Prima edizione della Scuola Avanzata sull'Intelligenza Artificiale

L’Università di Ferrara organizza un corso avanzato sull'Intelligenza Artificiale per diffondere la conoscenza sulle tecniche di IA di maggior successo. 

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E' rivolto a laureati in discipline scientifiche (matematica, fisica, statistica, etc) o ad esperti in settori tecnologici e scientifici interessati ad acquisire competenze e capacità nella progettazione e produzione di sistemi e servizi di IA, nonché a laureati nei settori informatici che vogliono riconvertire le proprie conoscenze nei settori emergenti dell’intelligenza artificiale.

La scuola è finanziata dalla Regione Emilia Romagna, attraverso il progetto “Advanced Schools in Artificial Intelligence in Emilia-Romagna”.

IL CORSO

 

  • Stiamo assistendo al pervasivo ed inarrestabile ingresso dell’Intelligenza Artificiale (IA) in molti settori, che si sono avvalsi fino a pochi anni, se non mesi, fa di tecnologie informatiche tradizionali (si pensi alla gestione e trattamento dei dati propri di ogni sistema informativo aziendale, ma anche all’analisi di immagini e filmati, etc).
  • L’Intelligenza Artificiale si sta diffondendo come tecnologia pronta all’uso in tutti i campi applicativi, nella sua accezione moderna di sistemi cognitivi e di ragionamento basati sull’apprendimento automatico (machine learning) e sull’apprendimento profondo con reti neurali artificiali (deep learning), ma anche nella sua accezione classica e sempre in evoluzione basata su modelli di ragionamento simbolico e logico.
  • La scuola è un corso intensivo su tali tematiche, della durata di due settimane in presenza full-time (80 ore): 
    • Forte componente pratica laboratoriale della didattica
    • Relazioni su invito di esperti di fama internazionale
  • I temi proposti sono di chiaro interesse per le aziende del territorio e per le aziende nazionali.

 

PROGRAMMA

Prima settimana

6 - 10 giugno 2022

Modulo A: Introduzione all’Intelligenza Artificiale - 10 ore

  1. Perché tanta fame di Intelligenza Artificiale?
  2. Convivere con le Macchine Intelligenti, Nello Cristianini - Professor of Artificial Intelligence, University of Bristol, UK
  3. Sistemi knowledge-based 
  4. Logica

Modulo B: Constraint processing - 15 ore

  1. Il concetto di vincolo, problemi di soddisfacimento di vincoli e problemi di ottimizzazione vincolata
  2. Modellazione di problemi
  3. Algoritmi di propagazione di vincoli
  4. Il linguaggio MiniZinc
  5. Esempi di problemi a vincoli in ambito industriale: Scheduling/Timetabling, Routing, Production Planning

Modulo C: Fondamenti di Machine Learning e Data Mining - 14 ore

  1. Introduzione al Machine Learning
  2. Strutture basate su alberi
  3. Clustering
  4. Apprendimento di regole
  5. Metriche di performance

Seconda settimana

13 - 17 giugno 2022

Modulo D: Fondamenti di Deep Learning - 20 ore

  1. Il linguaggio Python
  2. Artificial Neural Networks 
  3. Convolutional Neural Networks
  4. Recurrent Neural Networks 
  5. Autoencoders e self supervised learning 

Modulo E:  Case Study (Esperimenti di Apprendimento) - 19 ore

  1. Presentazione del caso di studio
  2. Lavori di gruppo 
  3. Esposizione e condivisione dei risultati 

Prova finale - 1 ora

SEMINARI

Convivere con le Macchine Intelligenti

Nello Cristianini
Professor of Artificial Intelligence
University of Bristol, UK

6 giugno 2022

Non possiamo piu’ vivere senza l’infrastruttura digitale su cui incontriamo vari tipi di agenti intelligenti che prendono decisioni sottili e importanti che ci influenzano direttamente, e quindi dobbiamo imparare a conviverci. Ma senza una comprensione dei principi alla base di questa tecnologia non e’ possibile regolamentarla, o nemmeno prevederne i rischi. Lo spazio tra la cultura scientifica, quella umanistica e quella tecnica, e’ il luogo in cui si sta formando questa nuova comprensione delle macchine intelligenti.

