DOCENTI
Impara dai migliori
Avv. Laura Cappello, nel 2006 ha fondato lo Studio Legale Cappello, Law Firm specializzata in Legal Engineering, attività di consulenza e progettazione legale a supporto dei progetti imprenditoriali all’interno dell’economia digitale.
Con il suo Studio Legale è entrata a far parte di INATBA (International Association for Trusted Blockchain Applications), l’Associazione promossa dall’Unione Europea che riunisce le più importanti realtà del settore per promuovere lo sviluppo della Blockchain e supportare le autorità di regolamentazione nell’adozione di linee guida e di un nuovo modello globale di governance.
Si occupa dell’organizzazione didattica ed è docente per i tre Corsi di Alta Formazione: “Business & Blockchain Technology” – percorso Professional; “Smart Technologies: la Blockchain” – percorso Basic e Advanced.
È membro del Comitato Tecnico e Scientifico istituito presso il Dipartimento di Economia dell’Università degli Studi Roma Tre.
Relatrice, ospite e testimonial in convegni, workshop, maggiori eventi sull’innovazione digitale e sociale ed eventi organizzati da istituzioni pubbliche e private, imprese e università (Camera dei Deputati, Enea, Luiss, La Sapienza di Roma, Web Marketing Festival, Adl Consulting).
Marco Crotta diventa informatico a 12 anni imparando a programmare da autodidatta il suo C=64. Ricercatore presso l’Università di Milano Bicocca e Consulente informatico e sviluppatore per il mondo industriale, entra nel settore reti-telecomunicazioni e sicurezza, dove ha lavorato a progetti di sicurezza per Magistratura e Forze dell’Ordine.
Attivo da alcuni anni nel settore delle criptovalute, nel 2017 diventa divulgatore col canale youtube “Blockchain Caffè”. È Istruttore per corsi privati ed aziendali e consulente ed Advisor per startups sull’applicazione della Blockchain in diversi settori. Nel 2019 entra a far parte della Fondazione Quadrans per cui segue la parte di sviluppo smart contract e applicazioni distribuite. Diventa Innovation Manager MISE e Membro del dipartimento anti-truffa, blockchain e criptovalute di Consumerismo. Nel 2021 fonda la startup innovativa FaunaLife (https://fauna.life), un’anagrafe animale internazionale basata su blockchain che realizza l’identità digitale per i pet.
Elena Bazzani è consulente e trainer in ambito Analytics e Business Intelligence. Si laurea in Statistica con specializzazione in Analisi Multivariata. Ha ricoperto il ruolo di Analista e lavorato presso un gruppo editoriale in qualità di Responsabile delle strategie aziendali basate sull’analisi dei dati. Ha partecipato a numerosi progetti di Data Analysis per società operanti nei settori editoriale, farmaceutico, retail, manufacturing, turistico, ICT, ricerca di mercato. È Docente in corsi di formazione finanziata e Professore a contratto presso l’Università del Piemonte Orientale nel corso Elective Data Driven Decision Management.
Oscar De Felice, laureato in Fisica presso l’Università di Trieste, oggi è un Data Scientist. Ha fatto un PhD alla Sorbonne Université a Parigi durante il quale ha svolto ricerche sulle Geometrie Generalizate in Teoria delle Stringhe. Una delle attività che preferisce in assoluto è la didattica, perché ama il contatto con gli studenti. Prima del dottorato, ha completato un MSc all’Imperial College London. Il programma si chiamava Quantum Fields and Fundamental Forces.
Paolo Caressa, dopo aver conseguito la laurea e il dottorato di ricerca in matematica si è occupato per qualche anno di ricerca pura e docenza universitaria (facoltà di Ingegneria) per poi passare al mondo dell’industria, prima come consulente IT, poi come quantitative analyst nel campo della finanza e del risk management, per tornare infine al mondo IT come project manager, business analyst, consulente su metodologie, tecnologie, innovazione e formazione. Ha pubblicato due libri di storia della matematica (AlphaTest), un testo universitario di matematica (UAM) e diversi articoli scientifici, divulgativi e didattici su riviste di vario tipo. Tiene conferenze su argomenti fra matematica, IT e data science e corsi come docente a contratto presso la facoltà di Ingegneria dell’Università “La Sapienza”.
Laura Corti è una dottoranda in Scienze ed Ingegneria per l’uomo e l’ambiente presso l’Università Campus Bio-Medico di Roma. Ha ottenuto la laurea magistrale in scienze filosofiche dall’Università degli studi di Firenze nel 2018 con una tesi sulle questioni filosofiche riguardanti l’implementazione delle emozioni nei sistemi robotici. Si occupa principalmente di Filosofia della tecnologia, Epistemologia, Post-fenomenologia, Filosofia della pratica scientifica.
Il corso “Deep learning per l’analisi delle immagini mediche” è erogato da ricercatori, postdoc e dottorandi in ingegneria biomedica ed informatica con la passione per l’intelligenza artificiale.
A coordinare il corso è Sara Moccia, assistant professor e responsabile del laboratorio Artificial Intelligence for Medical Image Analysis all’Istituto di Biorobotica e Dipartimento di Eccellenza in Robotica ed Intelligenza Artificiale della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa.
