Elenco delle attività formative previste per i dottorandi del primo anno |
Didattica o tutoraggio in corsi della Laurea Triennale e Laurea Magistrale
data presunta: I e II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 5
docente del corso: qualifica: Altro affiliazione: Italiana
programma delle attività: I dottorandi sono incoraggiati a partecipare ad attivita' di didattica in qualita' di tutor o di assistente all'insegnamento.
modalità di accertamento finale: Il docente titolare del corso rilascia un certificato che attesta l'attivita' del dottorando.
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Partecipazione a scuole di dottorato
data presunta: I e II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: sul campo - numero ore: 10
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Estera
programma delle attività: Diverse Scuole offrono programmi che coprono varie aree dell'Informatica, dipendentemente dall'offerta disponibile di anno in anno. Argomenti recenti includono Machine Learning, Cybersecurity e Business Processes.
modalità di accertamento finale: Le Scuole di dottorato tipicamente prevedono un esame finale sugli argomenti trattati, con rilascio di un certificato finale.
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Seminars in Computer Science
data presunta: I e II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 10
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Estera
programma delle attività: I seminari vengono organizzati in maniera dinamica e flessibile durante l'intero anno accademico. Almeno 10 seminari di almeno 1 ora l'uno vengono organizzati ogni anno, con speaker prominenti che provengono da prestigiose istituzioni internazionali e dall'industria. I temi includono Machine Learning, Intelligenza Artificiale, Cybersecurity, Reti e Calcolo Distribuito, tra gli altri.
modalità di accertamento finale: Il Coordinatore rilascia un certificato che attesta la partecipazione attiva ai seminari organizzati nel corso dell'anno.
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Corso "Adversarial Attacks and Generative Models"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 6
docente del corso: Prof. Iacopo Masi (Sapienza) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: This course offers another view on adversarial attacks and presents the state-of-the-art that connects them with generative models. A generative model can synthesize meaningful, structured data from noise, see [A]. The course is organized with three seminars of 2 hours in which we will review: (1) adversarial attacks to a discriminative classifier mainly in the image domain and other domains (2) adversarial training, robust classifiers, and interesting properties emerging from robust classifiers (e.g., well-calibrated probabilities, a trade-off between regular and robust accuracy, generative capabilities) (3) in the last part, we will make connections between robust classifiers, generative models such as Energy-Based Models (EBM) and score-matching. The course may be of interest to Ph.D. students in both cybersecurity and AI.
[A] https://this-person-does-not-exist.com/en
modalità di accertamento finale: Progetto sperimentale corredato da report.
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Corso "Beyond Sight: Use Wi-Fi Sensing Techniques for Solving Computer Vision Tasks - Part I"
data presunta: I semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 3
docente del corso: Prof. Danilo Avola (Sapienza) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Nowadays, Computer Vision is used for a wide range of tasks, such as person re-identification, body and environment reconstruction, and gesture recognition. However, several challenges can occur when employing conventional cameras for these tasks, including occlusions, background clutter, illumination changes, and many others. Wi-Fi Sensing techniques and Deep Learning models can be exploited to face these issues. This talk will show some insights on tasks such as signal denoising, person re-identification, human body reconstruction, action recognition, environment reconstruction, and material classification.
modalità di accertamento finale: Test scritto a risposta multipla, piu' un progetto opzionale di tipo sperimentale.
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Corso "Beyond Sight: Use Wi-Fi Sensing Techniques for Solving Computer Vision Tasks - Part II"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 3
docente del corso: Prof. Daniele Pannone (Sapienza) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Nowadays, Computer Vision is used for a wide range of tasks, such as person re-identification, body and environment reconstruction, and gesture recognition. However, several challenges can occur when employing conventional cameras for these tasks, including occlusions, background clutter, illumination changes, and many others. Wi-Fi Sensing techniques and Deep Learning models can be exploited to face these issues. This talk will show some insights on tasks such as signal denoising, person re-identification, human body reconstruction, action recognition, environment reconstruction, and material classification.
modalità di accertamento finale: Test scritto a risposta multipla, piu' un progetto opzionale di tipo sperimentale.
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Corso "Nonlinear spectral geometry processing"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 4
docente del corso: Prof. Simone Melzi (Milano-Bicocca) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
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Corso "Learning on graphs"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 2
docente del corso: Prof. Luca Cosmo (Ca' Foscari) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
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Corso "Hardware programming"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 2
docente del corso: Prof. Salvatore Pontarelli (Sapienza) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
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Corso "Advances in deep learning"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 3
docente del corso: Prof. Simone Scardapane (Sapienza) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
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