Curriculum vitæ di Dario Malchiodi
Dati personali
Dario Malchiodi
Dipartimento di Informatica,
Università degli Studi di Milano
Stanza 5015 ·
Via Celoria 18, 20133 Milano ITALY
nome . cognome at unimi . it
+39 02 503 16338
malchiodi.di.unimi.it ·
Chiave PGP
Posizione attuale
Dal 1 febbraio 2011 sono professore associato di Informatica, confermato nel ruolo a partire dal 1 febbraio 2014 (settore scientifico-disciplinare INFO-01/A, gruppo scientifico-disciplinare 01/INFO-01 – Informatica, già INF/01 e settore concorsuale 01/B1) presso il Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Milano (fino al 06/10/2011 inquadrato nel settore scientifico-disciplinare INF/01 – Informatica presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali).
Occupazioni precedenti
- 2002–2011
- Ricercatore per il settore scientifico-disciplinare INF/01 - Informatica presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell'Università degli Studi di Milano, con afferenza al Dipartimento di Scienze dell'Informazione, presa di servizio in data 1 ottobre 2002 e conferma nel ruolo dal 2005.
- 2001–2002
- Tecnico laureato presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli Studi di Milano, all'interno del Laboratorio di Reti Neurali.
- 2000–2001
- Software architect nel settore privato, con il compito di progettare architetture statistiche e neurali a supporto di sistemi per il trattamento di dati finanziari.
- 1997–2000
- Analista statistico nel settore privato, all'interno di un progetto di ricerca e sviluppo su modelli per la regressione flessibile di dati finanziari.
- 1996–1997
- Sviluppatore software nel settore privato.
Titoli di studio
- 2000
- Dottorato di ricerca in Matematica Computazionale e Ricerca Operativa, Università degli Studi di Milano.
- 1996
- Laurea (con lode) in Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano.
- 1994
- Master in Gestione di laboratorio Unix, Regione Lombardia.
- 1994
- Master in Programmazione grafica e multimediale con Motif et C, Regione Lombardia.
Premi
- 2026
- Best Paper Runner-Up Award al workshop GLOW 2026 (Graph-enhanced LLMs for trustworthy Web data management, The Web Conference 2026) (Emanuele Cavalleri, Miad Alavinezhad, Marco Mesiti e Dario Malchiodi, Better Negatives, Better Predictions: Negative Sample Selection Strategies for Enhancing Biomedical KG Edge Classification)
- 2018
- CSEDU 2018 best poster award (Carlo Bellettini, Fabrizio Carimati, Violetta Lonati, Riccardo Macoratti, Dario Malchiodi, Mattia Monga and Anna Morpurgo, A Platform for the Italian Bebras)
- 2016
- Informatics Europe Best Practices in Education Award (laboratorio ALaDDIn)
Attività di ricerca
Machine learning affidabile ed efficiente
Affidabilità e sistemi di IA
Questa linea di ricerca è incentrata sull'uso di metodi di intelligenza artificiale per valutare l'affidabilità e la sicurezza dei sistemi. [Frasson e Malchiodi, 2024] estende le tecniche di anomaly detection basate su vettori di supporto all'ambito del federated learning, [Biagiotti et al., 2025] studia modelli interpretabili per il rilevamento e la localizzazione dei quench nei magneti superconduttori e [Paravisi et al., 2024] impiega tecniche di machine learning per analizzare la sicurezza di algoritmi crittografici. Un'attenzione particolare è rivolta all'affidabilità di sistemi basati su IA: [Zanaboni et al., 2026] propone una procedura basata su test d'ipotesi per individuare fenomeni di covariate drift nelle query sottoposte a un modello di machine learning e [Malchiodi et al., 2027] rileva le allucinazioni dei large language model applicando tecniche di anomaly detection alle rappresentazioni latenti prodotte dai modelli stessi.
Compressione di modelli di machine learning
I modelli appresi dai dati, e in particolare le reti neurali profonde, presentano spesso requisiti di memoria e di banda di trasmissione superiori alle risorse disponibili sui dispositivi embedded o con risorse limitate. Questa linea di ricerca, avviata nell'ambito del progetto PRIN Multicriteria Data Structures and Algorithms: from compressed to learned indexes, and beyond, studia tecniche per ridurre lo spazio necessario a memorizzare un modello addestrato, contenendo la perdita di accuratezza. In [Marinò et al., 2021b] sono state proposte rappresentazioni compatte di reti neurali profonde basate su codici di Huffman, la cui implementazione è descritta in [Marinò et al., 2021a]. Tali rappresentazioni sono impiegate in [Marinò et al., 2023a] per comprimere reti neurali profonde, mentre [Marinò et al., 2023b] presenta un confronto sperimentale tra tecniche di compressione, fornendo raccomandazioni per una loro scelta ragionata. [Malchiodi et al., 2026] propone invece regolarizzatori che favoriscono la comprimibilità dei modelli direttamente durante l'addestramento. Le tecniche di compressione sono state applicate alla stima dell'indice Ki67 nel tumore al seno su dispositivi con risorse limitate in [Gliozzo et al., 2024].
Strutture dati apprese
Le strutture dati apprese estendono quelle classiche integrandole con modelli di machine learning, addestrando questi ultimi sui dati da memorizzare con l'obiettivo di ridurre lo spazio occupato o il tempo di risposta. Nell'ambito del progetto PRIN Multicriteria Data Structures and Algorithms: from compressed to learned indexes, and beyond, è stata studiata l'interazione tra il classificatore e i filtri di Bloom ausiliari nei filtri di Bloom appresi. Questi ultimi rispondono a interrogazioni di appartenenza approssimata con l'obiettivo di ridurre lo spazio occupato rispetto ai filtri classici. [Fumagalli et al., 2022; Malchiodi et al., 2023] analizzano come la scelta del classificatore influisca sullo spazio occupato, sul tasso di falsi positivi e sul tempo di risposta, mentre [Malchiodi et al., 2024] mette in relazione queste prestazioni con la complessità dei dati, fornendo raccomandazioni per la scelta e l'impiego di tali strutture.
Insiemi fuzzy e apprendimento da dati incerti
Induzione di insiemi fuzzy
In [Malchiodi e Pedrycz, 2013; Malchiodi, 2019] è stato proposto un algoritmo di apprendimento per insiemi fuzzy a partire da dati etichettati con i rispettivi gradi di appartenenza. Tale algoritmo è stato applicato al mining di assiomi nell'ambito del Web semantico [Malchiodi e Tettamanzi, 2018] e alla selezione di esempi negativi per problemi di bioinformatica [Frasca e Malchiodi, 2017; Frasca e Malchiodi, 2016]. L'approccio proposto è stato esteso in [Cermenati et al., 2020] all'induzione simultanea di più insiemi fuzzy e in [Malchiodi e Zanaboni, 2019] all'apprendimento di shadowed set. Più recentemente, in [Dashti Genave et al., 2026] sono state studiate tecniche per comprimere le funzioni di appartenenza apprese in questo modo.
Apprendimento basato sulla qualità dei dati · Analisi delle relazioni tra granular computing e apprendimento
Machine learning per le scienze della vita
Grafi di conoscenza ed estrazione di informazione basata su LLM in biomedicina
La conoscenza biomedica è dispersa in molte basi di dati e in una letteratura scientifica in rapida crescita. I grafi di conoscenza rappresentano uno strumento efficace per integrare informazioni provenienti da queste fonti eterogenee, rendendole interrogabili e analizzabili con tecniche di machine learning. In [Cavalleri et al., 2024a; Cavalleri et al., 2024b] viene proposto un sistema basato su LLM e graph machine learning per migliorare la qualità delle relazioni estratte da articoli scientifici su temi legati all'RNA. [Mesiti et al., 2026] descrive invece un'applicazione web che supporta gli esperti nella revisione e nella validazione di grafi di conoscenza biomedici, mentre [Cavalleri et al., 2026] studia la selezione di esempi negativi per la classificazione degli archi di tali grafi.
LLM per la progettazione di proteine ed enzimi
Le sequenze proteiche possono essere viste come frasi scritte in un linguaggio il cui alfabeto è costituito dagli amminoacidi: modelli linguistici di grandi dimensioni addestrati su corpus di sequenze possono essere impiegati per generare nuove sequenze proteiche con proprietà funzionali desiderate. [Valentini et al., 2023] discute le potenzialità degli LLM per la progettazione e la modellazione di proteine. [Nicolini et al., 2024] mostra che il fine-tuning di Transformer condizionali su una specifica famiglia proteica migliora la predizione delle sequenze amminoacidiche e consente di generare nuove sequenze biologicamente plausibili. [Nicolini et al., 2025] estende l'approccio a diverse categorie enzimatiche, evidenziando i benefici del fine-tuning per categorie funzionali specifiche e valutando in silico le proprietà strutturali e funzionali delle sequenze generate.
