2019-2020
Sîrbu Alina
Alina Sîrbu è ricercatrice del dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa e membro del KDD Lab. Ha conseguito il dottorato di ricerca nel 2011 in Informatica in Irlanda (Dublin City University). E' stata postdoc nell'Istituto per l'interscambio scientifico di Torino e assegnista di ricerca all'Università di Bologna. Nel 2014 è stata Visiting Assistant Professor a New York University Shanghai e nel 2017 a New York University Abu Dhabi.
Deep Learning
Il modulo affronta aspetti pratici del machine learning e delle reti neurali. Mostra le principali soluzioni tecnologiche per risolvere due problemi di machine learning: classificazione e regressione. Il corso copre vari aspetti cruciali di cui tener conto nello sviluppo di soluzioni di machine/deep learning: i) come identificare la migliore soluzione per un dato problema? ii) come valutare un modello di machine learning? iii) come ottimizzarlo?
Allineamento
Il modulo ha l'obiettivo di allineare le competenze informatiche ed analitiche di base degli studenti, in particolare in materia di basi di dati, di analisi statistica ed esplorativa dei dati e di linguaggi di programmazione.
High Performance & Scalable Analytics, NO-SQL Big Data Platforms
Il modulo si propone di familiarizzare lo studente con i sistemi ad alte prestazioni per il trattamento e l'analisi di Big Data. Lo studente acquisirà competenze nell'uso di piattaforme NO-SQL per l'interrogazione e il mining di dataset di grandi dimensioni come alternativa dei sistemi di gestione di basi di dati tradizionali.
Data Mining & Machine Learning
Il modulo si propone di fornire un’introduzione ai concetti di base del data mining e del processo di estrazione della conoscenza, con approfondimenti sui modelli analitici e gli algoritmi più diffusi per il clustering, la classificazione e la scoperta di patterns, anche in riferimento alle nuove sorgenti di Big Data.
Livieri Giulia
Giulia ha ricevuto la laurea specialistica in Matematica presso l'Università degli studi di Padova con la votazione 110/110. Dopo aver ottenuto il Corso di Alta Formazione in Finanza Matematica presso l'Università di Bologna con la votazione 30/30 Lode, ha ottenuto il Ph.D. in Matematica per la Finanza presso la Scuola Normale Superiore di Pisa nell Ottobre 2017 con la votazione di 70/70 Lode. Attualmente è postdoc alla Scuola Normale Superiore di Pisa.
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