 

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DOCENTI

Evelina Lamma

Evelina Lamma è dal 2000 Professore di I fascia presso l'Università di Ferrara, dove è stata Coordinatore di Dottorato, e Coordinatore di corsi di studio. Sin dalla laurea, si è occupata di tecniche di Intelligenza Artificiale, con significativa attività su logica computazionale svolta nel Dottorato di Ricerca conseguito nel 1990. Ha contribuito a sistemi di ragionamento probabilistico, apprendimento automatico, e deep learning, con integrazione neuro-simbolica. Nella sua attività di ricerca ha affrontato aspetti sia teorici sia realizzativi, con applicazione di tecniche di IA in vari settori, dalla medicina, alla sanità, e all'industria.  Ha coordinato l'unità di ricerca su IA del suo Ateneo in numerosi progetti di ricerca, regionali, nazionali, e internazionali. E’ autrice di oltre 220 lavori tra conferenze, riviste internazionali e capitoli di libro.

Nello Cristianini - Relatore invitato

Nello Cristianini e’ professore di Intelligenza Artificiale all’Universita’ di Bristol (Regno Unito) dal 2006, dopo essere stato professore di Statistica all’Universita’ della California in Davis. Da anni si occupa di vari aspetti relativi all’apprendimento delle macchine, avendo contribuito sia alla teoria matematica che alle applicazioni pratiche di questa tecnologia. Recentemente sta lavorando anche sulle conseguenze etiche e culturali dell’adozione di tecnologie intelligenti su larga scala, e degli strumenti legislativi che sono necessari per limitarne i rischi sociali, in particolare quelli legati alla privacy e all’autonomia individuale. Nel 2000 e 2004 Cristianini e’ stato co-autore di due libri sulla teoria statistica dell’apprendimento automatico, nel 2006 di un libro sulla bioinformatica, tutti pubblicati da Cambridge University Press. Cristianini ha una laurea in Fisica all’Universita’ di Trieste, un Master in Computational Intelligence all’Universita’ di Londra (Royal Holloway College) e un PhD all’Universita’ di Bristol.

Fabrizio Riguzzi

Fabrizio Riguzzi è Professore Ordinario di Informatica al Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università di Ferrara. Precedentemente è stato Professore Associato e Ricercatore alla stessa università. Ha ottenuto il dottorato e si è laureato in Ingegneria Informatica all'Università di Bologna. Fabrizio Riguzzi è vicepresidente dell'Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale ed è Editor in Chief di Intelligenza Artificiale, la rivista ufficiale dell'associazione. E' autore di più di 200 articoli peer reviewed nelle aree del Machine Learning, Inductive Logic Programming e Statistical Relational Learning. Il suo obiettivo è di sviluppare sistemi intelligenti combinando in modi innovativi tecniche da intelligenza artificiale, logica e statistica.

Marco Gavanelli

Marco Gavanelli si è laureato in Ingegneria Informatica presso l'Università di Bologna, ha ottenuto il dottorato di ricerca in Ingegneria dell'Informazione dall'Università di Modena e Reggio Emilia ed è attualmente Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Università di Ferrara. I suoi interessi di ricerca spaziano sulla programmazione a vincoli, la programmazione logica, il ragionamento abduttivo, i sistemi multi-agente e l'intelligenza artificiale. È autore di oltre 100 pubblicazioni tra riviste, conferenze e capitoli di libro.

Marco Alberti

Marco Alberti è Professore Associato di Informatica presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università di Ferrara. Ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica e il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso la stessa Università. E' autore e co-autore di oltre 70 articoli peer reviewed nelle aree dell'Intelligenza Artificiale Statistico-Relazionale, Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento Automatico, Sistemi Multi-Agente, Sistemi-Normativi.

Elena Bellodi

Elena Bellodi è laureata in Ingegneria Informatica e dell’Automazione (curriculum Informatica, 2009) e ha ottenuto il Dottorato di ricerca in Scienze dell’Ingegneria (2013) presso l’Università di Ferrara, dove è attualmente Professore Associato (Dipartimento di Ingegneria) nel gruppo di ricerca di Machine Learning (ML@UniFE). I suoi interessi di ricerca includono Machine Learning, Probabilistic Logic Programming, Statistical Relational Artificial Intelligence, Description Logics e Semantic Web. E’ autrice di più di 60 lavori tra conferenze, riviste internazionali e capitoli di libro.

Riccardo Zese

Riccardo Zese si è laureato in Ingegneria Informatica e dell’Automazione presso l’Università di Ferrara, dove ha conseguito il dottorato in Scienze dell’Ingegneria. Attualmente è ricercatore a tempo determinato di tipo B e membro del gruppo di ricerca su Machine Learning e Artificial Intelligence ML@UniFE. Il suo lavoro è principalmente incentrato sullo sviluppo di tecniche di inferenza e apprendimento automatico per logiche probabilistiche per la gestione delle ontologie probabilistiche a partire da linked data. Parallelamente, studia l’applicazione di tecniche di Deep Learning, in combinazione con logiche classiche. E’ autore di oltre 55 pubblicazioni tra riviste, conferenze e capitoli di libro.

