Offerta formativa anno accademico 2024/2025


Elenco delle attività formative previste per i dottorandi del primo anno
Machine Learning
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Neural Networks
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Data Mining
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Big data computing
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Artificial Intelligence I
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Formal Methods
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Knowledge Representation and Semantic Technologies
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Incomplete Data: Theory and Practice
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Advanced Topics in Reinforcement Learning: from Theory to Practice
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Large.scale Data Management
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Visual Analytics
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
High Performances Computing
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Vision and Perception in Human-Robot Interaction
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
System and Enterprise Security
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Security Governance
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:
Human Computer Interaction
data presunta: non indicata - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 0
docente del corso: qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività:
modalità di accertamento finale:

Eventuali maggiori informazioni piano form. 1°a I seguenti sono i corsi erogati esclusivamente per il dottorato nazionale di Intelligenza Artificiale in Sapienza:

- Roberto Capobianco. Advanced Topics in Reinforcement Learning: From Theory to Practice
- Thomas Ciarfuglia & Christian Napoli. Vision and Perception in Human-Robot Interaction
- Daniele Cono D'Elia & Giuseppe Di Luna. Thinking outside the box: adversarial behavior and unconventional attack vectors from security research
- Marco Console. Incomplete Data - Theory in Practice
- Emilio Coppa. Advanced techniques for finding bugs in real-world software
- Christian Napoli. High performances computing

Gli altri corsi nella lista sono corsi delle lauree magistrali del DIAG (in inglese) che possono essere fruiti dai dottorandi.

Inoltre, il Dottorato organizza una scuola di dottorato che nello scorso anno è stata svolta alla fine dell'A.A. al DIAG (Roma), è stata frequentata da tutti gli studenti ed
ha visto l'erogazione dei seguenti corsi:

- Lecturer:: Andreas Pieris e Marco Calautti
- Title: Foundations and Explainability of Datalog

- Lecturers: Fabrizio Silvestri and Gabriele Tolomei
- Title: Opening the Black Box: A Journey into eXplainable AI (XAI) 

- Lecturer: Antonio Vergari
- Title: Probabilistic Circuits: Efficient and Reliable Deep Learning

- Lecturer: Antonio Vergari
- Title: Reliable Neuro-Symbolic Learning with Probabilistic Circuits


Modalità di scelta dell'argomento della tesi: La scelta del soggetto della tesi viene effettuata dallo studente alla fine del primo anno di corso. Nel periodo marzo-aprile lo studente, oltre a seguire i corsi del suo piano formativo, ha la possibilità di confrontarsi con tutti i membri del collegio, in primis con il supervisore. Entro giugno lo studente presenta una pre-proposta dell'area di ricerca e della tematica della tesi, che consentirà al collegio di definire entro luglio il "panel" per lo studente, costituito da supervisore, co-supervisore e almeno 3 membri oltre i supervisori, per tenere conto delle diversità di sede e di discipline. Entro settembre lo studente presenta la vera e propria proposta di tesi, con una presentazione al collegio che illustra anche le attività annuali condotte.
Modalità delle verifiche per l'ammissione all'anno successivo Come detto, entro settembre lo studente presenta al collego sia la proposta di tesi, sia le attività didattiche e di ricerca condotte nel primo anno. Gli obblighi didattici comprendono un minimo di 140 ore complessive per:
- attività formative primarie: la frequenza ed il superamento del relativo esame, di tre o più corsi le cui ore di lezione frontale siano complessivamente almeno 80. Tale corsi sono scelti preferibilmente fra quelli che figurano nell’offerta didattica del nostro corso di dottorato e in quelli degli altri 4 dottorati del PhD-AI.it
- ulteriori attività formative: la frequenza di almeno 60 ore (in aggiunta a quelle delle attività primarie) di attività formative appositamente erogate per i corsi di dottorato dalle istituzioni universitarie o di ricerca del PhD-AI.it (o da altre istituzioni italiane o estere, previa autorizzazione del collegio)
- nell’ambito delle ulteriori attività: la frequenza di due scuole dottorali del PhD-AI.it, ricompresa nelle 60 ore di cui sopra.
All fine del primo anno lo studente deve preferibilmente aver terminato le attività didattiche, sebbene il collegio possa valutare eccezioni a questa regola. In quest'ultimo caso le attività didattiche del piano formative devono essere completate alla fine del secondo anno.
Momenti di presentazione, di scambio e di discussione dei risultati di ricerca da parte dei dottorandi
Attività formative, non incluse nella didattica programmata di cui ai punti precedenti, di docenti con affiliazione estera e/o di studiosi ed esperti sia italiani che stranieri provenienti da enti di ricerca, aziende e da istituzioni culturali e sociali

Nessun corso indicato.