Selezione di esempi negativi in reti biologiche e grafi di conoscenza
In molti problemi di apprendimento supervisionato in bioinformatica sono disponibili esempi positivi e dati non etichettati: questi ultimi possono includere sia veri negativi sia casi positivi non ancora identificati. Questa linea di ricerca studia come selezionare esempi negativi affidabili tra i dati non etichettati. In [Frasca e Malchiodi, 2017; Frasca e Malchiodi, 2016] il problema è stato affrontato mediante un ranking basato su funzioni di appartenenza a insiemi fuzzy, mentre in [Frasca et al., 2017; Boldi et al., 2018] è stata proposta una rappresentazione dei dati progettata per facilitare la selezione dei negativi nella predizione delle funzioni proteiche. In [Frasca et al., 2019] la selezione dei negativi è stata applicata alla prioritizzazione dei geni. Più recentemente, [Cavalleri et al., 2026] ha confrontato strategie di selezione degli esempi negativi per la classificazione degli archi in grafi di conoscenza biomedici. Il lavoro ha ricevuto il Best Paper Runner-Up Award al workshop GLOW 2026.
Applicazioni del machine learning
Machine learning in ambito medico e veterinario, nelle scienze forensi e nei beni culturali
Questa linea di ricerca studia l'applicazione di tecniche di machine learning e di analisi statistica a problemi in ambito veterinario, forense e archeologico. In particolare, [Galizzi et al., 2021; Bagardi et al., 2021] descrivono l'impiego di tecniche statistiche per analizzare la relazione tra fattori cardiovascolari e mortalità in cani sottoposti a una specifica terapia. [Casali et al., 2021] presenta uno studio pilota sull'impiego di algoritmi di classificazione per predire il tipo di veicolo coinvolto nell'investimento di un pedone, mentre [Blandino et al., 2025] valuta la possibilità di stimare l'altezza di una caduta mortale mediante tecniche di intelligenza artificiale. In ambito archeologico, [Zanaboni et al., 2022; Ruschioni et al., 2023] impiegano algoritmi di classificazione per predire la provenienza di frammenti ceramici sulla base delle concentrazioni di elementi chimici, mentre [Malchiodi et al., 2025] confronta classificatori one-class e binari per lo stesso compito.
Previsione del rischio COVID-19 basata su ML · Mining di basi di conoscenza nel Web semantico
Linee di ricerca passate
Didattica e divulgazione dell'informatica
Didattica della programmazione · Divulgazione della cultura informatica · Formazione degli insegnanti delle discipline informatiche · Gare sul pensiero computazionale · Apprendimento informale dell'informatica
Apprendimento statistico e inferenza algoritmica
Progettazione di algoritmi di apprendimento · Tecniche bootstrap per algoritmi di regressione · Sviluppo di modelli inferenziali per problemi di apprendimento computazionale · Progettazione di statistiche implementabili su hardware
Sistemi ibridi e neuro-simbolici
Semplificazione automatica di descrizioni simboliche · Progettazione di sistemi ibridi di apprendimento · Classificazione automatica delle emozioni · Sistemi intelligenti per pervasive e ubiquitous computing
Calcolo scientifico e simulazione
Applicazioni dei sistemi per il calcolo automatico · Studio della dinamica di popolazioni
Partecipazione a progetti di ricerca
- 2026–oggi
- DRIFTWISE: Deep and Robust Inference with Fuzzy representaTions, WIth anomaly detection and model comprESSion
- 2024–oggi
- DREAM: Mind your DRug: biobehavioral modEl towArd precision Medicine in depression
- 2024–2026
- PRECOCO: Metodi di AI per diagnostica PRECOce del carcinoma squamoso del Cavo Orale basato su imaging label-free
- 2019–2021
- Multicriteria Data Structures and Algorithms: from compressed to learned indexes, and beyond
- 2016–2018
- Fostering a correct view of informatics
- 2015–2017
- SMILE: Slow down, Move your body, Improve your diet, Learn for life, and Enjoy school time
- 2015
- Teaching advanced informatics concepts to high school students
- 2012–2015
- SandS: Social AND Smart
- 2012–2014
- VIOPE: Learning computer programming in virtual environment
- 2008–2013
- PASCAL2: Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning
- 2009
- Calcoli statistici per la risoluzione di problemi informatici avanzati
- 2005–2008
- PASCAL: Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning
- 2008
- Processi con memoria della famiglia Pareto-like
- 2007
- Processi non markoviani per reti di telecomunicazione opportunistiche
- 2006
- Metodi di inferenza su «membership function»
- 2002–2004
- Processi stocastici
- 2001–2003
- ORESTEIA: mOdular hybRid artEfactS wiTh adaptivE functIonAlity
- 1998–2000
- PHYSTA: Principled Hybrid Systems: Theory and Applications
- 2000
- Metodi statistici e neurali di supporto alle decisioni in ambito finanziario
- 2000
- Metodi statistico-neurali per lo studio di popolazioni
- 1999
- Processi stocastici con natura spaziale
Fondi di ricerca gestiti
- 2018
- Piano sostegno alla ricerca, Università degli Studi di Milano
- 2017
- Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2017
- Piano sostegno alla ricerca, Università degli Studi di Milano
- 2016
- SMILE project, European Commission
- 2016
- Piano sostegno alla ricerca, Università degli Studi di Milano
- 2015
- Piano sostegno alla ricerca, Università degli Studi di Milano
Collaborazioni internazionali
- 2016–oggi
- Visiting scientist presso INRIA/Université de la Côte d'Azur, all'interno del progetto WIMMICS
- 2023–2024
- Proponente delle convenzioni di collaborazione scientifica tra il laboratorio I3S dell'Université Côte d'Azur e il Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Milano (2023 e 2024)
Affiliazione ad associazioni accademiche e gruppi di ricerca
- 2022–oggi
- Laboratorio di Web Algorithmics, Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2021–oggi
- Laboratorio CINI Data Science
- 2020–oggi
- COVID-19 International Research Team
- 2019–oggi
- Centro di ricerca coordinata in Data science dell'Università degli Studi di Milano
- 2002–oggi
- GRIN: Gruppo di Informatica
- 2008–2019
- Laboratorio ALaDDIn
- 2002–2013
- Società Italiana Reti Neuroniche
- 1996–2011
- Laboratorio di Reti Neurali, Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano
Pubblicazioni
- Sintesi
- Libri: 5 · Riviste: 37 · Conferenze internazionali: 82 · Capitoli: 8 · Tesi: 2 · Software: 5 · Altre pubblicazioni: 4
- Indicatori bibliometrici
- OpenAlex: Indice h 14, 970 citazioni · Google Scholar: Indice h 21, 1549 citazioni · Scopus: Indice h 14, 785 citazioni · Web of Science: Indice h 10, 423 citazioni
Libri (5)
Algorithmic Inference in Machine Learning, 2nd Edition
Advanced Knowledge International, International Series on Advanced Intelligence, Vol. 5, ISBN 0-9751004-2-4
Articoli su riviste internazionali (37)
The role of classifiers and data complexity in learned Bloom filters: insights and recommendations
Journal of Big Data 11(45)
The promises of large language models for protein design and modeling
Frontiers in Bioinformatics 3, pp. 1304099.1—1304099.11
Journal of Forensics and Legal Medicine 84, pp. 102256
Polish Journal of Veterinary Sciences 24(1), pp. 109–118
Reports in Medical Imaging 14, pp. 27–39
BMC Veterinary Research 17(1), pp. 1–14
IEEE Access 8, pp. 196299–196325
Constructionist Attempts at Supporting the Learning of Computer Programming: A Survey
Olympiads in Informatics 13, pp. 99–121
Fostering Computational Thinking in Primary School through a LEGO®-based Music Notation
Procedia computer science 112, pp. 1334–1344 · Special issue: KES 2017 - Proceedings of the 21st International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems
Exploiting Negative Sample Selection for Prioritizing Candidate Disease Genes
Genomics and Computational Biology 3(3), pp. e47
Relevance regression learning with support vector machines
Nonlinear Analysis 73, pp. 2855–2867
Playing monotone games to understand learning behaviors
Theoretical Computer Science 411(25), pp. 2384–2405
Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications 71(12), pp. e2883–e2901
An experimental analysis of the impact of accuracy degradation in SVM classification
International Journal of Computational Intelligence Studies 1(2), pp. 163–190
Solving complex regression problems via Algorithmic Inference: a new family of bootstrap algorithms
Far East Journal of Theoretical Statistics 22(2), pp. 141–180
Appreciation of medical treatments by learning underlying functions with good confidence
Current Pharmaceutical Design 13(15), pp. 1545–1570
Controlling the losing probability in a monotone game
Information Sciences 176(10), pp. 1395–1416
Functional bootstrap: a hardware constrained implementation of on-line bootstrap
InterStat October
