Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato - 2023/2024
This page shows the courses and classes of the PhD programme for the academic year 2023/2024. Additional courses and classes will be added during the year. Please check for updates regularly!
Non monotonic reasoning
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Matteo Cristani
Sustainable Embodied Mechanical Intelligence
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Giovanni Gerardo Muscolo
Brain Computer Interfaces
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Silvia Francesca Storti
Advanced Data Structures for Textual Data
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Zsuzsanna Liptak
AI and explainable models
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Gloria Menegaz, Lorenza Brusini
Automated Software Testing
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Mariano Ceccato
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Farinelli
Cyber-Physical System Security
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Massimo Merro
Elements of Machine Teaching: Theory and Appl.
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Ferdinando Cicalese
Foundations of quantum languages
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Margherita Zorzi
Introduction to Quantum Machine Learning
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandra Di Pierro
Laboratory of quantum information in classical wave-optics analogy
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Claudia Daffara
Multimodal Learning and Applications
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Cigdem Beyan
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (2023/2024)
Docente
Referente
Crediti
5
Lingua di erogazione
English
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
Il corso illustra le principali problematiche relative allo sviluppo di agenti intelligenti che riescono a percepire, pianificare, agire ed interagire con altri agenti ed esseri umani. L'obiettivo è fornire alle studentesse ed agli studenti strumenti per ideare, applicare e valutare algoritmi che permettano ad agenti intelligenti di interagire con l'ambiente circostante eseguendo compiti complessi con un elevato livello di autonoma. Al termine del corso le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di comprendere i concetti fondamentali relativi a: i) Intelligenza Artificiale Cooperativa ed in particolare ottimizzazione in contesti multi-agente; ii) Apprendimento automatico con particolare enfasi sull'apprendimento per rinforzo; iii) tecniche di Intelligenza Artificiale per sistemi robotici.
Le studentesse e gli studenti, dovranno dimostrare di conoscere, ed essere in grado di usare i principali strumenti per lo sviluppo di agenti autonomi e sistemi multi-agente.
Le studentesse e gli studenti dovranno inoltre conoscere le sfide aperte e le limitazioni delle tecniche allo stato dell'arte per l'area relativa agli agenti autonomi e sistemi multi-agente ed avere la capacità di proseguire gli studi in modo autonomo sviluppando approcci innovativi volti a migliorare lo stato dell’arte.
Prerequisiti e nozioni di base
Il corso non ha nessun requisito specifico. Per la buona fruizione del corso è utile una buona conoscenza nelle aree dell'Informatica e della Matematica.
Programma
i) Introduzione alle aree relative a agenti autonomi e sistemi multi-agente e intelligenza artificiale cooperativa;
ii) algoritmi e tecniche per ottimizzazione nel contesto di sistemi multi-agente (con particolare enfasi su approcci di ottimizzazione a vincoli distribuita);
ii) tecniche e metodologie per apprendere come operare in un ambiente incerto e dinamico, con una enfasi specifica su apprendimento per rinforzo, apprendimento per rinforzo in scenari multi-agente e apprendimento per rinforzo sicuro;
iii) tecniche di Intelligenza Artificiale per robot mobili e sistemi multi-robot, e.g., coordinamento per sistemi multi-robot, apprendimento per rinforzo profondo (Deep Reinforcement Learning) per sistemi robotici.
Quando e Dove
Lezioni frontali in aule didattiche e discussione su articoli e pubblicazioni rilevanti.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame può essere svolto scegliendo tra due opzioni: i) un progetto che prevede una parte sperimentale incentrato sulle tecniche studiate durante il corso; ii) una presentazione orale basata su articoli e pubblicazioni allo stato dell'arte che approfondisce alcune delle tematiche studiate durante il corso.
Valutazione
Per superare l'esame le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di:
- avere una conoscenza approfondita dell'area degli Agenti Autonomi e Sistemi Multi-Agente;
- essere in grado di esporre e tematiche del corso in modo preciso e organico;
- saper individuare le limitazioni ed i problemi aperti relativi alle tematiche studiate durante il corso.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto sarà di tipo passato/non passato.
Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2023/2024
Please note: Additional information will be added during the year. Currently missing information is labelled as “TBD” (i.e. To Be Determined).
PhD students must obtain a specified number of CFUs each year by attending teaching activities offered by the PhD School.
First and second year students must obtain 8 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 5 CFUs; free choice activities provide 3 CFUs.
Third year students must obtain 4 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 2 CFUs; free choice activities provide 2 CFUs.
Registering for the courses is not required unless explicitly indicated; please consult the course information to verify whether registration is required or not. When registration is actually required, no confirmation e-mail will be sent after signing up.
