Gianluca
Moro
Italia Ricercatore Confermato di Sistemi di elaborazione delle informazioni Università di Bologna Adjunct Faculty
Gianluca Moro è ricercatore confermato presso il Dipartimento di Informatica – Scienza e Ingegneria (DISI) nell’Università di Bologna.
Svolge attività di ricerca sul data management e data mining in sistemi distribuiti, come peer-to-peer, grid, ad-hoc, mesh and sensor networks.
È responsabile dell’unità di ricerca per il progetto di interesse nazionale intitolato Autonomic Security finanziato dal Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca. È stato nominato vice chair dell’ACM International Conference on Intelligent Agent Technology.
Ha scritto più di cinquanta articoli scientifici pubblicati da conferenze, workshops, libri e riviste internazionali, inoltre è stato editor di cinque libri internazionali. È stato invitato a far parte di oltre quaranta comitati di programma di conferenze e workshop internazionali, come P2P Computing, Globecomm, Data Management in Grid, Distributed Computing Systems etc. Ha organizzato diversi workshop presso le conferenze Very Large DataBase (VLDB) e Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS).
Ha ottenuto la Laurea in Scienze dell’Informazione e il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi di Bologna.
CORSI
L’obiettivo del corso è quello di presentare gli aspetti teorici e pratici della text mining per quanto riguarda classificazione del testo, sentiment analysis e opinion mining.
Alla conclusione del corso gli studenti acquisiranno la conoscenza necessaria per poter affrontare problemi di text classification, text processing, sentiment anlysis e opinion mining, transfer learning, utilizzando anche deep neural networks, language models e explanation text mining.
Data Science and Business AnalyticsQuesto corso mira a fornire agli studenti una comprensione di base delle conoscenze teoriche, delle proprietà computazionali e degli usi di alcune delle più comuni tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato, nonché dei principi e dei principali casi d’uso degli algoritmi di data mining. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di impostare problemi di classificazione, raggruppamento e individuazione delle regole, utilizzando moderni metodi e librerie di apprendimento automatico. Saranno inoltre in grado di comprendere e applicare una vasta serie di algoritmi di analisi per estrarre relazioni utili da vasti database. Gli studenti avranno anche la capacità di progettare un processo di selezione, trasformazione, analisi e interpretazione dei dati a supporto delle decisioni strategiche.