Contributi su atti di conferenze internazionali (82)
Detecting LLM Hallucinations via Anomaly Detection on Latent Representations
In Modeling Decisions for Artificial Intelligence, Springer Nature Switzerland, pp. 122–123
An Intelligent Web Application for Biomedical Knowledge Graph Curation
In Proceedings of Ital-IA 2026 · In stampa
ADAZOR: Hypothesis Testing for Concept Drift Detection in Machine Learning
In L. Iliadis, I. Maglogiannis, M. Antonakakis, C. Jayne (a cura di), Engineering Applications of Neural Networks, vol. 3025, Springer Nature Switzerland (Communications in Computer and Information Science), pp. 256–269
Quantization-Aware Regularizers for Deep Neural Networks Compression
In IJCNN 2026 Proceedings. · In stampa
Compression Techniques for Membership Functions to Fuzzy Sets Learned from Data
In 2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), Pisa, Italy, 2026, IEEE, pp. 1–6
In WWW Companion '26: Companion Proceedings of the ACM Web Conference, Association for Computing Machinery, pp. 597–606 · In stampa
Quench detection and localization via interpretable machine learning
In L. Iliadis, I. Maglogiannis, E. Kyriacou, C. Jayne (a cura di), Engineering Applications of Neural Networks. EANN 2025., vol. 2582, Springer (Communications in Computer and Information Science), pp. 151–164
Initial achievements in relation extraction from RNA-focused scientific papers
In M. Atzori, P. Ciacca, M. Ceci, F. Mandreoli, D. Malerba, M. Sanguinetti, A. Pellicani, F. Motta (a cura di), Proceedings of the 32nd Symposium on Advanced Database Systems, pp. 61–69
Security Analysis of Cryptographic Algorithms: Hints from Machine Learning
In L. Iliadis, I. Maglogiannis, A. Papaleonidas, E. Pimenidis, C. Jayne (a cura di), Engineering Applications of Neural Networks. EANN 2024., vol. 2141, Springer (Communications in Computer and Information Science), pp. 569–580
Support Vector Based Anomaly Detection in Federated Learning
In L. Iliadis, I. Maglogiannis, A. Papaleonidas, E. Pimenidis, C. Jayne (a cura di), Engineering Applications of Neural Networks. EANN 2024., vol. 2141, Springer (Communications in Computer and Information Science), pp. 274–287
SPIREX: Improving LLM-based relation extraction from RNA-focused scientific literature using graph machine learning
In Proceedings of Workshops at the 50th International Conference on Very Large Data Bases, vldb.org, pp. 1–11
In BIOSTEC 2024 - 17th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - Proceedings, vol. 1, SCITEPRESS, pp. 561–568
Resource-Limited Automated Ki67 Index Estimation in Breast Cancer
In Proceedings of the 2023 10th International Conference on Bioinformatics Research and Applications (ICBRA '23), ACM, pp. 165–172
A Critical Analysis of Classifier Selection in Learned Bloom Filters: the Essentials
In L. Iliadis, I. Maglogiannis, S. A. Castro, C. Jayne, E. Pimenidis (a cura di), Engineering Application of Neural Networks — 24th International Conference — EAAAI/EANN 2023 — León, Spain, June 14—17, 2023 —Proceedings, Springer Nature (Communications in Computer and Information Science 1826), pp. 47–61
Classification of Pottery Fragments Described by Concentration of Chemical Elements
In P. L. Mazzeo, E. Frontoni, S. Sclaroff, C. Distante (a cura di), Image Analysis and Processing. ICIAP 2022 Workshops. ICIAP 2022., vol. 13373, Springer (Lecture Notes in Computer Science), pp. 141–151
In Proceedings of the 11th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods — ICPRAM, SciTePress, pp. 675–682
Reproducing the sparse Huffman Address Map compression for deep neural networks
In B. Kerautret, M. Colom, A. Krähenbühl, Adrien, D. Lopresti, P. Monasse, H. Talbot (a cura di), Reproducible Research in Pattern Recognition, Springer International Publishing (Lecture Notes in Computer Science 12636), pp. 161–166
Compression strategies and space-conscious representations for deep neural networks
In 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), IEEE, pp. 9835–9842
Classifying Candidate Axioms via Dimensionality Reduction Techniques
In V. Torra, Y. Narukawa, J. Nin, N. Agell (a cura di), Modeling Decisions for Artificial Intelligence. 17th International Conference, MDAI 2020 Sant Cugat, Spain, September 2–4, 2020 Proceedings, cap. 15, Springer (Lecture Notes in Computer Sciencce 12256), pp. 179–191
Simultaneous Learning of Fuzzy Sets
In A. Esposito, M. Faundez-Zanuy, M. Morabito, E. Pasero (a cura di), Neural Approaches to Dynamics of Signal Exchanges, vol. 151, Springer (Smart Innovation, Systems and Technologies), pp. 167–175
Data-Driven Induction of Shadowed Sets Based on Grade of Fuzziness
In R. Fullér, S. Giove, F. Masulli (a cura di), Fuzzy Logic and Applications — 12th International Workshop, WILF 2018 Genoa, Italy, September 6–7, 2018 — Revised Selected Papers, Springer Nature Switzerland AG (Lecture Notes in Artificial Intelligence 11291), pp. 17–28
In R. Fullér, S. Giove, F. Masulli (a cura di), Fuzzy Logic and Applications — 12th International Workshop, WILF 2018 Genoa, Italy, September 6–7, 2018 — Revised Selected Papers, Springer Nature Switzerland AG (Lecture Notes in Artificial Intelligence 11291), pp. 240–243
Disease-Genes Must Guide Data Source Integration in the Gene Prioritization Process
In M. Bartoletti, A. Barla, A. Bracciali, G. W. Klau, L. Peterson, A. Policriti, R. Tagliaferri (a cura di), Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics. CIBB 2017, Springer (Lecture Notes in Computer Science 10834 / Lecture Notes in Bioinformatics 10834), pp. 60—69
In Informatics in Schools. Fundamentals of Computer Science and Software Engineering., Springer (Lecture Notes in Computer Science 11169), pp. 194–205
Predicting the Possibilistic Score of OWL Axioms through Support Vector Regression
In D. Ciucci, G. Pasi, B. Vantaggi (a cura di), Scalable Uncertainty Management. SUM 2018, Springer (Lecture Notes in Artificial Intelligence 11142)
Learning to Program in a Constructionist Way
In V. Dagienė, E. Jasutė (a cura di), Constructionism 2018: Computational Thinking and Educational Innovation: conference proceedings, Vilnius University, pp. 906–929
Informatica e pensiero computazionale: una proposta costruttivista per gli insegnanti
In G. Adorni, M. Cicognani, F. Koceva, G. Mastronardi (a cura di), Didamatica 2018: Didattica Informatica, AICA, pp. 201–210
A Platform for the Italian Bebras
In Proceedings of 10th International Conference on Computer Supported Education, SCITEPRESS, pp. 350–357
Predicting the Possibilistic Score of OWL Axioms through Modified Support Vector Clustering
In H. Haddad, R. L. Wainwright, R. Chbeir (a cura di), SAC'18: Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing, ACM, pp. 1984–1991
Promoting Computational Thinking Skills: Would You Use this Bebras Task?
In V. Dagienė, H. Hellas (a cura di), Informatics in Schools: Focus on Learning Programming, Springer (Lecture Notes in Computer Science), pp. 102–113
Learning Greedy Strategies at Secondary Schools: An Active Approach
In A. Sforza, C. Sterle (a cura di), Optimization and Decision Science: Methodologies and Applications, cap. 23, Springer (Proceedings in Mathematics & Statistics), pp. 223–231
Bebras as a teaching resource
In ITiCSE '17 Proceedings of the 2017 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, ACM, pp. 366–366
Nothing to fear but fear itself: introducing recursion in lower secondary schools
In International Conference on Learning and Teaching in Computing and Engineering (LATICE), 2017, IEEE, pp. 91–98
Analysis of Informative Features for Negative Selection in Protein Function Prediction
In I. Rojas, F. Ortuño (a cura di), Bioinformatics and Biomedical Engineering 5th International Work-Conference, IWBBIO 2017, Granada, Spain, April 26–28, 2017, Proceedings, Part II, vol. 10209
In P. Escudeiro, G. Costagliola, S. Zvacek, J. Uhomoibhi, B. M. McLaren (a cura di), Proceedings of the 9th International Conference on Computer Supported Education, SCITEPRESS, pp. 117–124
A playful tool to introduce lower secondary school pupils to recursive thinking
In Proceedings of 9th International Conference on Informatics in Schools: Situation, Evolution, and Perspectives, ISSEP 2016, pp. 51–52
Selection of Negative Examples for Node Label Prediction through Fuzzy Clustering Techniques
In S. Bassis, A. Esposito, F. C. Morabito, E. Pasero (a cura di), Advances in Neural Networks: Computational Intelligence for ICT, Springer International Publishing, pp. 67–76
How Challenging are Bebras Tasks? An IRT analysis based on the performance of Italian students
In ITiCSE '15 Proceedings of the 2015 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, ACM, pp. 27–32
Is coding the way to go?