Teaching Activities ex DM 226/2021: Linguistic Activities
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Life and Health Sciences - 1 st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Life and Health Sciences - 2 nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Natural Sci. and Engineering-1st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Natural Sci. and Engineering-2nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Life and Health Sciences - 1 st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Life and Health Sciences - 2 nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Natural Sci. and Engineering-1st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Natural Sci. and Engineering-2nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Teaching Activities ex DM 226/2021: Research management and Enhancement
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Donatella Boni
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Luisella Zocca
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Scientific Area]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Elena Scanferla
Teaching Activities ex DM 226/2021: Statistics and Computer Sciences
INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE I)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Marco Minozzo
INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE II)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Marco Minozzo
BASIC LEVEL STATISTICS - RECOMMENDED FOR HUMAN SCIENCES
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INTRODUCTION TO STATISTICAL INFERENCE
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
VALIDITY AND RELIABILITY OF MEASUREMENTS AND DIAGNOSTIC TESTS
Crediti: 0,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Marcon
BASIC LEVEL STATISTICS
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Statistical analysis with R - module I
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Erica Secchettin
Generalized linear models: logistic regression, loglinear model, Poisson model
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Lucia Cazzoletti
STUDY DESIGN IN OBSERVATIONAL AND EXPERIMENTAL RESEARCH
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Marcon
DETERMINATION OF SAMPLE SIZE TO ACHIEVE A PREDEFINED PRECISION OR POWER
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Giuseppe Verlato
INTRODUCTION TO META-ANALYSIS, FOCUSED ON MEDICAL RESEARCH (LITERATURE REVIEW, DATA COLLECTION, DATABASE CONSTRUCTION)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Giuseppe Verlato
APPLICATION OF META-ANALYSIS TO THE EPIDEMIOLOGICAL OR MEDICAL FIELD
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Giuseppe Verlato
Survival analysis: log-rank test, Kaplan-Meier survival curves, Cox regression model
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Simone Accordini
INTERMEDIATE STATISTICS [Recommended for Human Sciences]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INTERMEDIATE STATISTICS [Tutti i corsi di studio]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Statistical analysis with R - module II
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Erica Secchettin
Teaching Activities: Free choice
PROTECTING PSYCHOLOGICAL WELL-BEING IN THE PHD PROGRAM: WHAT DO WE NEED TO CONSIDER FOR BEING A GOOD SCIENTIST: BEST PRACTICE AND THE ETHICS OF SCIENCE
Crediti: 1
Lingua di erogazione: inglese
Docente: Paola Cesari
QUANDO LA RICERCA SI FA ETICA (PERCORSO ORGANIZZATO E FINANZIATO DAL TEACHING AND LEARNING CENTER DI UNIVR)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Roberta Silva
IMPARA IL MARKETING DIGITALE
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
LA POESIA ITALIANA ALL’ESTERO
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Massimo Natale
COSTRUISCI IL TUO BUSINESS MODEL CANVAS
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
APPROCCI E METODOLOGIE PARTECIPATIVE NELLA RICERCA CON GLI ATTORI DEL TERRITORIO
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Cristiana Zara
DOING INTERVIEWS IN QUALITATIVE RESEARCH
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Chiara Sità
LA COMUNICAZIONE UMANISTICA: OPPORTUNITA' E RISCHI
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF DEMYELINATING DISEASES OF THE CENTRAL NERVOUS SYSTEM
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Alberto Gajofatto
IL SONNO E I SUOI DISTURBI: FOCUS SULLE PARASONNIE E I DISTURBI DEL MOVIMENTO IN SONNO
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Elena Antelmi
IMAGING TECHNIQUES FOR BODY COMPOSITION ANALYSIS
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Carlo Zancanaro
OPEN SCIENCE: THE MIGHTY STICK AGAINST "BAD" SCIENCE
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Alberto Scandola
THE EMPIRICAL PHENOMENOLOGICAL METHOD (EPM): THEORETICAL FOUNDATION AND EMPIRICAL APPLICATION IN EDUCATIONAL AND HEALTHCARE FIELDS
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
THE PATHWAY OF OXYGEN: CAUSE OF HYPOXEMIA
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Carlo Capelli
Docenti
+39 045 802 7980
cigdem.beyan@univr.it
mariano.ceccato@univr.it
mila.dallapreda@univr.it
giovannigerardo.muscolo@univr.it
Dottorandi
Non è presente alcuna persona. 40° Ciclo non iniziato.
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Linee guida percorso formativo
Di seguito i file che contengono le Linee guida per il percorso formativo e il regolamento per l'acquisizione dei crediti formativi (CFU) per l'Anno Accademico 2023/2024.
Documenti
| Titolo | Info File |
|---|---|
Dottorandi: linee guida generali (2023/2024)
|
pdf, it, 93 KB, 26/02/24 |
|
PhD students: general guidelines (2023/2024)
|
pdf, en, 94 KB, 26/02/24 |
