LISTA A (CFU VINCOLATI)

– Computational Methods for Bioinformatics, Unibo LM, (Docenti: Ivan Lanese, Allegra Via); Numero crediti: 10 (Riferimento Prof. Ivan Lanese); giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Algorithms and Systems for Big Data Processing, Unibo LM, (Docenti: Francesco Conti, Mauro Mangia); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Luca Benini); giorni e orario sul sito dell’Ateneo

 – Biomolecular Simulations for Drug Design, Unibo LM, (Docenti: Maurizio Recanatini, Matteo Masetti); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Andrea Cavalli); giorni e orario DA DEFINIRSI

– Climatology, Unibo LM, (Docenti: Proff. Michele Brunetti, Paolo Ruggieri); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Silvana Di Sabatino); giorni e orario sul sito dell’Ateneo

 – Machine Learning, Unibo LM, (Docenti: Andrea Asperti); Numero crediti: 6; giorni e orario sul sito dell’Ateneo

– Informatica, Unibo LM, (Docenti: Simone Martini); Numero crediti: 8 ; giorni e orario sul sito dell’Ateneo

– Introduction to Algorithms and Programming (Docenti: Simone Martini); Numero crediti: 6; giorni e orario sul sito dell’Ateneoo

– Medical Genomics, Unibo L, (Docenti: Tommaso Pippucci); Numero crediti: 6 (Riferimento Prof. Marco Seri); giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Applied Machine Learning, a cura di INFN, (Docente: Daniele Bonacorsi); Numero crediti: 10; giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

 Infrastructures for Big Data Processing, a cura di INFN, (Docenti: D. Salomoni); Numero crediti: 4 (Riferimento Dott. Grandi/ Prof. Bonacorsi); giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Introduction to Big Data Processing Infrastructures, a cura di INFN, (Docenti: D. Cesini); Numero crediti: 4 (Riferimento dott. Grandi/ prof. Zoccoli); giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– 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 SUL SITO DELL’ATENEO

– Data Mining  (Docente: Proff. Matteo Golfarelli, Gianluca Moro) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Physics of Complex Systems (Docente: Prof. Armando Bazzani) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

–  Statistical Analysis for Applied Physics (Docente: Proff. Maximiliano Sioli, Claudia Sala) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

–  Complex Networks (Docente: Prof. Daniel Remondini) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

–  Pattern Recognition (Docente: Proff. Gastone Castellani, Daniel Remondini) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

–  Ethics in Artificial Intelligence (Docente: Giovanni Sartor) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario sul sito dell’Ateneo

–  Natural Language Processing (Docente: Prof. Paolo Torroni) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Supervised Statistical Learning (Docente: Prof. Laura Anderlucci) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Sistemi di supporto alle decisioni (Docente: Prof. Vittorio Maniezzo) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Big Data (Docente: Prof. Enrico Gallinucci) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Web semantico (Docente: Prof. Antonella Carbonaro) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Visione Artificiale e Riconoscimento (Docente: Proff. Annalisa Franco, Matteo Ferrara) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO Campus di Cesena, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

– Deep Learning (Docente: Prof. Andrea Asperti) Numero crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orario SUL SITO DELL’ATENEO

Knowledge Engineering (Docenti: Prof. Valentina Presutti, Prof. Andrea Giovanni Nuzzlese) Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

Languages and Algorithms for Artificial Intelligence (Docenti: Proff. Maurizio Gabbrielli, Gianluigi Zavattaro, Ugo Dal Lago) Numero Crediti: 12 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

Architecture and Platforms for Artificial Intelligence Docenti: Proff. Francesco Conti, Luca, Benini, Moreno, Marzolla) Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo–Cognition and Neuroscience  (Docenti: Proff. Vincenzo Romei, Giuseppe Di Pellegrino) Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

Image Processing and Computer Vision   (Docenti: Prof. Luigi Di Stefano)  Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

 –Statistical and Mathematical Methods for Artificial Intelligence  (Docenti: Prof. Elena Loli Piccolomini)  Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