In A. Brodnik, J. Vahrenhold (a cura di), Informatics in Schools. Curricula, Competences, and Competitions, Springer International Publishing, pp. 165–174
Experience of an International Collaborative Project with First Year Programming Students
In Proceedings of the IEEE 39th Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC'15), pp. 829–834
Extracurricular Activities for Improving the Perception of Informatics in Secondary Schools
In Y. Gülbahar, E. Karataş (a cura di), Informatics in Schools. Teaching and Learning Perspectives – 7th International Conference on Informatics in Schools: Situation, Evolution, and Perspectives, ISSEP 2014, Istanbul, Turkey, September 22-25, 2014. Proceedings, vol. 8730, Springer International Publishing (Lecture Notes in Computer Science), pp. 161–172
Teaching Informatics for Fun and Profit
In A. Raschi, A. Di Fabio, L. Sebastiani (a cura di), Proceedings of the International Workshop on Science Education and Guidance in Schools: The Way Forward, Edizioni ETS, pp. 125–128
Avoiding the Cluster Hypothesis in SV Classification of Partially Labeled Data
In S. Bassis, A. Esposito, F. C. Morabito (a cura di), Recent Advances of Neural Networks Models and Applications. Proceedings of the 23nd Workshop of the Italian Neural Networks Society (SIREN), May 23-25, Vietri sul Mare, Salerno, Italy, vol. 26, Springer (Smart Innovation, Systems and Technologies), pp. 33–40
Learning Membership Functions for Fuzzy Sets through Modified Support Vector Clustering
In F. Masulli, G. Pasi, R. Yager (a cura di), Fuzzy Logic and Applications. 10th International Workshop, WILF 2013, Genoa, Italy, November 19–22, 2013. Proceedings., vol. 8256, Springer International Publishing, Switzerland (Lecture Notes on Artificial Intelligence), pp. 52–59
What you see is what you have in mind: constructing mental models for formatted text processing
In I. Diethelm, J. Arndt, M. Dünnebier, J. (a cura di), Informatics in Schools: Local Proceedings of the 6th International Conference ISSEP 2013 - Selected Papers, vol. 6, Universitätsverlag Potsdam (Commentarii informaticae didacticae), pp. 139–147
MUT: un framework di test automatico per Wolfram Mathematica
In Mathematica Italia User Group Meeting 2013 - Atti del Convegno, Adalta
In B. Apolloni, S. Bassis, A. Esposito, F. C. Morabito (a cura di), Neural Nets and Surroundings. 22nd Italian Workshop on Neural Nets, WIRN 2012, May 17-19 2012, Vietri sul Mare, Salerno, Italy, Springer (Smart Innovation, Systems and Technologies 19), pp. 21–27
Exploring the processing of formatted texts by a kynesthetic approach
In WiPSCE'12 Proceedings of the 7th Workshop in Primary and Secondary Computing Education, ACM, pp. 143–144
Scrivi anche tu un libro con Mathematica!
In Mathematica Italia User Group Meeting 2011 - Atti del Convegno, Adalta
Uso di Mathematica per la classificazione di dati di qualità variabile
In Mathematica Italia User Group Meeting - Atti del Convegno 2010, Adalta
Mathematica per l'introduzione dei rudimenti della programmazione nelle scuole superiori
svMathematica: implementazione in Mathematica di algoritmi di machine learning basati su vettori di supporto
Discovering regression data quality through clustering methods
In B. Apolloni, M. Marinaro, S. Bassis (a cura di), New Directions in Neural Networks, 18th Italian Workshop on Neural Networks: WIRN 2008, 22-24 May 2008, Vietri sul Mare, IOS Press (FAIA-KBIES vol. 193), pp. 76–85
The head fake, ovvero insegnando è concesso imbrogliare
A Modified SVM Classification Algorithm for Data of Variable Quality
In B. Apolloni, R. Howlett, L. Jain (a cura di), Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems 11th International Conference, KES 2007, XVII Italian Workshop on Neural Networks, Vietri sul Mare, Italy, September 12-14, 2007. Proceedings, Part III, Springer-Verlag (Lecture Notes in Artificial Intelligence 4694), pp. 131–139
In B. Apolloni, R. Howlett, L. Jain (a cura di), Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems 11th International Conference, KES 2007, XVII Italian Workshop on Neural Networks, Vietri sul Mare, Italy, September 12-14, 2007. Proceedings, Part III, Springer-Verlag (Lecture Notes in Artificial Intelligence 4694), pp. 184–193
Embedding sample points relevance in SVM linear classification
In V. Torra, Y. Narukawa, A. Valls, J. Domingo-Ferrer (a cura di), MDAI 2006 - Proceedings of 3rd International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence, Universitat Rovira I Virgili
Interpolating Support Information Granules
In S. Kollias, A. Stafylopatis, W. Duch, E. Oja (a cura di), Artificial Neural Networks - ICANN 2006 - 16th International Conference, Athens, Greece, September 10-14, 2006, Proceedings, Part II, Springer (Lecture Notes in Computer Science 4132), pp. 270–281
Implementing an XML-RPC client in Mathematica
In B. Autin, Y. Papegay (a cura di), eProceedings of the 8th International Mathematica Symposium, INRIA
BICA: a Boolean Independent Component Analysis Algorithm
In N. Nedjah, L. Mourelle, M. B. R. Vellasco, A. Abraham, M. Köppen (a cura di), Proceedings of HIS 2005: Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems, IEEE Computer Society, pp. 131–136
Tight Bounds for SVM Classification Error
In M. Zhao, Z. Shi (a cura di), Proceedings - 2005 International Conference on Neural Network & Brain (ICNN&B'05), IEEE Press, pp. 5–8
In B. Apolloni, M. Marinaro, G. Nicosia, R. Tagliaferri (a cura di), Neural Nets. 16th Italian Workshop on Neural Nets, WIRN 2005 and International Workshop on Natural and Artificial Immune Systems, NAIS 2005. Vietri sul Mare, Italy, June 2005, Springer (Lecture Notes in Computer Science 3931)
An Evolution Hypothesis of Bacterial Populations
In B. Apolloni, M. Marinaro, G. Nicosia, R. Tagliaferri (a cura di), Neural Nets. 16th Italian Workshop on Neural Nets, WIRN 2005 and International Workshop on Natural and Artificial Immune Systems, NAIS 2005. Vietri sul Mare, Italy, June 2005, Springer (Lecture Notes in Computer Science 3931), pp. 214–230
Computing confidence intervals for the risk ofa SVM classifier through algorithmic inference
In B. Apolloni, M. Marinaro, R. Tagliaferri (a cura di), Biological and Artificial Intelligence Environments, Springer, pp. 225–234
Learning continuous functions through a new linear regression method
In B. Apolloni, M. Marinaro, R. Tagliaferri (a cura di), Biological and Artificial Intelligence Environments, Springer, pp. 235–243
Appreciation of medical treatments through confidence intervals
In E. Biganzoli, P. Boracchi, P. Duca, E. Ifeachor (a cura di), Proceedings of the 1t European Workshop on the Assessment of Diagnostic Performance, RCE Edizioni, pp. 165–174
In J. Boulicaut, F. Esposito, F. Giannotti, D. Pedreschi (a cura di), Knowledge Discovery in Databases - PKDD 2004. 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Pisa, Italy, September 20-24, 2004. Proceedings, Springer (Lecture Notes in Artificial Intelligence 3202), pp. 528–530 · demonstrating paper
An Attention Monitoring System for High Demanding Operational Tasks
In Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Homeland Security and Personal Safety, IEEE Press, pp. 23–29 · invited paper
Learning rule representations from boolean data
In O. Kaynak, E. Alpaydin, E. Oja, L. Xu (a cura di), Artificial Neural Networks and Neural Information Processing - ICANN/ICONIP 2003, Joint International Conference ICANN/ICONIP 2003, Istanbul, Turkey, June 26-29, 2003, Proceedings, Springer (Lecture Notes in Computer Science 2714), pp. 875–882
A man-machine human interface for a special device of the pervasive computing world
In A. Kameas, N. Streitz (a cura di), Proceedings of DC Tales: Tales of the Disappearing Computer, Santorini Greece, June 1-4, 2003, CTI Press, pp. 263–267
A symbolic description of the awareness state in car driving
In A. Kameas, N. Streitz (a cura di), Proceedings of DC Tales: Tales of the Disappearing Computer, Santorini Greece, June 1-4, 2003, CTI Press, pp. 93–96
Driving Attention to the Dangerous
In O. Kaynak, E. Alpaydin, E. Oja (a cura di), Artificial Neural Networks and Neural Information Processing - ICANN/ICONIP 2003, Joint International Conference ICANN/ICONIP 2003, Istanbul, Turkey, June 26-29, 2003, Proceedings, Springer (Lecture Notes in Computer Science 2714), pp. 909–916
Monitoring of car driving awareness from biosignals
In B. Apolloni, M. Marinaro, R. Tagliaferri (a cura di), Neural Nets: 14th Italian Workshop on Neural Nets, WIRN VIETRI 2003, Vietri sul Mare, Italy, June 4-7, 2003, Springer (Lecture Notes in Computer Science 2859), pp. 269–277
Cooperative games in a stochastic environment
In B. Apolloni, M. Marinaro, R. Tagliaferri (a cura di), Neural Nets: 14th Italian Workshop on Neural Nets, WIRN VIETRI 2003, Vietri sul Mare, Italy, June 4-7, 2003, Springer (Lecture Notes in Computer Science 2859), pp. 25–34
Narrowing confidence interval width of PAC learning risk function by algorithmic inference
In On-line proceedings of the 7th International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics (Fort Lauderdale, USA, January 2-4 2002)
Fuzzy Methods for Simplifying a Boolean Formula Inferred from Examples
In L. Wang, S. Halgamuge, X. Yao (a cura di), FSDK'02, Proceedings of the 1st International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery: Computational Intelligence for the E-Age, November 18-22, 2002, Orchid Country Club, Singapore, Vol. 2, , pp. 554–558 · versione estesa in «A Fuzzy Method for Learning Simple Boolean Formulas from Examples» (2005)
