Alberto Castellini

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Alberto Castellini Foto 2019, 24 gennaio 2020
Qualifica
Ricercatore a tempo determinato
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
Ufficio
Ca' Vignal 2,  Piano 1,  Stanza 80
Telefono
+39 045 802 7908
E-mail
alberto|castellini*univr|it <== Sostituire il carattere | con . e il carattere * con @ per avere indirizzo email corretto.
Pagina Web personale
http://profs.scienze.univr.it/~castellini/

Orario di ricevimento

Lunedi 16.00-18.00 (previa accordo via email)

Curriculum

Italian version: Alberto Castellini è ricercatore a tempo determinato (Rtd-a) presso il dipartimento di informatica dell'Università di Verona. I suoi interessi di ricerca si focalizzano sullo sviluppo di tecniche di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Analysis, con applicazioni su sistemi intelligenti di vario genere, come sistemi ciberfisici, sistemi robotici, smart grid e smart building. Le principali metodologie su cui lavora sono modelli predittivi per serie temporali multivariate, metodi per pianificazione con incertezza, apprendimento con rinforzo, tecniche di regressione e clustering, interpretabilita' di modelli predittivi, situation assessment e rilevamento di anomalie. Alberto Castellini ha partecipato a numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali occupandosi di tematiche relative allo sviluppo di modelli predittivi e decisionali. I suoi principali lavori sono pubblicati su riviste scientifiche internazionali di intelligenza artificiale e sistemi intelligenti (e.g., Engineering Applications of Artificial Intelligence, IEEE Intelligent Systems, Robotics and Autonomous Systems). Le conferenze internazionali a cui ha contribuito come autore sono, ad esempio, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS) e International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). Inoltre partecipa ai comitati di programma di conferenze come AAAI Conference on Artificial Intelligence, Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence ed altre nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

English version: Alberto Castellini is a fixed-term researcher (Rtd-a) at the computer science department of the University of Verona. His research interests focus on the development of Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Analysis techniques, with applications on intelligent systems of various kinds, such as, cyber-physical systems, robotic systems, smart grids and smart buildings. The main methodologies he works on are predictive models for multivariate time series, methods for planning under uncertainty, reinforcement learning, regression and clustering techniques, interpretability of predictive models, situation assessment and anomaly detection. Alberto Castellini has participated in numerous national and international research projects dealing with the development of predictive and decision-making models. His main works are published in international scientific journals on artificial intelligence and intelligent systems (e.g., Engineering Applications of Artificial Intelligence, IEEE Intelligent Systems, Robotics and Autonomous Systems). The international conferences he has contributed to as an author are, for example, the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) and the International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS) and International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). He also participates in conference program committees such as AAAI Conference on Artificial Intelligence, the Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence and others in the field of artificial intelligence.

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 17.
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Corso Nome Crediti totali Online Crediti del docente Moduli svolti da questo docente
Laurea magistrale in Data Science Statistical learning (2021/2022)   6    3  PART II
Laurea in Informatica Sistemi operativi (2020/2021)   12  eLearning 2  [Laboratorio 2] (Laboratorio)
Laurea magistrale in Data Science Statistical learning (2020/2021)   6  eLearning 1  (Teoria)
Laurea magistrale in Mathematics Statistical learning (2020/2021)   6  eLearning 3  PART II
Laurea in Informatica Sistemi operativi (2019/2020)   12  eLearning 2  [Laboratorio 1] (Laboratorio)
Laurea magistrale in Mathematics Statistical learning (2019/2020)   6  eLearning 3  PART II
Laurea in Informatica Sistemi operativi (2018/2019)   12  eLearning 2  [Laboratorio 2] (Laboratorio)
Laurea magistrale in Mathematics Statistical methods for data analysis (2018/2019)   6  eLearning 3  (Machine learning)
Laurea in Bioinformatica Programmazione (2017/2018)   12  eLearning 3  PROGRAMMAZIONE PER BIOINFORMATICA
Laurea magistrale in Bioinformatica e biotecnologie mediche Algoritmi e linguaggi per bioinformatica (2013/2014)   12    2  LINGUAGGI PER BIOINFORMATICA (laboratorio)
4  LINGUAGGI PER BIOINFORMATICA (teoria)
Laurea magistrale in Bioinformatica e biotecnologie mediche Algoritmi e linguaggi per bioinformatica (2012/2013)   12    2  LINGUAGGI PER BIOINFORMATICA (Laboratorio)
4  LINGUAGGI PER BIOINFORMATICA (Teoria)
Laurea magistrale in Bioinformatica e biotecnologie mediche Algoritmi e linguaggi per bioinformatica (2011/2012)   12    4  LINGUAGGI PER BIOINFORMATICA (Teoria)
Laurea magistrale in Bioinformatica e biotecnologie mediche Algoritmi e linguaggi per bioinformatica (2010/2011)   12    4  LINGUAGGI PER BIOINFORMATICA (Teoria)
2  LINGUAGGI PER BIOINFORMATICA (Laboratorio)
6  ALGORITMI PER BIOINFORMATICA

 

Gruppi di ricerca

Intelligenza Artificiale (IA)
Il gruppo svolge ricerche in Intelligenza Artificiale: Ragionamento Automatico, Algoritmi di Ricerca, Rappresentazione della Conoscenza, Apprendimento Automatico, Sistemi Multi-Agenti e applicazioni.
ISLa - Intelligent Systems Lab
Intelligenza artificiale, statistical learning ed analisi dei dati per sistemi intelligenti
Competenze
Argomento Descrizione Area di ricerca
Agenti intelligenti L'area di ricerca degli agenti intelligenti si occupa di progettare e sviluppare entita' autonome in grado di percepire, comprendere ed interagire con l'ambiente in cui gli agenti operano. Alcuni degli argomenti di tale area di ricerca sono: pianificazione delle azioni, apprendimento, ragionamento in condizioni di incertezza. Sistemi intelligenti
Artificial intelligence
Bioinformatics and Natural Computing La nostra ricerca è focalizzata sui punti seguenti: 1) Analisi discreta e algoritmica di dinamiche biologiche (metabolismo, replicazione e loro rapporti nei processi cellulari), 2) Analisi informazionale e computazionale di genomi (dizionari genomici, indici genomici, distribuzioni di parametri, rappresentazione di genomi, sintesi e ricostruzione di genomi). In queste aree di ricerca sono sviluppati, teorie, algoritmi e software per esperimenti e analisi computazionali. 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
Progetti
Titolo Data inizio
Controllo intelligente per sistemi di riscaldamento tramite tecniche di apprendimento per rinforzo 01/10/20
Progetto di eccellenza: Informatica per Industria 4.0 01/01/18
PreMANI – Manifattura Predittiva: progettazione, sviluppo e implementazione di soluzioni di Digital Manufacturing per la previsione del la Qualità e la Manutenzione Intelligente 07/11/17
INTCATCH - Development and application of Novel, Integrated Tools for monitoring and managing Catchments 01/06/16



Organizzazione

Strutture del dipartimento