I docenti afferiscono al laboratorio di Artificial Intelligence for Medical Image Analysis – Scuola Superiore Sant’Anna (Sara Moccia), al Vision Robotics and Artificial Intelligence lab – Università Politecnica delle Marche (Lucia Migliorelli, Maria Chiara Fiorentino, Mariachiara Di Cosmo, Giuseppe Pio Cannata), al Neuroengineering and Medical Robotics lab – Politecnico di Milano (Alessandro Casella) e all’Università di Macerata (Francesca Pia Villani).
Cristiano De Nobili da quattro anni lavora nell’avvincente mondo dell’intelligenza artificiale. Con un approccio sia tecnico che di ricerca, si occupa principalmente di Deep Learning. Ha iniziato questa avventura nell’ambito della Computer Vision (CV) tramite un progetto del CNR e un master in High-Performance Computing (MHPC, SISSA/ICTP). Da circa 2 anni è passato a lavorare sul linguaggio (NLP) oltre a dedicarsi a progetti con forte impatto sociale e ambientale. Il 2021 ha lavorato ad un grosso progetto della EU Commission sulla comprensione del cambiamento climatico attraverso il Deep Learning.
Gianni Previdi dopo aver fondato e diretto società di consulenza, ora opera in qualità di formatore e coach nelle iniziative di “Innovazione di Valore” dei modelli di business, trasformazione digitale e organizzativa e marketing strategico.
È docente presso l’Università di Modena-Reggio Emilia (Facoltà di scienze della comunicazione economia delle reti e sulla economia di velocità presso la Facoltà di Economia Marco Biagi), oltre che presso la Scuola di management di Confindustria di Modena, Formart-Confartigianato, APIndustria di Mantova, Business School Palo Alto di Milano, Challenge Network e Deep Learning Italia Academy.
Gennaro Vessio ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Informatica e Matematica presso il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari, dove è attualmente ricercatore. I suoi principali interessi di ricerca riguardano il machine learning e il deep learning, e la loro applicazione a svariati domini, tra cui l’informatica medica e l’informatica umanistica. Gennaro è regolarmente coinvolto nelle attività didattiche del dipartimento di afferenza, e in attività di trasferimento tecnologico e divulgazione scientifica. Svolge regolarmente attività di revisione per riviste internazionali di prestigio, per conferenze internazionali in qualità di membro del comitato di programma e contribuisce all’organizzazione di eventi scientifici. Infine, è membro di società scientifiche e di centri interdipartimentali.
Per circa dieci anni ha lavorato come sviluppatore in due società di consulenza romane. In seguito si è iscritto al corso di laurea in Fisica dell’università La Sapienza di Roma, conseguendo una laurea triennale e, successivamente, al corso di Laurea in Matematica per le Applicazioni, conseguendo una laurea magistrale col massimo dei voti. Dal 2015 si occupa di Machine Learning, Deep Learning con un focus particolare in applicazioni di Reinforcement Learning.
Maurizio Parton
Sono professore associato di matematica all’Università di Chieti-Pescara, dove insegno a Economia, nel corso di laurea in Economia e Informatica per le Imprese. Sono presidente della Federazione Italiana Gioco Go dal 2013.
Mi occupo di intelligenza artificiale dal 28 gennaio 2016, data in cui è apparso per la prima volta AlphaGo.
Da matematico ho potuto fin da subito apprezzare l’immensa potenzialità delle tecniche usate nello sviluppo di AlphaGo e ho cominciato a studiare approfonditamente reti neurali e apprendimento per rinforzo. Da allora ho tenuto corsi per matematici e molteplici conferenze divulgative. Sono profondamente convinto che l’intelligenza artificiale segnerà il nostro futuro, e per questo motivo mi dedico con passione alla disseminazione dei suoi principi fondamentali e tecniche di base.
Claudio Giorgio Giancaterino
Attuario e appassionato di data science, Claudio Giorgio Giancaterino ha sempre guardato al futuro ed è sempre stato attento all’innovazione. Tutto questo lo ha portato a lavorare con i numeri come attuario. Nel tempo libero, negli ultimi anni, si è dedicato alla scienza dei dati ed ha iniziato dalle competizioni su kaggle/hackathons per poi divulgare la scienza dei dati nelle lezioni pratiche di statistica assicurativa presso l’Università Cattolica di Milano, nello scrivere articoli e a partecipare a conferenze con seminari o discorsi.
Gianluigi Mucciolo lavora in Claranet Italia, azienda specialista nei servizi di hosting e di gestione di critical application. Ha maturato esperienza sull’utilizzo delle Metodologie Agile e DevOps ed è un AWS Authorized Instructor, un AWS Community Builder ed opera su Cloud AWS nell’ambito del Machine Learning e dei Big Data.
Giorgio Visani è esperto di Machine Learning e tecniche di spiegazione. Ha maturato anni di esperienza come Data Scientist presso Crif SpA, dove si occupa di sviluppo di tecniche di Artificial Intelligence e delle relative tecniche di spiegazione, legate all’ambito bancario. Oltre all’esperienza professionale, è attualmente Dottorando presso l’Università di Bologna, dipartimento di Ingegneria Informatica, dove si occupa principalmente dei seguenti ambiti: metodi di spiegazione per tecniche di Artificial Intelligence, studio della Causalità nelle basi di dati e metodi per imporre le strutture causali nei modelli di Machine Learning. Precedentemente si è laureato in Scienze Statistiche all’Università di Bologna ed è stato ricercatore presso lo stesso ateneo.