Cooperative games in a stochastic environment
In E. Damiani, R. Howlett, L. Jain, N. Ichalkaranje (a cura di), Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems and Allied Technologies - KES 2002 (Proceedings of KES'2002: Sixth Internatinal Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems, Crema, Italy, September 18-19, 2002, vol. 82, IOS Press/Ohmsha (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications), pp. 296–300
Twisting features with properties
In M. Marinaro, R. Tagliaferri (a cura di), Neural Nets WIRN Vietri-01: Proceedings of the 12th Italian Workshop on Neural Nets, Vietri sul Mare, Salerno, Italy, 17-19 May, 2001, Springer (Perspectives in Neural Computing), pp. 301–312
Twisting statistics with properties
In A. Morazevich, V. Levashenko, E. Zaitseva, N. Ichalkaranje (a cura di), Proceedings of ICINASTe 2001: Internatinal Conference on Information, Networks and System Technlogies (Minsk, Belarus, October 2-4, 2001), BSEU, pp. 48–56
From synapses to rules
In Workshop notes of ECAI 2000: European Conference on Artificial Intelligence - Workshop of connectionist-symbolic integration: representation, paradigm and algorithms (Berlin, Germany, 2000)
Capitoli e parti di libro (8)
Algomotricità: manipolare i fondamenti dell'Informatica
In E. Nardelli (a cura di), Coding e oltre: l'informatica nella scuola, Liscianilibri
La formazione degli insegnanti della classe 42/A – Informatica: l'esperienza dell'Università degli Studi di Milano
In A. Labella (a cura di), E questo tutti chiamano Informatica, cap. 4, Sapienza Università Editrice, pp. 53–76
A Fuzzy Method for Learning Simple Boolean Formulas from Examples
In S. Halgamuge, L. Wang (a cura di), Computational Intelligence for Modelling and Prediction, cap. 26, Springer (Studies in Computational Intelligence, Vol. 2), pp. 367–382 · versione estesa di «Fuzzy Methods for Simplifying a Boolean Formula Inferred from Examples» (2002)
Statistical bases for learning
In B. Apolloni, F. Kurfess (a cura di), From synapses to rules. Discovering symbolic rules from neural processed data, cap. 1, Kluwer Academic/Plenum Publishers, pp. 5–40
Learning regression functions
In B. Apolloni, F. Kurfess (a cura di), From synapses to rules. Discovering symbolic rules from neural processed data, cap. 3, Kluwer Academic/Plenum Publishers, pp. 61–73
Cooperative games in a stochastic environment
In B. Apolloni, F. Kurfess (a cura di), From synapses to rules. Discovering symbolic rules from neural processed data, cap. 4, Kluwer Academic/Plenum Publishers, pp. 75–86
Fuzzy methods for simplifying a Boolean formula inferred from examples
In B. Apolloni, F. Kurfess (a cura di), From synapses to rules. Discovering symbolic rules from neural processed data, cap. 7, Kluwer Academic/Plenum Publishers, pp. 117–128
Learning and checking confidence regions for the hazard function of biomedical data
In B. Apolloni, F. Kurfess (a cura di), From synapses to rules. Discovering symbolic rules from neural processed data, cap. 13, Kluwer Academic/Plenum Publishers, pp. 251–260
Tesi (2)
Algorithmic approach to the statistical inference of non-Boolean function classes
Università degli Studi di Milano, PhD thesis in Computational Mathematics and Operations Research
Algoritmi di apprendimento per reti neurali non standard
Università degli Studi di Milano, MSc thesis in Computer Science (in Italian)
Software (5)
svMathematica: a Mathematica package for SV classification and regression
Wolfram Mathematica library
Altre pubblicazioni (4)
V Kangourou dell'Informatica 2012--2013. Testi, soluzioni e commenti
Edizioni Kangourou Italia, ISBN 978-88-89249-34-5
Attività didattiche
Attività attuali
- 2019–oggi
- Algoritmi per dati su larga scala
- 2020–oggi
- Algoritmi per dati su larga scala (DSEH)
- 2015–oggi
- Statistica e analisi dei dati
Insegnamenti all'interno di Corsi di Laurea e di Laurea Magistrale
- 2023–2024
- Deep learning in bioinformatics
- 2019–2022
- Programmazione per l'analisi dei dati
- 2014–2020
- Didattica dell'informatica
- 2012–2019
- Analisi dei dati su larga scala
- 2018–2019
- Basi di dati II
- 2018–2019
- Data mining
- 2017–2018
- Analisi di dati multidimensionali
- 2006–2017
- Simulazione
- 2015–2016
- Big data: analisi e tecnologie
- 2015–2016
- Big data and digital methods
- 2011–2016
- Programmazione 3
- 2010–2015
- Sistemi operativi
- 2011–2012
- Programmazione 1
- 2010–2011
- Progettazione e gestione del software
- 2003–2010
- Laboratorio di programmazione 1
- 2002–2006
- Fondamenti teorici dell'apprendimento
- 2003–2005
- Informatica
- 2003–2005
- Informatica
Insegnamenti e cicli di lezioni all'interno di scuole di dottorato, scuole di specializzazione e master
- 2018–2019
- Integrazione dati e visualizzazione
- 2016–2018
- Data science seminars
- 2017–2018
- Elements of R and python
- 2017–2018
- Calcolo distribuito e parallelo
- 2013–2014
- Didattica dell'informatica
- 2006–2007
- Laboratorio di elaborazione simbolica
- 2004–2005
- Introduzione a Mathematica
Lezioni ed esercitazioni nell'ambito di corsi universitari
- 2004
- Esercitazioni per l'insegnamento di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica
- 2000–2003
- Ciclo di lezioni per l'insegnamento di Reti Neurali
- 2000–2003
- Ciclo di lezioni per l'insegnamento di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica
- 1998
- Esercitazioni per l'insegnamento di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica
Altre attività didattiche
- 2003–2004
- Organizzazione del corso professionalizzante Sistemi Intelligenti per il Calcolo Simbolico, finanziato nell'ambito del progetto FSE
- 2002
- Organizzazione del corso From Synapses to rules – discovering symbolic rules from neural processed data
Supervisione di tesi
163 tesi seguite come relatore o correlatore: Tesi di laurea magistrale 66 · Tesi di laurea triennale 97. Elenco completo sul sito →
Tesi di laurea magistrale (66)
- 2025/26
- Erica Cappelletti, Application of Machine Learning Techniques for Prediction in Forensic Medicine Using Cross-Institutional Data, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2025/26
- Rana Nosabahsalout, A Vector Database for Automatically Generating Cypher Queries in the Social Domain, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Amirreza Dashti Genave, Analysis of compression techniques for membership function to fuzzy sets learned from data, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Damir Uvayev, Cost-efficient Local RAG for AI Onboarding Assistants, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Greta Angolani, Market-basket analysis for fashion retail: a review, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Isabella Cadisco, NER in the Italian legal domain, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Ivan Mazzon, Famiglie di reti di Hopfield multitask per la classificazione di dati gerarchici, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Magdalena Skowerska, Refining forensic fall height prediction using machine learning: addressing challenges of high-rise buildings, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Mattia Ferraretto, Training tecniqueis for succinct deep neural networks, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2024/25
- Simone Laudani, Utilizzo di algoritmi di rilevamento delle anomalie per l'apprendimento di insiemi fuzzy, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2023/24
- Alessandro Biagiotti, Supervised Machine Learning techniques for quench detection in superconductors, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2023/24
- Antoine Nasra, Drift detection in machine learning via hypothesis testing, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2023/24
- Giordano Vitale, Advancing flight simulator realism through AI-driven semantic segmentation of satellite imagery, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2023/24
- Matteo Rusconi, Estensione e ingegnerizzazione di algoritmi di apprendimento per insiemi fuzzy tramite tecniche basate su vettori di supporto, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2023/24
- Nicola Rinaldi, Analisi comparativa e implementazione di filtri di Bloom appresi, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2023/24
- Silvia Mazzoleni, Forecast of corporate credit rating variation with machine learning techniques, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Antonio Belotti, Algoritmi di classificazione basati su vettori di supporto per la produzione di modelli succinti, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Davide Raimondi, Studio e progettazione di un'architettura orientata ai servizi per la creazione di una Data Mesh, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Elena Valentina Serbu, Pipeline Reengineering and Optimization -- Rethinking ETL using Pyspark, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Gianmarco Lodi, Development of a Manufacturing-focused Cloud Data platform using Snowflake, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Lorenzo Polli, Data-driven techniques as a support for customer needs understanding and in-store product placement: the Iper La Grande I case study, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Loris Bartesaghi, Design and development of a music recommendation system based on Markov Chains, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Luca Bertoletti, E-commerce insights: analyzing customer reviews through LDA topic modeling and association rules, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Marco Lassandro, Tecniche di regressione per problemi di medicina forense, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Massimo Frasson, Support Vector Anomaly Detection in Federated Learning, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Mattia Paravisi, Security analysis of cryptographic algorithms: hints from machine learning, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Nicola Manca, Evaluating online and batch machine learning models in production, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- Stefano De Filippis, The importance of marketing channels: attribution models and forecasts, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2022/23