Machine Learning for Computer Vision (Docenti: Prof. Samuele Salti)  Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

Data Mining, Text Mining and Big Data Analysis (Docenti: Proff. Claudio Sartori, Gianluca Moro, Stefano Lodi) Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

 –Business Intelligence (Docenti: Proff. Stefano Rizzi, Alessandra Lumini)  Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

 –Laboratorio di Sistemi di Software (Docenti: Proff. Danilo Pianini, Angelo Croatti)  Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

 –Usability and User Experience Design (Docenti: Prof. Fabio Vitali)  Numero Crediti: 6 – Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

Fundamental Concepts of Statistics, (Docente: Prof.ssa Cinzia Viroli) Numero Crediti:10- Sede UNIBO, giorni e orari sul sito dell’Ateneo

LISTA B- CORSI AD HOC PER IL DOTTORATO (CFU VINCOLATI)

–Concepts of Drug Discovery and Personalized Medicine, a cura di IIT, (Docenti: IIT); Numero crediti 7 (Riferimento Prof. Andrea Cavalli); giorni e orario DA DEFINIRSI (per info contattare la segreteria del Phd in Data Science and Computation)

1) Dr. Walter Rocchia, From molecular mechanics to continuum models: calculating the electrostatic energy of bio-molecular systems,

23rd, 25th February at 14.00

2) Dr Marco De Vivo,  The role of computation in drug discovery

3rd March 2021 at 10.00

https://bit.ly/2NzspQk

3)Dr Sergio Decherchi, Introduction to learning systems and kernel methods

4th, 5th March 2021 at 10.00

https://bit.ly/2MqN5cQ

4) Dr Pietro Vidossich, Quantum Mechanical Methods in Drug Discovery

 8th March at 10.00

https://bit.ly/3knCMTd

 9th  March 2021 at 09.00

https://bit.ly/3ut363a

10th March 2021 at 09.00

https://bit.ly/3pNszRi

5) Dr Francesco Musacchia, Whole-Exome and Whole Genome Sequencing for diagnostics

11th March 2021 at 09.00

https://bit.ly/3qOYmTe

12th March 2021 at 09.00

https://bit.ly/3bDqItd

6) Prof. Oscar Burrone

Fundamentals of Molecular Immunology

28th-29th June 2021 at 10.00

https://us02web.zoom.us/j/81333782833

7) Dr Francesco Di Palma

Allostery

9th and 14th September at 14.30

https://bit.ly/3DtIw7j

8) De Alessandro Coppe

The history of NGS and its impact in cancer research 

7th and 8th October at 10.00

https://bit.ly/3o8CdAN

–Information theory in Biology a cura di IIT, (Docente: Dott. Stefano Panzeri); Numero crediti 4 (Riferimento dott. Panzeri); 10, 14, 15, 17 dicembre dalle ore 9 alle ore 13 su TEAMS link: https://bit.ly/32cukP0 (per info contattare la segreteria del Phd in Data Science and Computation)

–Methods for Computational Sociology, (Docente: Prof. Paolo Parigi) numero crediti 2 (Riferimento Prof. Laura Sartori), giorni e orario DA DEFINIRSI (per info contattare la segreteria del Phd in Data Science and Computation)

 –Introduction to Computational Chemistry and Physics (Docenti: Prof. Matteo Masetti, Prof.  Francesco Musiani); Numero crediti: 5; giorni e orario DA DEFINIRSI- CORSO NUOVO DA ATTIVARE NEL SECONDO SEMESTRE (per info contattare la segreteria del Phd in Data Science and Computation)

–From Embedded Devices to The cloud: a vertical perspective on IoT systems m (Docenti: Prof. Andrea Borghesi, Prof. Giuseppe Tagliavini); Numero Crediti 4 giorni e orario DA DEFINIRSI- CORSO NUOVO DA ATTIVARE NEL SECONDO SEMESTRE (per info contattare la segreteria del Phd in Data Science and Computation)