Fabio Valerio Massoli è ricercatore presso l’Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione del CNR. Dopo essersi occupato durante il Ph. D. in fisica delle alte energie di tecniche MonteCarlo e modellazione statistica in prestigiose università quali la Columbia University e la Chicago University, quattro anni fa ha deciso di seguire la sua grande passione per le tecnologie d’avanguardia. Diventa così ricercatore presso il CNR, dove si occupa di ricerca nel campo del Deep Learning con particolare attenzione al campo della computer vision. Collabora attivamente con diverse realtà sia accademiche che industriali lavorando in ambiti quali Face Recognition, Adversarial Attacks, ed Image Generation. Di recente ha inoltre legato la sua passione per la tecnologia e il suo background in fisica prendendo parte a progetti che prevedono l’impiego di tecnologie quantistiche nell’ambito del Machine Learning.
Grandissimo appassionato di musica, design e ottimizzazione, ho iniziato la mia carriera nel mondo dei dati piuttosto recentemente ma ho scoperto subito un mondo affasciante ed estremamente stimolante.
Ho iniziato come direttore musicale alla radio dell’Università di Padova, RadioBue.it, dove mi sono occupato della programmazione musicale e degli aspetti tecnici della messa in onda. Dopo diversi anni, ho deciso di fare un salto di carriera e sono tornato a scuola: ho fatto un master in Global Entertainment and Music Business a Berklee College of Music, dove ho studiato copyright, talent scouting, economia e altri aspetti amministrativi legati all’industria musicale.
Ho lavorato con PENTATONE, etichetta discografica olandese, come Project Manager Data and Analytics, dove mi sono occupato di organizzare la strategia dati dell’etichetta, così come processare e automatizzare diversi processi relativi al data-entry e all’organizzazione del loro database, così come della visualizzazione dei dati di vendita e di ascolto utilizzando Tableau.
Attualmente lavoro con Warner Music Group come Data Visualization & Automation Engineer, dove mi occupo di costruire o di utilizzare ETL pipelines per automatizzare i processi di acquisizione, pulizia e visualizzazione dati. Inoltre, costruisco dashboards per l’intero gruppo su Tableau Online.
Antonio Macaluso è laureato magistrale in Scienze Statistiche all’Università di Bologna. Ha conseguito un Master in Data Science presso la Bologna Business School (Università di Bologna). È esperto di Machine Learning e Quantum Computing. Ha maturato anni di esperienza come Data Scientist presso il Cineca, il più grande centro di High Performance Computing in Italia. Attualmente impiegato come Machine Learning Software Engineer presso Menarini Silicon Biosystems, si occupa di Artificial Intelligence per la detection di eventi rari in ambito medico. Inoltre, è Dottore di ricerca in Computer Science and Engineering presso il Dipartimento di Informatica-Scienza e Ingegneria dell’Università di Bologna con una tesi di dottorato dedicata allo sviluppo di algoritmi quantistici per l’intelligenza artificiale
Claudio Genovese dopo gli studi classici consegue presso l’Università degli Studi “La Sapienza” di Roma la Laurea in Giurisprudenza.
Frequenta i corsi di perfezionamento presso la Scuola Superiore della Pubblica Amministrazione ed abilitato all’insegnamento di materie giuridiche ed economiche. E’ Revisore Contabile regolarmente iscritto all’Albo del relativo Ordine.
E’ stato membro effettivo, in rappresentanza del Min. Industria, del Comitato speciale assegni familiari costituito presso l’I.N.P.S; membro del Comitato di gestione per la realizzazione della Mostra “Arte del ‘900 al Palazzo dell’Industria”; membro, in rappresentanza del Min. Industria, del Consiglio Direttivo del Consorzio interuniversitario nazionale per l’informatica; membro, in rappresentanza del Min. Industria, della Commissione consultiva della prosa presso il Min. Turismo e Spettacolo; membro del Gruppo di lavoro presso il Min. Finanze per la definizione delle modalità tecnico-operative dell’uso del codice fiscale nei rapporti tra P.A. e cittadino; membro, in rappresentanza del Min. Industria, del Gruppo di lavoro “Analisi efficacia ed economicità forniture beni e servizi dello Stato” presso il Min. Tesoro; membro della Conferenza permanente (art. 9,comma 3, DPR 20.2.1998, n. 38) costituita presso il Min. dell’Economia e delle Finanze – Dipartimento Ragioneria generale dello Stato – Ufficio Centrale Bilancio presso il Min. Sviluppo Economico – con compiti di programmazione e monitoraggio dell’attività finanziaria, valutazione tecnica dei costi e degli oneri dei provvedimenti e delle iniziative legislative.
E’ Commendatore dell’Ordine al Merito della Repubblica Italiana e Cavaliere dell’Ordine Equestre del Santo Sepolcro di Gerusalemme.
Giovanni Ziccardi (Castelfranco Emilia, 1969), laureato in Giurisprudenza presso l’Università di Modena, è professore di “Informatica Giuridica” presso l’Università di Milano e Professore Jean Monnet nel corso di “European Union Data Governance and Cybersecurity; insegna criminalità informatica al Master in diritto delle nuove tecnologie dell’Università di Bologna. Coordinatore Scientifico del Centro di Ricerca Coordinato in “Information Society Law” (ISLC), è componente del Comitato Etico e del Comitato Sicurezza dell’Ateneo milanese. Avvocato e pubblicista, è dottore di ricerca presso l’Università di Bologna.