- William Biondi, Recommendation system for the fashion industry: a semantic approach, Laurea magistrale in Data Science for Economics, Università degli Studi di Milano
- 2021/22
- Alesia Sommariva, Online machine learning models for a scalable streaming machine learning platform, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2021/22
- Alessandro Beranti, Metodi per la classificazione automatica di pazienti con long-COVID, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2021/22
- Ali Rafiei, Towards computer vision-based natural language processing, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2021/22
- Giulio Lodi, Software architecture for deployment of machine learning models in distributed and reactive environments, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2021/22
- Jaspreet Kaur, Bringing natural language processing in the legal domain: state of the art and evolution of Q&A, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2021/22
- Ruben Popper, Image segmentation and fashion item recognition for luxury brands, Laurea magistrale in Data Science and Economics, Università degli Studi di Milano
- 2020/21
- Andrea Marconi, Tecniche di machine learning per la rilevazione di comportamenti anomali in ambito finanziario e anti-riciclaggio, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2020/21
- Davide Gavio, Towards semantic powered insight engines, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2020/21
- Ivan Lamperti, Data pipeline monitoring through machine learning, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2020/21
- Laura Elena Ciurca, Data science for cybersecurity: a machine learning approach for detecting brute force attacks, Laurea magistrale in Data Science and Economics, Università degli Studi di Milano
- 2020/21
- Luca Fumagalli, Metodi di deep learning per la predizione di siti di missplicing nel genoma umano, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2019/20
- Alessandra Saitta, Applicazione di algoritmi di apprendimento per la riqualificazione delle aree dismesse nelle regioni italiane, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2019/20
- Andrea Adami, Design and implementation of recommender systems for luxury brands, Laurea magistrale in Data Science and Economics, Università degli Studi di Milano
- 2019/20
- Andrea Ferretti, Applying online deep learning in a streaming data platform, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2019/20
- Giovanni Laganà, Rilevazione di fake news basata sull'induzione di insiemi fuzzy, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2019/20
- Simone Quadrelli, Forecasting the occupation of parking slots at Malpensa Airport: a comparison of parametric and machine learning approaches, Laurea magistrale in Data Science and Economics, Università degli Studi di Milano
- 2018/19
- Filippo Vajana, Progettazione e implementazione di misure di affidabilità per problemi di deep learning, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2018/19
- Leonardo Medici, Analisi e perfezionamento di modelli per la valutazione dell'empatia, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2017/18
- Daniele Tria, Delivering online Machine Learning in real-time predictive systems relying on open source distributed streaming processors, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2017/18
- Luca Cermenati, Apprendimento simultaneo di fuzzy set, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2015/16
- Cristiano Aitis, Analisi finanziarie anti-riciclaggio basate su algoritmi di apprendimento bayesiani, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2015/16
- Germana Natalia La Rocca, Sviluppo di un percorso didattico sui sistemi concorrenti per la scuola, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2015/16
- Marco Forlivesi, Ottimizzazione blackbox di funzioni computazionalmente onerose, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2015/16
- Simone Scarano, Gestione della coerenza dell'informazione a priori negli algoritmi di label propagation gerarchici, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2015/16
- Valentina Arrigoni, Unconventional numerical representations for accelerated convolutional neural networks, Laurea magistrale in Matematica, Università degli Studi di Milano
- 2014/15
- Manuel Previtali, Progettazione e sviluppo di un percorso didattico sulla ricorsione come approccio alla soluzione per il problem solving e di un'architettura software di supporto, Laurea magistrale in Informatica per la Comunicazione, Università degli Studi di Milano
- 2013/14
- Leonardo Andrea Calvi, Analisi dell'attendibilità di siti Web per previsioni meteorologiche, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2013/14
- Simone Robutti, Classificazione di dati con etichette incerte tramite metodi basati su vettori di supporto, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2012/13
- Andrea Venturelli, Progettazione e realizzazione di un ambiente online per la fruizione di gare informatiche rivolte a studenti degli istituti secondari di primo e di secondo grado, Laurea magistrale in Informatica per la Comunicazione, Università degli Studi di Milano
- 2012/13
- Omar Negri, Aggregazione e visualizzazione interattiva di dati provenienti da reti sociali, Laurea magistrale in Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione, Università degli Studi di Milano
- 2011/12
- Tommaso Legnani, Utilizzo delle macchine a vettori di supporto nell'apprendimento semi-supervisionato, Laurea magistrale in Matematica, Università degli Studi di Milano
- 2007/08
- Giuseppe Lopes, Algoritmi di controllo del traffico di rete mediante utilizzo di tecniche di granular computing, Laurea in Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano
- 2006/07
- Lorenzo Valerio, Progettazione e analisi di algoritmi di regressione per dati di qualità variabile, Laurea magistrale in Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione, Università degli Studi di Milano
- 2006/07
- Luca Natali, Progettazione e analisi di algoritmi di apprendimento per SVM basati su misure di rilevanza, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2004/05
- Stefano Pilia, Un progetto di e-Democracy e e-Government. Il caso Sardegna, Laurea magistrale in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 2003/04
- Alberto Minora, Algoritmi di apprendimento basati su modelli dinamici per il flusso delle informazioni, Laurea in Informatica, Università degli Studi di Milano
- 1997/98
- Marco Testa, Modelli di apprendimento di algoritmi approssimati per problemi di ottimizzazione combinatoria, Laurea in Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano
Servizio alla comunità scientifica
Partecipazione a editorial board di riviste internazionali
- 2025–oggi
- Frontiers in Genetics (Review Editor)
- 2010–2017
- Mathematics and Computers in Simulation
- 2010–2014
- Intelligent decision technologies
Organizzazione di conferenze
- 2026
- Co-chair del Doctoral Consortium di EANN 2026 (International Conference on Engineering Applications of Neural Networks)
- 2026
- Partecipazione al comitato di programma di AIxIA 2026 (International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence)
- 2025
- Partecipazione al comitato di programma di EANN-EAAAI 2025 (International Conference on Engineering Applications of Neural Networks)
- 2017–2023
- Partecipazione al comitato di programma di DSIR: International Conference on Data Science and Institutional Research
- 2017
- Membro del comitato organizzativo locale del 2017 Bebras international workshop
- 2017
- Membro del comitato organizzativo locale di 21st Century Strategies to Tackle Early School Leaving
- 2009–2015
- Partecipazione al comitato scientifico del Mathematica Italia User Group Meeting
- 2012
- Membro del comitato organizzativo locale di Italian Agile Day 2012
- 2011
- Membro del comitato organizzativo di INFOCULT 2011
- 2011
- Partecipazione al comitato di programma di KES 2011
- 2010
- Partecipazione al comitato di programma di ECML PKDD 2010 (European Conference on Machine Learning / Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases)
- 2010
- Partecipazione al comitato organizzativo del Mathematica Italia User Group Meeting
- 2008
- Partecipazione al comitato tecnico di WCCI2008
- 2007
- Partecipazione al comitato di programma di WIRN 2007/KES2007
- 2006
- Collaborazione all'organizzazione di CISI2006: Conferenza Italiana sui Sistemi Itelligenti
- 2003
- Collaborazione all'organizzazione di WIRN2003 (XIV Workshop Italiano Reti Neurali)
Tutorial, workshop, panel e sessioni speciali
- 2023
- Chair della sessione CLASSIFICATION / SECURITY / ETHOLOGY, in EANN2023
- 2018
- Speaker nella tavola rotonda Zadeh and the Future of Fuzzy Logic, organizzato all'interno di WILF2018
