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 "Hardware Programming"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 5
docente del corso: Prof. Salvatore Pontarelli qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: 1. Basics of hardware architectures: from 0.06 to 2'000'000 MIPS
- Review of hardware architectures
- Principles of hardware design
- Programmable hardware
2. Modern Hardware Architectures: problems and solutions
- Memory & power walls
- latency and pipelining
- Instruction/Data/thread parallelism
- data representation and processing throughput
3. Advanced Hardware architectures for Artificial Intelligence
- GPU
- TPU
- FPGA
modalità di accertamento finale: Presentazione di un report su stato dell'arte
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Corso "Data Center Network Architectures"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 10
docente del corso: Prof Daniele De Sensi qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: "Course Outline: Data Center Networks Architecture (6-10 hours)
1. Introduction to Data Center Networks
Duration: 1-1.5 hours
Description:
This introductory session provides a high-level overview of data center architectures and the critical role that network design plays in modern computing infrastructures. Key trends in cloud computing, big data, and AI are covered to highlight the importance of scaling, reliability, and high-performance interconnection.
Topics:
- Evolution of data centers: From mainframes to hyperscale
- Importance of interconnection networks in data centers
- Overview of traditional vs. modern data center network architectures
- Metrics: Throughput, latency, power consumption, and scalability
- Workload trends and their impact on network design
2. Network Topologies for Data Centers
Duration: 1.5-2 hours
Description:
This session dives into various topologies used in data centers and how they affect performance, scalability, and fault tolerance. Students will analyze the trade-offs in different topologies used by modern hyperscalers like Google, Facebook, and Amazon.
Topics:
- Classic architectures: Fat-tree, Clos, Dragonfly, etc...
- Hypercube, torus, and 3D mesh topologies
- Trade-offs: Bisection bandwidth, fault tolerance, path diversity
- Case studies of network topologies in hyperscale data centers
3. Routing and Switching in Data Center Networks
Duration: 1.5-2 hours
Description:
This session covers how packets are routed and switched within data centers, discussing both traditional and software-defined approaches. It emphasizes the need for high performance, low latency, and fault tolerance in data-intensive environments.
Topics:
- Layer 2/3 switching and routing principles
- ECMP (Equal-Cost Multi-Path) routing and its challenges
- Load balancing strategies and flow management
- Emerging trends: Programmable switches
4. Emerging Trends and Challenges in Data Center Networks
Duration: 1.5-2 hours
Description:
This concluding session focuses on emerging trends in data center network architecture and the ongoing challenges posed by increased demand for compute and storage resources. Discussions will include the use of AI in network management, the move towards disaggregated infrastructure, and the role of energy efficiency.
Topics:
- Disaggregated data center architecture
- Optical interconnects and low-latency networking
- The role of AI/ML in optimizing network performance
- Future trends: 400G/800G Ethernet, Quantum networking
- Discussion of research challenges and open problems in data center networks
Learning Outcomes:
By the end of this course, students will:
- Understand the fundamental architecture and design principles of modern data center networks.
- Analyze the performance, scalability, and fault tolerance trade-offs in various network topologies.
- Gain knowledge of advanced routing, switching, and network management techniques.
- Identify open research challenges and emerging trends in data center network architectures."
modalità di accertamento finale: Presentazione di un report su stato dell'arte
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Corso "Game-Theoretic Approach to Planning and Synthesis"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 10
docente del corso: Prof. Giuseppe Perelli qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: This course introduces AI planning and program synthesis for tasks (goals) expressed over finite traces instead of states. Specifically, borrowing from Formal Methods, we will consider tasks and environment specifications expressed in LTL and in particular its finite trace variant LTLf. We will review the main results and algorithmic techniques to handle planning in nondeterministic domains. Then, we will draw connections with verification, and reactive synthesis, together with their game-theoretic solution techniques. The main catch is that working with these logics can be based on devising suitable 2-player games and finding strategies, i.e., plans, to win them. Specifically, we will cover the following topics: Planning in Nondeterministic Domains, Temporal Logics, LTL, LTLf, Game-theoretic Techniques, Safety Games, Reachability Games, Games for LTL/LTLf objectives, and Reactive Synthesis. This course is partially based on previous courses offered in the PhD-AI program 2022, ESSAI-23 and ESSAI-24 summer schools, in collaboration with Giuseppe De Giacomo, Antonio Di Stasio, and Shufang Zhu.
modalità di accertamento finale: Presentazione di un report su stato dell'arte
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Corso "Into the land of automatic differentiation"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 20
docente del corso: Prof. Simone Scardapane (Sapienza) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: "- Introduzione agli algoritmi di differenziazione automatica (forward-mode, reverse-mode)
- Cenni sull'implementazione di questi algoritmi (con implementazione di un toy framework)
- Argomenti avanzati (differenziazione su manifold, differenziazione discreta, ...)"
modalità di accertamento finale: Presentazione di un report su stato dell'arte
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Corso "Foundations of Multimodal Learning"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 4
docente del corso: Prof. Cigdem Beyan (Università di Verona) qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Multimodal Learning, a subfield of machine and deep learning, is a multi-disciplinary research area focusing on integrating and modeling multiple modalities, such as acoustics, linguistics, and vision. This course delves into the fundamental concepts of multimodal learning, including alignment, fusion, joint learning, temporal learning, and representation learning. We will examine recent state-of-the-art techniques and focus on effective computational algorithms tailored for various applications.
modalità di accertamento finale: Presentazione di un report su stato dell'arte
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Corso "Fundamentals of Video Game Programming in Unity 3D"
data presunta: II semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 20
docente del corso: Prof. Maurizio Mancini qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: The course will present the basics of video game programming, e.g., the game loop, through hands-on activities, e.g., the development of simple 2D and 3D video games in Unity 3D.
modalità di accertamento finale: Discussione di un progetto
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