Il link al quale collegarsi per seguire da remoto il Congresso è il seguente:
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Informazioni sull'evento:
]]>Giovedì 17 novembre 2022, alle ore 17
nell'aula B3 al Palazzo Manfredini, in via L. Muratori 9 a Ferrara
avrà luogo la seduta accademica sul tema:
La matematica nella modellizzazione dei fenomeni naturali
Relatore prof. Vincenzo Coscia (Università di Ferrara).
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Dopo il successo della prima edizione (87 domande su 30 posti), l'Università di Ferrara organizza un secondo corso avanzato sull'Intelligenza Artificiale (IA), a numero chiuso, per diffondere la conoscenza sulle tecniche di IA di maggior successo.
Il pervasivo ed inarrestabile ingresso dell’Intelligenza Artificiale in molti settori che si sono avvalsi fino a poco tempo fa di tecnologie informatiche tradizionali sta rivoluzionando il tessuto economico, imprenditoriale e produttivo del nostro territorio. Questa rivoluzione ha come inevitabile conseguenza la richiesta di nuove competenze e nuove professionalità in grado di governare queste nuove tecnologie.
La scuola ASAI è un corso intensivo sulle tematiche relative all’apprendimento profondo con reti neurali artificiali (Deep Learning) e all’apprendimento automatico (Machine Learning), coniugati con i metodi classici basati su modelli di ragionamento simbolico e logico, e sulle principali tecniche di programmazione a vincoli (Constraint Processing).
La scuola prevede lezioni erogate tramite piattaforma digitale dal 2 maggio e laboratori in presenza dal 12 al 16 giugno 2023 presso il Polo Scientifico Tecnologico dell’Università di Ferrara. Alla fine del corso, studentesse e studenti dovranno sostenere una prova finale in presenza.
I PUNTI DI FORZA DEL CORSO:
Didattica online, che consente la gestione indipendente delle lezioni favorendo l’apprendimento secondo le tempistiche individuali di studentesse e studenti;
Laboratori in presenza, fondamentali per consolidare quanto appreso anche grazie all’interazione diretta docenti-discenti, e la presentazione di casi studio relativamente a progetti di IA realizzati in collaborazione con aziende del territorio;
Agevolazioni economiche grazie a contributi finanziati dalla Regione Emilia-Romagna.
CHI PUO’ ACCEDERE AL CORSO
Il Corso si rivolge a laureati triennali e magistrali in discipline scientifiche che vogliono acquisire competenze e capacità nella progettazione e produzione di sistemi e servizi di IA, nonché a laureati nei settori informatici che vogliono aggiornare le proprie conoscenze.
PROSPETTIVE OCCUPAZIONALI
Il Corso consente l’acquisizione di competenze strategiche per l’innovazione, che rappresentano un valore aggiunto per prodotti e servizi nel mercato, di chiaro interesse per le aziende del territorio locale e nazionale.
ULTERIORI INFORMAZIONI UTILI:
Il Corso di Perfezionamento prevede l’erogazione di 16 CFU
Il Corso è a numero chiuso (massimo 30 iscritti) e prevede una quota di iscrizione di 32€.
Il termine per la presentazione della domanda è il 28/02/2023.
Per candidarsi consultare il Bando di ammissione alla pagina ufficiale del corso.
Visita anche https://asai.unife.it/ per maggiori dettagli sul programma e i docenti del corso.
Le precedenti edizioni del medesimo evento si sono svolte presso:
- Università di Firenze
- ICTP di Trieste
- Università di Trento
- Politecnico di Milano
" Lymph nodes are organs scattered throughout the lymphatic system which play a vital role in our immune response by breaking down bacteria, viruses, and waste; the interstitial fluid, called lymph once inside the lymphatic system, is of fundamental importance in this process as it transports these substances inside the lymph node. The main mechanical features of the lymph node include the presence of a porous bulk region (called lymphoid compartment), surrounded by a thin layer (called subcapsular sinus) where the fluid can flow freely. Lymph nodes are critical sites for the filtration and processing of lymph fluid, which contains a variety of immune cells, antigens, and other molecules. Understanding the fluid dynamics within lymph nodes is crucial for elucidating the mechanisms of immune response and for the development of therapies for lymphatic disorders.
(computer vision, image processing, medical imaging). Tale problema può essere formulato
attraverso la minimizzazione del funzionale di Mumford-Shah, uno degli approcci più utilizzati
in questo ambito. Negli anni recenti nuove tecniche sono state studiate, basate su approcci
di tipo Deep Learning. In questo seminario proponiano un approccio non supervisionato per la
segmentazione semantica basato sul framework Deep Image Prior: il funzionale di Mumford Shah
viene riparametrizzato attraverso i pesi di una rete convolutoria. I primi esperimenti, eseguiti su
immagini "naturali" e mediche mostrano come questo approccio fornisca risultati molto affidabili,
anche in presenza di rumore. Porremmo anche le basi per l'estensione al modello di Ambrosio-Tortorelli.
Tutti gli interessati sono invitati a partecipare.
Programma:
14.30 – 14.45. Saluti e introduzione al seminario
14.45 – 15.30. Federica Ferretti – Università di Ferrara
Le prove INVALSI e la didattica della matematica: analisi di
macrofenomeni emersi in sede di valutazione standardizzata
15.30 – 16.15. Alice Lemmo – Università dell’Aquila
La valutazione in matematica ai tempi dell’O.M. 172
16.15 – 17.00. Andrea Maffia – Università di Bologna
Valutare con i giochi da tavolo: possibile?!
17.00 – 17.45. Chiara Giberti – Università di Bergamo
Differenze di cittadinanza in matematica: evidenze dalle prove INVALSI
17.45 – 18.30. Discussione finale
Comitato scientifico organizzatore: Federica Ferretti, Elena Lazzari, Maria Giulia Lugaresi, Anna Pelizzari
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Lunedì 6 Giugno pomeriggio, presso il dipartimento di Matematica e Informatica, si svolgeranno le premiazioni della gara locale e verrà annunciato il Team Unife della Cyber Challange 2022.
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- Lunedì 29 Maggio, ore 11
- Martedì 30 Maggio, ore 11
- Giovedì 1 Giugno, ore 11
- Lunedì 5 Giugno, ore 11