- 2018
- Chair della sessione Computational systems for modelling biological processes, in IWBBIO2017
- 2013
- Speaker nel panel Computational Intelligence Methods for Big Data Analysis, organizzato all'interno di WILF2013
- 2007
- Chair della sessione speciale Learning from uncertain data, in KES 2007/WIRN 2007
- 2006
- Co-chair del workshop New paradigms in hybrid learning systems, alla International Conference of Hybrid Systems and Applications
- 2005
- Tutorial Statistical bases of Machine Learning, alla IDA 2005: Sixth International Symposium on Intelligent Data Analysis
- 2005
- Tutorial Statistical bases of Machine Learning, alla HIS'05: Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems
- 2004
- Tutorial Statistical approaches used in Machine Learning alla 15th European Conference on Machine Learning and 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
- 2004
- Tutorial Statistical approaches used in Machine Learning alla 15th International Conference on Algorithmic Learning Theory
- 2004
- Tutorial Statistical methods for biomedical data processing al XV Workshop Italiano Reti Neurali (WIRN2004)
Attività di revisione
- Riviste (18)
- Applied Sciences · BMC Bioinformatics · Computers and Operations Research · Data Science and Engineering · Engineering Science and Technology, an International Journal · IEEE Access · IEEE Transactions on Fuzzy Systems · IEEE Transactions on Neural Networks · Information Sciences · Intelligenza Artificiale · Journal of Fuzzy Optimization and Decision Making · Mathematics and Computers in Simulation · Neural Computing and Applications · Neural Networks · Neurocomputing · RAIRO – Theoretical Informatics and Applications · Scientific Reports · Theoretical Computer Science
- Conferenze (19)
- AIxIA: International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence · CSTST: International Conference on Soft Computing as Transdisciplinary Science and Technology · DSIR: International Conference on Data Science and Institutional Research · FUN: International Conference on Fun with Algorithms · HIS: International Conference on Hybrid Intelligent Systems · ICANN/ICONIP: Joint 13th International Concerence on Artificial Neural Networks and 10th International Conference on Information Processing · ICTAI: IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence · IJCNN: IEEE International Joint Conference on Neural Networks · IPMU: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems · ISSEP: International Conference on informatics in Schools. Situation, Evolution and Perspectives and Automation · IWBBIO: International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering and Automation · KES: International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems · NAIS05: International Workshop on Natural and Artificial Immune Systems · SOFSEM: International Conference on Current Trends in Theory and Practice on Computer Science · STACS2003: 20th International Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science · The Web Conference · WCCI: IEEE World Congress on Computational Intelligence · WCICA: IEEE World Congress on Intelligent Control and Automation · WIRN: Italian Workshop on Neural Networks
Altre attività
- 2009
- Progettazione del sito Web del Gruppo di Informatica (GRIN)
- 2006
- Progettazione del sito web della Società Italiana Reti Neuroniche
Attività di valutazione
Tesi e commissioni di dottorato
- 2027
- Membro della commissione esaminatrice per il conferimento del Dottorato in Informatica, 0.14IX Ciclo, Università degli Studi di Milano Bicocca.
- 2024
- Revisione di una tesi di dottorato
- 2022
- Revisione di una tesi di dottorato
- 2018
- Revisione di una tesi di dottorato
- 2017
- Membro della commissione esaminatrice per il conferimento del dottorato dell'École doctorale des sciences et technologies de l'information et de la communication, Université de la Côte d'Azur.
- 2015
- Membro della commissione esaminatrice per il conferimento del dottorato dell'École doctorale des sciences et technologies de l'information et de la communication, Université de Nice – Sophia Antipolis.
Progetti di ricerca
- 2023
- FAR (Fondo di Ateneo per la Ricerca) 2023
- 2023
- Ateneo per la ricerca 2023
- 2021
- Research funding scheme A 2020/21
- 2019
- Research funding scheme B 2019/20
- 2019
- Bando SEED (Linea 3 del Piano di Sostegno alla Ricerca)
- 2014
- SIR 2014 (Scientific Independence of young Researchers)
Commissioni per premi
- 2025
- Componente della commissione del Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano, per i Premi di Dottorato con.Scienze 2025.
- 2023
- Prsidente della commissione per l'assegnamento del premio AIFOS «Il punto sulla ricerca in materia di salute e sicurezza in Italia: analisi analitica (data analytics) degli elaborati della biblioteca tesi sicurezza AIFOS».
Servizio istituzionale
Ruoli e commissioni
- 2025–oggi
- Componente del Comitato Tecnico-Scientifico dell'Università degli Studi di Milano per la valutazione delle relazioni dei progetti PRIN.
- 2024–oggi
- Componente della Commissione paritetica docenti-studenti della Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health (Data Science for Economics fino al 2024/25), Università degli Studi di Milano.
- 2024–oggi
- Docente tutor per gli scambi Erasmus+ e la mobilità internazionale della Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health (Data Science for Economics fino al 2024/25), Università degli Studi di Milano.
- 2024–oggi
- Componente del collegio dei docenti del dottorato di ricerca in Informatica, Università degli Studi di Milano.
- 2022–oggi
- Membro della commissione Erasmus del Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano.
- 2021–oggi
- Docente tutor per l'orientamento della Laurea triennale in Informatica, Università degli Studi di Milano.
- 2017–2018
- Componente del collegio dei docenti del dottorato di ricerca in Informatica, Università degli Studi di Milano.
- 2017–2018
- Membro del Comitato ordinatore del Master di II livello in Data science for economics, business and finance dell'Università degli Studi di Milano.
- 2013–2017
- Coordinatore della commissione orientamento della Facoltà di Scienze e Tecnologie dell'Università degli Studi di Milano.
- 2012–2017
- Delegato del Direttore del Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Milano alle attività di orientamento e promozione.
- 2012–2017
- Membro della Giunta del Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano.
- 2010–2017
- Coordinatore della Commissione Orientamento in entrata per l'area Informatica, Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, Università degli Studi di Milano
- 2017
- Membro del Comitato ordinatore del Master di primo livello in Management degli studi clinici in oncologia ed emato-oncologia dell'Università degli Studi di Milano.
- 2013–2015
- Membro del Consiglio dei Tirocini Formativi Attivi afferenti all'area Matematica, Fisica e Informatica, Università degli Studi di Milano.
- 2013–2014
- Membro del gruppo di lavoro sull'orientamento del Senato Accademico dell'Università degli Studi di Milano.
- 2009–2012
- Membro della Giunta del Dipartimento di Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano
- 2008–2010
- Membro della Commissione Orientamento in entrata per l'Area Informatica, Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, Università degli Studi di Milano.
- 2006–2007
- Membro della Commissione Orientamento per l'Area Informatica, Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, Università degli Studi di Milano.
- 2002–2005
- Rappresentante dei Ricercatori all'interno del Consiglio della Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, Università degli Studi di Milano.
Commissioni di selezione
- 2026
- Componente della commissione per l'istituzione di borse di studio per attività di ricerca post-laurea (art. 18, legge 240/2010), Università degli Studi di Milano.
- 2026
- Componente della commissione per l'istituzione di un incarico di ricerca nell'ambito del progetto «Mind your DRug: biobehavioral modEl towArd precision Medicine in depression» (DREAM), Università degli Studi di Milano.
- 2025
- Componente di due commissioni per il conferimento di assegni di ricerca (tipo A e tipo B), Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano.
- 2023
- Componente della commissione giudicatrice per il reclutamento di n. 1 unità di Tecnologo di primo livello, categoria EP presso il Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali - Produzione, Territorio, Agroenergia dell'Università degli Studi di Milano (D.D. n. 4629 del 27/03/2023).
- 2022
- Coordinatore della Commissione di selezione per l'accesso degli studenti stranieri alla Laurea Magistrale in Informatica dell'Università degli Studi di Milano.
- 2020–2021
- Membro della Commissione di selezione per l'accesso degli studenti stranieri alla Laurea Magistrale in Informatica dell'Università degli Studi di Milano.
- 2020
- Membro della commissione esaminatrice per posti di dottorato nell'ambito del progetto «Applications of artificial intelligence to study the interaction between genetic and environmental factors underlying human diseases», multi-annual work-programme in genomics and bioinformatics, Università di Milano e Joint Research Center della Commissione Europea, Ispra.
- 2020
- Membro della Commissione di selezione per l'accesso al master di secondo livello in Bioinformatics and functional genomics dell'Università degli Studi di Milano.
