Michela
Milano


Milano
Italia Professoressa Ordinaria di Sistemi Itelligenti Università di Bologna Core Faculty
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BIO

Prof. Michela Milano è professoressa ordinaria di Sistemi Intelligenti all’Università di Bologna si occupa di metodologie e tecniche per la progettazione e lo sviluppo di sistemi di supporto decisionale in vari ambiti, tra cui smart cities, policy making, applicazioni industriali e high performance computing. E’ membro del Drettivo dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale, membro del Board della European Association of Artificial Intelligence EurAI e Councilor della Association for the Advancements of Artificial Intelligence AAAI. Ha una intensa attività di ricerca nell’area dell’Intelligenza Arficiale come testimoniato dalle oltre 160 pubblicazioni su riviste e conferenze internazionali. E’ Editor in Chief della rivista Constraints, Area Editor di INFORMS Journal on Computing e di Constraint Programming Letters.Michela Milano ha coordinato e partecipato a numerosi progetti nazionali ed Europei, FP7 e H2020 ed ha ottenuto un Google Faculty Award nel 2016 per l’integrazione di tecniche di Deep Learning in modelli combinatori. Inoltre, ha numerose collaborazioni industriali con piccole e medie imprese del territorio e con grandi player industriali. E' tra i soci fondatori dello spin off universitario MindIT.

CORSI

  • Tecniche di apprendimento automatico
  • Intelligenza Artificiale
  • Ai simbolica e AI sub-simbolica
  • Case studies & exercises


Big Data Analytics

Il corso fornisce una panoramica sulla Machine Learning, con particolare enfasi sulle tecniche di apprendimento simbolico (le tecniche sub-simboliche saranno affrontate all'interno del corso sulle reti neurali).

Saranno trattati i principali problemi di apprendimento e i paradigmi tramite esempi che spieghino come usare i modelli appresi all'interno di sistemi a supporto delle decisioni.

Le aree di applicazione che saranno studiate hanno un impatto a livello industriale in campi come quello automobilistico, della gestione energetica, manutenzione predittiva e definizione delle politiche aziendali.

Il corso si svolgerà attraverso lezioni teoriche e sessioni pratiche



Digital Technology Management / Artificial Intelligence