Eventuali maggiori informazioni piano form. 2° Non sono previsti corsi al secondo anno.

È prevista una scuola estiva organizzata da tutti i 5 pillar del Dottorato Nazionale in modo congiunto, alla quale gli studenti del secondo anno possono partecipare.
Modalità delle verifiche per l'ammissione all'anno successivo A settembre del secondo anno lo studente illustra le attività svolte ed il progresso delle attività di ricerca in seduta plenaria al collegio, che verifica se lo studente ha intrapreso un percorso che può portare alla stesura di una tesi di qualità e decide di conseguenza sull'ammissione al terzo anno.
Momenti di presentazione, di scambio e di discussione dei risultati di ricerca da parte dei dottorandi
Attività formative, non incluse nella didattica programmata di cui ai punti precedenti, di docenti con affiliazione estera e/o di studiosi ed esperti sia italiani che stranieri provenienti da enti di ricerca, aziende e da istituzioni culturali e sociali Seminari di personalità nel campo dell'AI, sia in presenza al DIAG; sia on-line. In particolare, sono previsti seminari dell'Associazione di Intelligenza Artificiale, come annunciati qui:

The Italian Association for Artificial Intelligence is pleased to announce its Spotlight Seminars on AI initiative. The aim of the seminar series is to illustrate, explore and discuss current scientific challenges, trends, and possibilities in all branches of our articulated research field. The seminars will be held virtually on the YouTube channel of the Association (https://www.youtube.com/c/AIxIAit), on a monthly basis (and made permanently available on that channel), by leading Italian researchers as well as by top international scientists. The seminars are mainly aimed at a broad audience interested in AI research, and they are also included in the Italian PhD programme in Artificial Intelligence; indeed, AIxIA warmly encourages the attendance of young scientists and PhD students.

Nessun corso indicato.

Eventuali maggiori informazioni piano form. 3° Non sono previsti corsi al terzo anno.

È prevista una scuola estiva organizzata da tutti i 5 pillar del Dottorato Nazionale in modo congiunto, alla quale gli studenti del terzo anno possono partecipare.
Modalità di ammissione all'esame finale Presentazione dello studente del lavoro svolto e dei risultati della tesi di fronte al collegio, che esprime un giudizio e decide sull'ammissione all'esame finale.
Modalità di svolgimento dell'esame finale Presentazione dello studente del lavoro svolto e dei risultati della tesi di fronte alla Commissione dell'esame finale, formata dal collegio dei docenti.
Momenti di presentazione, di scambio e di discussione dei risultati di ricerca da parte dei dottorandi
Attività formative, non incluse nella didattica programmata di cui ai punti precedenti, di docenti con affiliazione estera e/o di studiosi ed esperti sia italiani che stranieri provenienti da enti di ricerca, aziende e da istituzioni culturali e sociali Seminari di personalità nel campo dell'AI, sia in presenza al DIAG; sia on-line. In particolare, sono previsti seminari dell'Associazione di Intelligenza Artificiale, come annunciati qui:

The Italian Association for Artificial Intelligence is pleased to announce its Spotlight Seminars on AI initiative. The aim of the seminar series is to illustrate, explore and discuss current scientific challenges, trends, and possibilities in all branches of our articulated research field. The seminars will be held virtually on the YouTube channel of the Association (https://www.youtube.com/c/AIxIAit), on a monthly basis (and made permanently available on that channel), by leading Italian researchers as well as by top international scientists. The seminars are mainly aimed at a broad audience interested in AI research, and they are also included in the Italian PhD programme in Artificial Intelligence; indeed, AIxIA warmly encourages the attendance of young scientists and PhD students.

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