Cecilia Trevisi, Laureata in Giurisprudenza presso l’Università Statale degli Studi di Milano, si occupa da 15 anni di diritto della proprietà industriale ed intellettuale. È partner dello Studio Comma10 di Milano ed è presente anche a Bologna come of Counsel presso lo studio Tebano Corvucci; da settembre 2020 è membro di IUSINTECH (network di consulenza professionale integrata nel settore dell’innovazione) oltre ad essere socia AIPPI (Associazione Internazionale per la Protezione della Proprietà Intellettuale). Assiste la clientela in ambito giudiziale e stragiudiziale in tutti i casi di violazione dei diritti di privativa industriale, know-how, concorrenza sleale oltre al settore pubblicitario. Esperta di regolamentazione degli strumenti di pagamento elettronici, segue le vicende collegate alla vita aziendale nei settori del diritto civile, commerciale e societario e la contrattualistica ad essi relativa.
Relatrice in convegni e autrice di articoli in materia autorale e industriale.
Dott. Ric. Luca Pedrelli ha conseguito la Laurea Magistrale in Informatica all’Università di Pisa nel 2015 e il Dottorato in Informatica all’Università di Pisa nel 2019. Attualmente sta lavorando come assegnista di ricerca al Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa all’interno del gruppo di ricerca Computational Intelligence & Machine Learning (CIML). Inoltre svolge attività di docenza su temi legati al deep learning all’Università di Pisa e in corsi di specializzazione post laurea. I suoi interessi si concentrano negli ambiti del machine learning, reti neurali, deep learning, reservoir computing e in particolare nello studio e nell’analisi delle reti neurali ricorrenti profonde. I suoi interessi applicativi riguardano la classificazione di sequenze (segnali, testi e immagini) e la predizione di serie temporali di vario tipo.
Daniele Riboli è Associate Technical Training Consultant presso SAS. È laureato presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore in Scienze dell’Economia e della Gestione Aziendale. Il suo percorso in SAS inizia dalla selezione per una Masterclass, un programma specifico volto a formare giovani neolaureati, in ambito SAS Analytics. All’interno del Team Education, è specializzato in corsi SAS Analytics, BI e Data Mining-Machine Learning, rivolti sia a clienti e partner SAS che agli studenti universitari.
Rosaria Silipo è laureata in ingegneria elettronica all’Università di Firenze (1992) con un dottorato in ingegneria biomedica (1996), ha lavorato nell’analisi dei dati per la maggior parte della sua carriera professionale (Nuance Communications, Viseca, Siemens, e adesso KNIME), occupandosi di machine learning, reti neurali, deep learning, reportistica e intelligenza artificiale nel campo di medicina, cybersecurity, banca e finanza, IoT, customer intelligence, analisi dei social media.
Calogero Zarbo, come appassionato di tecnologie all’avanguardia, ha lavorato al Quantum Computing, portando questo argomento all’attenzione degli Stati Uniti e della FDA presso NCTR Lab. Come hobby personale, lavora su una serie di applicazioni di deep learning utilizzando anche tecnologie blockchain come BigChainDB. Al momento, lavora in Docebo JSC e ha co-fondato la società Algoritmica.ai, il cui prodotto si basa sull’analisi predittiva del rischio dei portafogli di prestiti utilizzando il Deep Learning applicato al più grande database europeo.
Alan Perotti studia Informatica a Torino. Nel 2015 consegue il dottorato in Intelligenza Artificiale, sotto la supervisione della City University di Londra, con una tesi a titolo ‘Neural-Symbolic Rule-Based Monitoring’. Lavora come ricercatore, applied data scientist e docente. L’attività di ricerca si focalizza sul tema dell’eXplainable Artificial Intelligence (XAI), con l’obiettivo di spiegare in termini comprensibili all’uomo i processi decisionali che emergono da reti neurali addestrate. L’attività di data scientist si svolge principalmente in ambito finance, healthcare, energy e mobilità, con un grosso focus sulla prototipazione in Python di modelli di machine learning. Infine, l’attività di docente riguarda programmazione ed algoritmi, machine learning, reti neurali per visione artificiale, explainability.
Vittorio Giatti è Product Data Analyst e Solution Engineering Coordinator presso iGenius (https://it.igenius.ai), una delle primissime aziende di Artificial Intelligence in Italia, eletta come Cool Vendor of the Year 2021 da Gartner e che mira con Crystal, il suo SAAS di Augmented Analytics, a rendere accessibile a chiunque l’analisi e la consultazione del dato a livello aziendale. Attualmente si occupa di configurare il software presso i clienti nel modo più efficace ed efficiente possibile, i monitorare le performance delle sue componenti, inoltre partecipa a definire le nuove funzionalità del prodotto.
Appassionato di dati, e della connessione tra il mondo algoritmico della data science, e la parte più soft della visualizzazione e del racconto, che negli anni si son fatti sempre meno distanti. Ha avuto modo di toccare con mano e di confrontarsi con la complessità del dato in realtà come Prysmian, Nexi, Generali, Allianz, Volkswagen Group, Fideuram, Mediaset, Enel, e altri, in progettualità che spaziano tra analytics, business intelligence, e data management.
