Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 29.
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Argomento | Descrizione | Area di ricerca |
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Bioinformatica e Biologia Computazionale | Implementazione e valutazione di tecniche di Pattern Recognition e Machine Learning per l'analisi di dati biologici. In particolare l'attenzione è rivolta alla definizione di soluzioni per “dati di conteggio” (dati che misurano il livello di presenza di entità, come dati di espressione o di proteomica) con tecniche probabilistiche. Il fuoco principale è sull'interpretabilità, oggigiorno necessaria nello sviluppo di soluzioni di bioinformatica. |
Bioinformatica e informatica medica
Life and medical sciences |
Teorie e Tecniche del Riconoscimento | Il fuoco principale è sullo studio di tecniche automatiche per l'estrazione di informazioni da dati reali, tipicamente in termini di classi o categorie. CI si focalizza su modelli probabilistici, come HMM, Misture, Topic Models e kernel machines (SVM). In questi contesti ci si focalizza sul disegno di tecniche ibride generative discriminative, di nuove tecniche di classificazione e clustering, problemi di model selection e altro. Il fuoco è sulla rappresentazione e sull'utilizzo di tecniche non convenzionali di clustering e classificazione. Un altro settore di interesse è l'analisi di dati sequenziali, ad esempio con modelli di Markov a stati nascosti |
Sistemi intelligenti
Machine learning |
Visione Computazionale | Studio di tecniche per l'analisi di immagini e video, con l'obiettivo di estrarre informazioni. In particolare: riconoscimento di oggetti 2D-3D, ricostruzione 3D, rilevamento di persone e classificazione, analisi di video, riconoscimento di attività, biometria (riconoscimento di facce, estrazioni di feature, biometria multimodale, biometria comportamentale) con applicazioni alla video sorveglianza e all'analisi di immagini bio-medicali |
Sistemi intelligenti
Artificial intelligence |