelli Elisa

symbol email elisa.quintarelli@univr.it symbol phone-number +390458027852

Rospocher Marco

symbol email marco.rospocher@univr.it symbol phone-number +39 045802 8326

Sala Pietro

symbol email pietro.sala@univr.it symbol phone-number 0458027850

Spoto Nicola Fausto

symbol email fausto.spoto@univr.it symbol phone-number +39 045 8027940

Storti Silvia Francesca

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

Villa Tiziano

symbol email tiziano.villa@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7034

Zorzi Margherita

symbol email margherita.zorzi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7045

Dottorandi

Dottorandi presenti nel:

Non è presente alcuna persona.

Lezioni del Corso
Lezioni della Scuola di Dottorato

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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
File pdf Dottorandi: linee guida generali (2023/2024) pdf, it, 93 KB, 26/02/24
File pdf PhD students: general guidelines (2023/2024) pdf, en, 94 KB, 26/02/24