Ha conseguito la laurea triennale al Politecnico di Milano, e una laurea magistrale in Science Statistiche per la Tecnologia e la Data Science presso l’università degli Studi di Padova. Ha partecipato a contest accademici di Data Science come il “Business Game for Data Scientist” e “Stats Under The Stars V” nel 2019, il più importante in Italia in quel momento, con più di 250 partecipanti, organizzato dall’Università Bocconi, dove ha vinto il premio per il miglior modello di previsione con il suo team di colleghi universitari.
Giuseppe Bonocore è un Solution Engineer appassionato di tecnologia, sviluppo software e digitale in genere. Durante la sua carriera si è occupato di disegnare ed implementare le architetture software in diversi contesti italiani e internazionali, cercando di conciliare le esigenze dei clienti con le soluzioni tecnologiche più innovative. Appassionato di Open Source e di programmazione, ha avuto modo di seguire da vicino importanti progetti in ambito Cloud, Microservizi e DevOps, su vari mercati.
Nel 2022 ha pubblicato il suo primo libro “Hands-On Software Architecture with Java”, che riassume diverse delle sue esperienze ed ha ricevuto un’accoglienza molto positiva.
Ciao sono Daniele Moltisanti, sono un Data Scientist Manager presso Sky Italia, ma anche il Founder di stAI tuned, un progetto di divulgazione per tematiche di AI applicata alla vita di tutti i giorni. A settembre del 2022 sono stato eletto tra i 111 top talenti italiani under 35 da Nova Talent, in un contest in collaborazione con l’università Bocconi di Milano e con una giuria a supporto. Sono stato eletto tra le migliori 10 figure professionali italiane nell’ambito di Entertainment, Media & Communication. Ho un background ingegneristico, nel dettaglio provengo da studi di ingegneria informatica presso il Politecnico di Milano, conclusi nel 2020. Sono un appassionato di intelligenza artificiale e delle sue applicazioni pratiche principalmente. Il mio obiettivo personale è quello di mostrare le potenzialità dell’intelligenza artificiale nella vita di tutti i giorni.
Francesco Gozzi ha iniziato la sua attività informatica come Tecnico dell’area Software Architettonica, inizialmente come software developer in ambito ingegneristico. Dagli anni 90 svolge attività di formatore presso istituti di formazione locali e in seguito anche in istituti tecnici. A partire dalla metà degli anni 2000 ha iniziato attività di data analisys in ambito ingegneristico in particolare nella analisi e validazione dei dati mareografici del nord Adriatico. Negli anni 2010 e anche attualmente si occupa di software development in collaborazione con aziende che operano nel campo del Field Service Management. È consulente/formatore di data analisys in Power BI in particolare con aziende PMI e istituti di formazione del Friuli-Venezia Giulia. Dal 2018 è Microsoft Certified in data analisys con Power BI.
Francesco Lescai è Professore Associato di Bioinformatica, ed è responsabile del Laboratorio di Genomica Computazionale al Dipartimento di Biologia e Biotecnologie dell’Università di Pavia. Ha una Laurea in Biotecnologie Mediche e un Dottorato in Patologia Sperimentale. Ha sviluppato un expertise in Bioinformatica, Genomica e Statistica Genetica.
Francesco ha lavorato presso lo University College di Londra, dove ha sviluppato alcune fra le prime pipeline di analisi dati per la UCL Genomics, ed ha successivamente guidato la bioinformatica al Centro di Genomica Translazionale, una partnership tra lo UCL Institute of Child Health e il Great Ormond Street Hospital, il più grande ospedale pediatrico d’Europa.
È stato chiamato successivamente ad Aarhus come Professore Associato in Genomica e Bioinformatica, dove ha guidato le analisi sulla malattia Bipolare e la Schizofrenia nel consorzio iPSYCH. Ha lavorato per QIAGEN Bioinformatics, come membro del Global Product Management Team del portfolio di CLC. Prima di spostarsi a Pavia, è stato Direttore della Bioinformatica per MHRA, l’Agenzia del Farmaco Inglese, presso il National Centre for Biological Standards and Control a Londra.
Federico Francone lavora come Data Scientist nel Research and Applied Science Team di Amazon.
Ha conseguito una laurea in Ingegneria Gestionale presso Sapienza Università di Roma, durante la quale ha acquisito conoscenze fondamentali in diverse tematiche tra cui Ricerca Operativa, Programmazione, Serie Storiche e Basi di Dati.
Si è avvicinato al mondo del Machine Learning durante la laurea Magistrale, vedendo in questo il punto di connessione tra tutti gli ambiti tecnici di cui sopra. Ha presentato il suo progetto di tesi nel 2018 in una conferenza di Big Data e ML applicati alla medicina di precisione, alla quale hanno partecipato l’Università di Harvard e Sapienza. Il lavoro è stato poi pubblicato, nel 2021, sulla rivista peer-reviewed Genes – MDPI (https://www.mdpi.com/2073-4425/12/11/1713/htm).
Scoperta questa passione, ha conseguito un Master di II livello in Data Science presso l’Università di Tor Vergata, dopo il quale ha lavorato come Data Scientist per importanti aziende come Enel e McKinsey & Company.
Da Giugno 2021 è docente di due corsi – Programmazione in Python e Machine Learning – nel Master in Data Science (CESMA) all’Università di Tor Vergata.
