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.