 

DETTAGLI DEL CORSO

Informazioni ufficiali alla pagina UNIFE: link.

  • Disponibilità: il corso è a numero chiuso (massimo 30 iscritti) ed include il rimborso spese (vitto e alloggio). 
  • Quota di partecipazione: 32€. 
  • Crediti erogati: il Corso di Perfezionamento prevede l’erogazione di 16 CFU se al termine del corso si supera con valutazione positiva una prova scritta, che terrà conto anche di esercitazioni svolte in itinere, entro il termine ultimo del 22/07/2022. Verrà rilasciato un attestato di frequenza del corso.
  • Sede: Dipartimento di Ingegneria, via G. Saragat 1, Ferrara
  • Durata delle lezioni in presenza: due settimane, dal 06/06/2022 al 17/06/2022
  • COME CANDIDARSI ALLA PARTECIPAZIONE: consultare il Bando di ammissione e la sezione Iscriviti! alla pagina ufficiale UNIFE
  • TERMINE PRESENTAZIONE DOMANDA: 31/03/2022, ore 23:59

Qualora, a causa dell’emergenza sanitaria, il corso non possa essere effettuato in presenza, verrà svolto in videoconferenza.

 

SEDE DEL CORSO

La scuola sarà ospitata presso il Polo Scientifico Tecnologico dell'Università di Ferrara, in Via Saragat 1, Ferrara.

Presso il Polo Scientifico Tecnologico è presente il bar "INGE BAR" presso il quale i partecipanti potranno pranzare gratuitamente durante le giornate di svolgimento della scuola.

I pranzi svolti presso altri locali NON saranno rimborsati. Scarica qui la mappa per raggiungere la sede del corso e il bar.

Muoversi a Ferrara

L’utilizzo di mezzi di trasporto pubblico o privato non è rimborsabile.

In Treno

Il Polo Scientifico Tecnologico è situato vicino alla Stazione Ferroviaria, circa 10-15 minuti a piedi, e a poca distanza dal centro città.

In Autobus

I biglietti possono essere acquistati presso tabacchi, edicole, molti bar e direttamente a bordo.

  • Le linee 1, 6, 9 passano per le fermate Giovecca Teatini e Cavour Giardini e si fermano in Stazione ferroviaria.
    La linea 4 permette di raggiungere il Polo Scientifico Tecnologico (fermata Facoltà Ingegneria) partendo dalla Stazione ferroviaria.
  • La linea 7 passa per le fermate Giovecca Teatini e Cavour Giardini e conduce direttamente al Polo Scientifico Tecnologico (fermata Facoltà Ingegneria).
  • La linea 4 passa per la fermata Giovecca Teatini e conduce direttamente al Polo Scientifico Tecnologico (fermata Facoltà Ingegneria).

Per ulteriori informazioni consultare l'ORARIO ESTIVO IN VIGORE DAL 6 GIUGNO 2022 nel sito Tper, oppure utilizzare Google Maps.

In Auto

Per chi arriva in auto il Polo Scientifico Tecnologico è dotato di ampio parcheggio (vedi mappa scaricabile in questa sezione).

A Piedi

Ferrara è una piccola città con una zona pedonale molto estesa. Di fronte al Polo vi è anche una postazione per il noleggio di monopattini elettrici (se si visita il centro in monopattino prestare massima attenzione alle strade acciottolate!).

In Bicicletta

Ferrara è conosciuta come la città delle biciclette e si può visitare interamente in sella a una bici. Si possono noleggiare biciclette in vari posti, maggiori informazioni possono essere trovate nel sito Ferrara in Bici.

In Taxi

Ferrara ha un servizio radio taxi attivo 24 ore al giorno. Si può prenotare un taxi telefonando al numero 0532/900900. Maggiori informazioni possono essere trovate nella pagina Radio Taxi Ferrara.

 

HOTEL

L’alloggio presso strutture alberghiere di Ferrara è consentito solo per i residenti esterni al Comune di Ferrara e solo in trattamento di Bed&Breakfast.

La camera, di tipologia singola o doppia uso singolo, sarà prenotata (e pagata) direttamente dal Dipartimento di Ingegneria dell’Università di Ferrara, presso alcune strutture convenzionate di categoria 3* o superiore, con check-in il 5/06/2022 e check-out il 18/06/2022, nel centro storico di Ferrara. 
Le informazioni sulla struttura riservata ai candidati ammessi saranno loro comunicate dopo l’immatricolazione via email.

Progetto triennale di alta formazione in ambito culturale, economico e tecnologico ai sensi dell’art. 2 della legge regionale n. 25/2018 approvato con deliberazione di Giunta regionale n.1251/2019.