Python
Paolo Rota e’ un ricercatore all’Universita’ degli studi di Trento, lavora presso il Centro Interdipartimentale Mente e Cervello e si occupa di temi come l’apprendimento automatico multimodale (Visione e Linguaggio) e Transfer Learning. Paolo ha ricevuto il Ph.D. nel 2015 presso il dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione dell’Universita’ di Trento. Ha lavorato come postdoc prima a Vienna alla TU Wien, poi all’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova. Ha poi collaborato con la ProM Facility di Rovereto (TN) su tematiche relative al Machine Learning Industriale. Dal 2022 e’ un Tenure- track researcher presso il Centro Interdipartimentale Mente e Cervello (CIMeC) e il Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione dell’Universita’ di Trento. I suoi interessi di ricerca sono nel campo della Visione Artificiale e del Machine Learning, in particolare su temi come l’apprendimento automatico multimodale (Visione e Linguaggio) e Transfer Learning. Paolo e’ membro della ELLIS society e CVPL.
Francesco Sisini
Expert in Quantum & Physical Computing | Consultant for Mathematical & Physical-Based Companies | Metaverse Advisor
Francesco Sisini è laureato in fisica, ha un master in fisica nucleare e un dottorato di ricerca in tecniche radioisotopiche e ha iniziato ad occuparsi di informatica quantistica nel 2013. È primo autore di diverse pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali. È stato professore per il corso di laurea in informatica per circa quindici anni e ha collaborato per sei anni con il dipartimento di fisica di Ferrara. Si è occupato dal 1996 di applicazioni dell’intelligenza artificiale a problemi di imaging medico, tra i quali ha progettato il modello fisico e informatico usato per elaborare i risultati degli esperimenti ecografici condotti dell’astronauta Samantha Cristoforetti a bordo dell’ISS. Attualmente si occupa delle possibili implicazioni del quantum computing allo sviluppo di sistemi fisici autonomi, privi di CPU, che possono essere concorrenti alla concezione canonica dell’intelligenza artificiale intesa come software applicativo. È direttore del programma di consulenza Business Quantum Program offerto dalla società Tekamed alle imprese che vogliono affacciarsi al quantum. È attivo nell’ambito della divulgazione e promozione del quantum computing e della teoria quantistica dell’informazione.
Sono Francesco Gastaldello, un appassionato di dati per natura. Il mio percorso professionale mi ha portato a scoprire molti settori (es. farmaceutico, dispositivi medici, fintech ed edtech) dove ho affinato le mie competenze sui servizi AWS e GCP. Passando da una parte all’altra ho avuto la possibilità di capire dove vengono generati i dati, come vengono manipolati e controllati per verificarne la qualità, come vengono utilizzati in contesti diversi e come comprendere e tradurre il gergo aziendale. Mi piace collaborare, innovare e costruire soluzioni di dati per qualsiasi problema, ma mi piace anche passare del tempo lontano da uno schermo. Quando non scrivo codice, mi piace allenarmi in diverse attività sportive come la corsa, l’arrampicata, il nuoto, il sollevamento pesi e altro ancora.
Introduzione alla Data Engineering
Andrea Basciu
Physicist, Lead Machine Learning Engineer @ WAY4WARD s.r.l. & GEA space s.r.o.
Andrea Basciu laureato con lode in Fisica nel 2016, ha ottenuto il Dottorato di Ricerca in Fisica nel 2020, lavorando allo sviluppo di algoritmi computazionali per lo studio dell’interazione tra farmaci e proteine. Successivamente ha lavorato per diversi anni come assegnista di ricerca in Biofisica Computazionale al Dipartimento di Fisica dell’Università di Cagliari. Nel 2022 ha inoltre concluso un master universitario in “Machine learning e big data nella medicina di precisione e nella ricerca biomedica”. Ha pubblicato diversi articoli scientifici nel campo dello studio computazionale delle biomolecole, ed è stato docente di diversi corsi universitari di machine learning applicato alla biofisica computazionale. Attualmente è responsabile del reparto di machine learning per due società, WAY4WARD e GEA Space, attive nel campo dell’ingegneria aerospaziale.
Il percorso professionale di Davide Magno si distingue per una serie diversificata di ruoli che hanno affinato la sua competenza nell’analisi e nella visualizzazione dei dati, particolarmente nel settore finanziario. Con oltre 15 anni di esperienza, ha sviluppato una solida comprensione dell’analisi dei dati finanziari e dei sistemi informativi. La sua carriera include posizioni cruciali come Head of Financial Risk Management presso AXA Life Europe, e ruoli presso Citco Fund Services e Intesa Sanpaolo Life Ltd. Inoltre, ha avuto una borsa di studio di ricerca presso il Politecnico di Milano. Dall’aprile 2021 lavora come consulente indipendente, collaborando con aziende internazionali come Athora Italia, Athora Group e Hedge Analytics Ltd. Nel febbraio 2023, ha ampliato il suo portafoglio diventando consulente data scientist per l’Agenzia Europea per i Medicinali.
Il set di competenze di Magno comprende una profonda conoscenza dei linguaggi di programmazione come R, Python e SQL, che gli permettono di sviluppare strumenti e soluzioni interni efficaci. La sua esperienza si estende anche alla progettazione e all’implementazione di soluzioni di ingegneria dei dati utilizzando Microsoft Azure e Databricks. Inoltre, ha sviluppato con successo di algoritmi di machine learning per varie applicazioni, inclusi i test di stress finanziari. Ha accumulato negli anni passione, esperienza e competenza nel Data Science e nel Machine Learning.
