2019-2020
LISTA A (CFU vincolati):
– Programming for Bioinformatics, Unibo LM, (Docenti: Ivan Lanese, Allegra Via, Pietro Di Lena); Numero crediti: 10 (Riferimento Prof. Ivan Lanese); giorni e orario come da Calendario d’Ateneo disponibile sul Portale Unibo
– Algorithms and Systems for Big Data Processing, Unibo LM, (Docenti: Riccardo Rovatti, Luca Benini); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Luca Benini); giorni e orario come da Calendario d’Ateneo disponibile sul Portale Unibo
– Biomolecular Simulations for Drug Design, Unibo LM, (Docenti: Maurizio Recanatini, Matteo Masetti); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Andrea Cavalli); giorni e orario come da Calendario d’Ateneo disponibile sul Portale Unibo
– Climatology, Unibo LM, (Docenti: Erika Bratich, Michele Brunetti); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Silvana Di Sabatino); giorni e orario come da Calendario d’Ateneo disponibile sul Portale Unibo
– Machine Learning, Unibo LM, (Docenti: Andrea Asperti, Davide Maltoni, Claudio Sartori); Numero crediti: 6; giorni e orario come da Calendario d’Ateneo disponibile sul Portale Unibo
– Informatica, Unibo LM, (Docenti: Simone Martini); Numero crediti: 8 ; giorni e orario come da Calendario d’Ateneo disponibile sul Portale Unibo
– Introduction to Algorithms and Programming (Docenti: Simone Martini); Numero crediti: 6 ; giorni e orario come da Calendario d’Ateneo disponibile sul Portale Unibo
– Medical Genomics, Unibo L, (Docenti: Tommaso Pippucci); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Marco Seri); giorni e orario da definirsi in collaborazione con il docente di riferimento
– Applied Machine Learning, a cura di INFN, (Docente: Daniele Bonacorsi); Numero crediti: 4 (Riferimento dott. Grandi/ prof. Zoccoli); giorni e orario da definirsi in collaborazione con INFN e da comunicarsi successivamente
– Applied Machine Learning- Advanced, a cura di INFN, (Docente: Daniele Bonacorsi); Numero crediti: 4 (Riferimento dott. Grandi/ prof. Zoccoli); giorni e orario da definirsi in collaborazione con INFN e da comunicarsi successivamente
– Infrastructures for Big Data Processing, a cura di INFN, (Docenti: D. Salomoni); Numero crediti: 4 (Riferimento dott. Grandi/ prof. Zoccoli); giorni e orario da definirsi in collaborazione con INFN e da comunicarsi successivamente
– Introduction to Big Data Processing Infrastructures, a cura di INFN, (Docenti: D. Cesini); Numero crediti: 4 (Riferimento dott. Grandi/ prof. Zoccoli); giorni e orario da definirsi in collaborazione con INFN e da comunicarsi successivamente
– Statistics and Architectures for Big Data Processing M– (Docenti: Prof. Riccardo Rovatti, Prof. Luca Benini) Numero Crediti 6 ; Ingegneria e Architettura – Campus di Bologna giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Data Mining M (Docente: Prof. Claudio Sartori) Numero crediti: 8 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Physics of Complex Systems (Docente: Prof. Armando Bazzani) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Statistical Analysis for Applied Physics (Docente: Prof. Maximiliano Sioli) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Complex Networks (Docente: Prof. Daniel Remondini) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Pattern Recognition (Docente: Gastone Castellani) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Ethics in Artificial Intelligence NON ATTIVO PER L’ANNO 2019-2020 (Docente: da definire) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Natural Language Processing (Docente: Prof. Fabio Tamburini) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Teoria dei giochi (Docente: Prof. Emilio Calvano) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Forlì, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Nonparametric Statistics (Docente: Prof. Laura Anderlucci) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Sistemi di supporto alle decisioni (Docente: Prof. Vittorio Maniezzo) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Big Data (Docente: Prof. Enrico Gallinucci) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Web semantico (Docente: Prof. Antonella Carbonaro) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Visione Artificiale e Riconoscimento (Docente: Prof. Annalisa Franco) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Deep Learning (Docente: Prof. Andrea Asperti) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Unibo
– Research skills (Docente: Prof. Donatella Sciuto), Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Ethics in research (Docente: Prof. Andrea Aliverti) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Technology & society (Docente: Prof. Stefano Crabu) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Scientific communication in English (Docente: Prof. Paolo Biscari) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Data and results visualization (Docente: Daniele Loiacono) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Data management for large-scale analytics (Docenti: Prof. Prof. Brambilla Marco, Prof. Della Valle Emanuele, Prof. Ardagna Danilo) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Analytics for Society (Docenti: Prof. Azzone Giovanni, Prof. Calderini Mario, Prof. Pammolli Fabio, Prof. Flori Andrea) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Statistical and Computational Techniques for the Analysis of Functional and Complex Data (Docente: Prof. Sangalli Laura Maria) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Analysis of Complex Networks: Theory and Applications (Docente: Prof. Carlo Piccardi) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Parallel computing on traditional (core-based) and emerging GPU-based) architectures through OpenMP and OpenACC / OpenCL (Docente: Prof. Luca Breveglieri) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Computer Architectures for Deep Neural Networks (Docente: Prof. Cristina Silvano) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Online Learning and Monitoring (Docente: Giacomo Boracchi) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
– Machine Learning for non-matrix Data (Docente: Giacomo Boracchi, Prof. Matteo Matteucci, Prof. Cesare Alippi) Numero crediti: 5; giorni e orario come da calendario disponibile sul portale Polimi
LISTA B (CFU VINCOLATI):
– Developing, maintaining, and sharing software tools for research, 2 crediti, docente: Dott. Danilo Pianini (Unibo); giorni e orario da definirsi in collaborazione con Fondazione Golinelli e da comunicarsi successivamente
– Concepts of Drug Discovery and Personalized Medicine, a cura di IIT, (Docenti: IIT); Numero crediti 7 (Riferimento dott. De Vivo/Prof. Cavalli); giorni e orario da definirsi in collaborazione con IIT e da comunicarsi successivamente
– Information theory in Biology a cura di IIT, (Docente: Dott. Stefano Panzeri); Numero crediti 4 (Riferimento dott. Panzeri); giorni e orario da definirsi in collaborazione con IIT e da comunicarsi successivamente
– Research Communication – training course for Phd students and researchers: Numero crediti 7,5 a cura dell’Università di Trento- Center for Mind/Brain Sciences (CIMEC), sede Rovereto. (Riferimento Dott. Stefano Panzeri)
– Methods for Computational Sociology, (Docente: Prof. Paolo Parigi) numero crediti 2 (Riferimento Prof. Laura Sartori), da organizzarsi in collaborazione con la Fondazione Golinelli