Appassionato di intelligenza artificiale ed esperto di programmazione, Luca Gemma ha testato “sul campo” l’informatica applicandola dapprima ad un progetto di volo autonomo di uno stormo di droni finanziato da Eni per la laurea magistrale in ingegneria meccatronica e poi sviluppando una architettura per il controllo di chip fotonici per il dottorato in ingegneria dei sistemi. Mette in ogni sua lezione il massimo, per poter trasmettere le sue competenze e la passione per la programmazione.
Ing. Giulia Rafaini ha conseguito la laurea in ingegneria biomedica e la laurea magistrale in ingegneria biomedica (summa cum laude) presso il Politecnico delle Marche, rispettivamente nel 2017 e nel 2020. Dal novembre 2021 è dottoranda presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione del Politecnico delle Marche (Ancona). I suoi interessi di ricerca includono la valutazione del rischio informatico e la sicurezza delle tecnologie di contabilità distribuita. È co-fondatrice di ANCHARIA, una startup con sede ad Ancona, che offre servizi di sicurezza informatica.
Alessandro Lucarini, classe 1991, di origini marchigiane.
Inizio il mio percorso universitario in ambito umanistico, per cambiare rotta e terminare con una tesi magistrale in statistica ottenendo il massimo dei voti presso l’università di Bologna. Dopo aver avuto un assaggio del mondo analitico, decido di proseguire il mio percorso formativo conseguendo un master in Data Science presso la Bologna Business School ed un master in Global marketing and communication presso la Fondazione Italia-USA.
Terminati gli studi, ricopro prima il ruolo di Media Data Analyst in Nestlé e quello di Junior Analyst presso Brooks Brothers. Finita queste due brevi esperienze, mi specializzo in ambito Business Intelligence facendo di Tableau il mio strumento principale. Come consulente approfondisco la mia expertise sulla parte front-end di reporting, lavorando sia in Italia che all’estero per grandi aziende di portata mondiale tra cui: Ferrero, SDF, Gucci, ArcelorMittal ed ENGIE. Proprio attraverso ENGIE lascio la consulenza per ricoprire internamente il ruolo di Data Visualization and BI Specialist, gestendo a livello corporate tutta la reportistica aziendale.
Valerio Basile è ricercatore presso il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Torino. Dopo la laurea magistrale in Informatica presso l’Università di Bologna, ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Semantica Computazionale all’Università di Groningen (Paesi Bassi), a cui ha fatto seguito un periodo di ricercatore postdoc presso l’Inria Sophia Antipolis (Francia). I suoi interessi di ricerca sono incentrati sull’analisi automatica del linguaggio naturale, con particolare attenzione allo sviluppo di modelli per la classificazione di contenuto pragmatico (sentiment, emozioni, offensività) in testi reali come quelli dei social media.
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Simone Valenti
Co-founder Ancharia srl | Cyber security Analyst | Lead Auditor ISO/IEC 27001
Simone Valenti ha conseguito il Master in Ingegneria delle Telecomunicazioni presso il Politecnico delle Marche (UNIVPM), Italia, nel 2013, con una tesi sul progetto di un dispositivo di rilevamento delle cadute. Ha ricevuto il Ph. D in Ingegneria biomedica, elettronica e delle telecomunicazioni presso il Politecnico delle Marche, nel 2017, dove è attualmente ricercatore. I suoi principali interessi di ricerca sono in sensori biomedici, Internet of Things e cybersecurity.Nel 2020 ha conseguito un Master di Primo Livello presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Bologna (UNIBO), Italia. È co-fondatore di ANCHARIA, una startup di sicurezza informatica ad Ancona, che offre servizi di sicurezza offensivi e difensivi.
Simone Calzolaio
Avvocato, Professore Associato di Diritto Costituzionale @ Università di Macerata
Avv. Simone Calzolaio è un professore associato in diritto costituzionale (IUS / 08) nel dipartimento di scienze politiche, comunicazione e relazioni internazionali dell’Università di Macerata.
Si è laureato in Legge con Dottorato di Ricerca in diritto costituzionale (19° ciclo, 2004-06) all’Università di Bologna; insegna diritto pubblico, diritto dell’informazione e della comunicazione, nuove tecnologie e diritto privato. Ha tenuto e svolge conferenze, seminari e interventi in conferenze di studio nei settori della protezione e dei dati del diritto internet, nonché in materia di diritto costituzionale, regionale e locale.
Partecipa, anche con ruoli di coordinamento, a progetti europei finanziati; ha coordinato corsi di formazione sulla trasparenza amministrativa; è membro del Consiglio di Amministrazione del Master in “formazione e gestione e conservazione degli archivi digitali”, presso l’Università degli Studi di Macerata; è anche membro del Consiglio di Amministrazione del Dottorato di Ricerca in Giurisprudenza e Innovazione presso la stessa Università. Esercita la professione di avvocato dal 2007, in particolare nel settore del diritto pubblico e amministrativo; nel 2018 ha ottenuto la certificazione Data Protection Practitioner presso ICS Skills; svolge attività di formazione e consulenza legale sulla protezione dei dati nel settore pubblico e privato, anche nel ruolo di responsabile della protezione dei dati (DPO).
Prof. Giacomo Gistri: Ph.D., è Professore Ordinario di Marketing presso il Dipartimento di Scienze Politiche, Comunicazione e Relazioni Internazionali dell’Università di Macerata (Italia). È stato Visiting Research Scholar presso la Southern Illinois University (Carbondale, IL) e la Stuart School of Business, Illinois Institute of Technology (Chicago, IL). I suoi interessi di ricerca includono le comunicazioni di marketing e il comportamento dei consumatori e le comunicazioni di marketing. Ha pubblicato su riviste accademiche, tra cui l’International Journal of Advertising, Marketing Letters, Journal of Marketing Communication, Journal of Cleaner Production e Journal of Brand Management. È membro della Italian Marketing Society. È inoltre impegnato in diversi progetti di ricerca applicata in collaborazione con aziende del settore Marketing.
Marco Baldi è professore associato in Telecomunicazioni presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università Politecnica delle Marche. È membro del comitato di gestione del Laboratorio Nazionale di Cybersecurity del CINI e socio fondatore e membro del comitato scientifico dell’Associazione Nazionale di Crittografia De Componendis Cifris. È membro del comitato editoriale di riviste scientifiche internazionali nell’area delle telecomunicazioni ed è stato organizzatore e membro del comitato tecnico di programma di conferenze internazionali di primo rilievo nell’ambito delle telecomunicazioni, della crittografia e della cybersecurity. È responsabile scientifico di progetti di ricerca sia accademici che aziendali nell’area della sicurezza dei dati e delle reti, ed è socio co-fondatore dello spinoff universitario Ancharia S.r.l. La sua attività di ricerca riguarda l’affidabilità e la sicurezza delle comunicazioni, con particolare attenzione alla codifica per la correzione degli errori, alla crittografia post-quantum ed alla sicurezza delle reti. È coautore di oltre 200 articoli scientifici, un libro e quattro brevetti.
Giuseppe Futia è attualmente consulente indipendente in ambito AI, specializzato nell’utilizzo di Knowledge Graphs, Graph Neural Networks, e Large Language Models in contesti complessi e dinamici, dal supporto alla policy in ambito sanitario alla valorizzazione del patrimonio culturale. Oltre all’attività di consulenza, Giuseppe svolge attività di divulgazione multidisciplinare su queste tecnologie. E’ infatti fellow del Nexa Center for Internet & Society del Politecnico di Torino, è autore del libro Knowledge Graphs Applied, edito da Manning Publications Co., e contribuisce attivamente a Towards Data Science nel contesto della piattaforma Medium. Giuseppe ha inoltre conseguito un Dottorato in Ingegneria Informatica e dei Sistemi presso il Politenico di Torino e ha contribuito alla stesura di numerosi articoli scientifici per conferenze e riviste internazionali applicando tecnologie basate su grafi in molteplici ambiti, dalla data integration all’explainable AI.
Andrea Mastropietro
PhD in Data Science and Certified Computer Engineer | PostDoc Research Fellow @ Uni-Bonn & Lamarr Institute
Andrea Mastropietro ha conseguito un dottorato in Data Science presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale dell’Università Sapienza di Roma a gennaio 2024. Ha ottenuto la laurea magistrale in Ingegneria Informatica nel 2019 presso la Sapienza, con una tesi sull’interpretazione delle reti neurali nel campo della bioinformatica. Nel 2017 ha conseguito la laurea triennale presso la stessa università, con una tesi sull’applicazione dell’intelligenza artificiale a robot di sorveglianza. I suoi interessi di ricerca attuali riguardano l’apprendimento automatico, in particolare le reti neurali artificiali e le loro applicazioni in ambito medico, con un focus specifico sulla spiegabilità del deep learning in bioinformatica, genomica e chemoinformatica.
Massimo Battaglioni ha ricevuto la Laurea in Ingegneria Elettronica nel 2013, la Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica (summa cum laude) nel 2015 e il Dottorato in Ingegneria dell’Informazione (Doctor Europaeus) nel 2019, con una tesi intitolata “Design and analysis of spatially coupled LDPC convolutional codes”, presso l’Università Politecnica delle Marche. Dal 2019 è assegnista di ricerca in Ingegneria dell’Informazione presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università Politecnica delle Marche.
La sua attività di ricerca si concentra su tecniche di codifica per l’affidabilità delle comunicazioni e la crittografia, con particolare attenzione ai codici LDPC a blocco e convoluzionali per canali simmetrici e asimmetrici e la loro applicazione in crittografia e blockchain. È inoltre interessato ai metodi di cyber risk assessment.
Da aprile a luglio 2017 è stato studente in visita presso l’Electrical and Information Technology Department, LTH, Lund University, Svezia. Da maggio a agosto 2018 è stato studente in visita presso la Klipsch School of Electrical and Computer Engineering, New Mexico State University, Las Cruces, New Mexico, USA e, a settembre 2018, presso la School of Electrical and Electronic Engineering, University College Dublin, Irlanda.
Ha ricevuto il premio GTTI per le Tesi di Dottorato nel campo delle Tecnologie di Comunicazione per l’anno 2019.
È Associate Editor per IEEE Communications Letters. Ha svolto e svolge il ruolo di revisore per molte riviste e conferenze internazionali. Ha ricevuto il premio IEEE Communications Letters Exemplary Reviewer per gli anni 2018, 2019 e 2020, il premio IEEE Communication Letters Exemplary Editor per l’anno 2021 e il premio IEEE Transactions on Communications Exemplary Reviewer per l’anno 2019.
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