- 2014
- Presidente della commissione per l'accesso al II ciclo dei Tirocini Formativi Attivi per la classe A042 – Informatica presso l'Università degli Studi di Milano (D.R. n. 0292713 del 19.11.2014)
- 2006–2008
- Segretario della commissione giudicatrice per il conferimento delle borse di perfezionamento all'estero per l'Area Informatica, Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, Università degli Studi di Milano.
- 2007
- Segretario della commissione giudicatrice per la procedura di valutazione comparativa bandita dall'Università di Napoli Parthenope per la copertura di un posto di ricercatore nella Facoltà di Giurisprudenza per il settore scientifico-disciplinare INF/01 - Informatica (D.R. n. 489 del 13/07/2005, pubblicato sulla G.U. IV serie speciale n. 61 del 11/08/2006).
- 2007
- Componente della commissione giudicatrice per il rinnovo di un assegno di ricerca per il settore scientifico-disciplinare INF/01 - Informatica presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli Studi di Milano (D.R. n. 0242935 del 28/06/2006).
- 2006
- Segretario della commissione giudicatrice per il conferimento di un assegno di ricerca per il settore scientifico-disciplinare INF/01 - Informatica presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli Studi di Milano (D.R. n. 0242935 del 28/06/2006).
- 2005
- Segretario della commissione giudicatrice per il conferimento di un assegno di ricerca per il settore scientifico-disciplinare INF/01 - Informatica presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli Studi di Milano (D.R. n. 0232741 del 07/03/2005).
- 2002
- Componente della commissione giudicatrice per il conferimento di un assegno di ricerca per il settore scientifico-disciplinare INF/01 - Informatica presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli Studi di Milano (D.R. n. 0214615 del 21/10/2002).
- 2002
- Componente della commissione giudicatrice per la copertura di un posto di categoria C dell'area tecnica, tecnico-scientifica ed elaborazione dati presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli Studi di Milano.
- 2002
- Componente della commissione giudicatrice per la copertura di un posto di categoria D dell'area tecnica, tecnico-scientifica ed elaborazione dati presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli Studi di Milano.
Terza missione
Public engagement
Orientamento in ingresso e placement
- Intervento «Imparare informatica @unimi» all'open day del Liceo Einstein di Milano (30/1/2025).
- Intervento «Mezza vita da informatico» per gli studenti dell'I.I.S. Cardano (3/2/2018).
- Organizzazione di Programmare in Python, un'attività di divulgazione per le scuole.
- Incontri negli istituti secondari lombardi e organizzazione di visite di scolaresche al Dipartimento di Informatica, al fine di presentare l'offerta didattica in area informatica.
- Giornate di accoglienza alle matricole iscritte ai corsi di laurea della classe informatica.
- Presentazione dei corsi di laurea di area informatica agli open day dell'Ateneo.
- Organizzazione degli incontri tra aziende e studenti dei percorsi di «Video Game» e «Predictive Modeling and Data Science» della Laurea magistrale in Informatica del 29/01/2019.
- Organizzazione del percorso di alternanza scuola-lavoro «Come si fa data science» tra febbraio e giugno 2016.
- Organizzazione della scuola estiva «L'informatica come impresa scientifica», nell'ambito del Progetto Eccellenze del MIUR (ex art. 20 del DM n. 435/2015) e in collaborazione con l'Educandato Setti Carraro Dalla Chiesa, nell'anno scolastico 2015/16.
- Presentazione dell'offerta didattica dell'area informatica durante le finali nazionali della First Lego League del 6 e 7 marzo 2015.
- Presentazione dell'offerta didattica dell'area informatica presso New Game Designer, durante le edizioni del 2014 e del 2015.
- Organizzazione delle learning week «Impariamo a giocare con le mappe di Google» (2010 e 2012) e «Il mestiere del data scientist», rivolte agli studenti delle scuole secondarie di secondo grado, tenuti in Università.
- Cicli di lezioni rivolte agli studenti delle scuole secondarie di secondo grado.
Formazione degli insegnanti
- Corso di formazione per docenti sull'utilizzo di strumenti informatici a supporto della didattica della matematica presso la Scuola Militare «Teulié» (Milano, 2025).
- Docenza nell'insegnamento complementare di Didattica dell'informatica per gli anni dal 2015-16 al 2019-20 (all'interno della Laurea magistrale in Informatica).
- Formazione degli insegnanti delle scuole primarie e secondarie nell'ambito del progetto «Digit Iscol@» organizzato dalla Regione Sardegna nel 2016.
- Selezione dei partecipanti al Tirocinio Formativo Attivo (TFA) della classe A042 (Informatica) per l'anno 2012/13 e 2014/15 e al Percorso Abilitante Speciale della stessa classe nell'anno 2013/14.
- Docenza nel corso di Didattica 1 all'interno del TFA della classe A042 (Informatica) per l'anno 2014/15.
- Organizzazione di corsi di aggiornamento per i docenti delle scuole primarie e secondarie presso il Museo Nazionale della Scienza e della Tecnologia «Leonardo da Vinci» nell'anno scolastico 2013/14.
- Docenza nel corso di Didattica dell'informatica all'interno del PAS della classe A042 (Informatica) per l'anno 2013/14.
- Docenza nel corso di Sistemi operativi e reti all'interno del TFA della classe A042 (Informatica) per l'anno 2012/13.
- Docenza dell'insengamento di Laboratorio di elaborazione simbolica all'interno della Scuola Interuniversitaria Lombarda di Specializzazione per l'Insegnamento Superiore (SILSIS) per la classe A042 (Informatica) nell'anno accademico 2006/07.
Divulgazione scientifica
- Organizzazione di «You&AI», uno spazio digitale dedicato all'intelligenza artificiale presso il Museo Nazionale della Scienza e della Tecnologia «Leonardo da Vinci» (2021–2022), con un intervento al suo workshop sul riconoscimento dei volti durante la Notte europea dei ricercatori (24/9/2021).
- Organizzazione dell'evento «Gender gap e informatica: bilanciare o ripensare?» all'interno del Download Innovation Festival (intervento online, 15/9/2021).
- Un breve testo divulgativo sul machine learning per il Museo Nazionale della Scienza e della Tecnologia «Leonardo da Vinci» (2020).
- Intervento «Big data: che ce ne facciamo?» presso il Museo Nazionale della Scienza e della Tecnologia «Leonardo da Vinci» (2018).
- Intervento al convegno «STEM with and in the city» sul gender gap in ambito informatico (Università degli Studi di Milano, 19/4/2017).
- Intervento al convegno «Gli stati generali dell'alternanza scuola-lavoro» sulle attività di alternanza scuola-lavoro in ambito informatico (Università degli Studi di Milano, 10/4/2017).
- Intervento al convegno «Quando i matematici non entrano in aula» sull'insegnamento dell'informatica (PRISTEM, Trento, 9/4/2017).
- Presentazioni e tavole rotonde al Museo Nazionale della Scienza e della Tecnologia «Leonardo da Vinci» nell'ambito della Notte europea dei ricercatori del 2015 e del 2016.
- Esperienze per le scolaresche e il pubblico generale della Notte europea dei ricercatori dal 2013 al 2019.
- Volume «Alan Turing – La nascita dell'intelligenza artificiale», edito da Grandangolo Scienza (in collaborazione con Mattia Monga, Anna Morpurgo e Mauro Torelli).
- La trasmissione radiofonica Digito ergo sum, trasmessa su Radio popolare nel 2011 e nel 2012 (in collaborazione con C. Bellettini, A. Dini, A. Ferrara, V. Lonati e M. Monga).
- Alcune delle esperienze destinate alle scolaresche e al pubblico generale del festival L'avventura della scienza organizzato annualmente dal 2010 al 2012 dalla Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell'Università degli Studi di Milano.
- Una serie di attività di sensibilizzazione riguardo alle riforme del sistema universitario contenute nella legge 230 del 4/11/2005 e nella legge 240 del 30/12/2010 (le cosiddette riforme Moratti e Gelmini) e dei suoi finanziamenti (legge 133 del 6/8/2008), rivolte a docenti e studenti della Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali e più in generale alla cittadinanza.
Apprendimento informale dell'informatica
- La progettazione e la realizzazione di una serie di laboratori di informatica per le scuole primarie e secondarie presso il centro Matematita tra il 2012 e il 2017.
- L'organizzazione delle gare nazionali Bebras dell'Informatica tra gli anni scolastici 2015/2016 e 2018/2019.
- L'organizzazione delle gare del kangourou dell'Informatica tra gli anni scolastici 2011/2012 e 2014/2015.
- L'organizzazione del convegno INFOCULT sulla diffusione dell'informatica come scienza, svoltosi a Gargnano (BS) nel 2011.
Diffusione di software per il calcolo scientifico
- La partecipazione e la collaborazione all'organizzazione del Mathematica Italia User Group Meeting.
- La pubblicazione del libro «Fare mathematica con Mathematica».
- La realizzazione di software libero.
Formazione continua
- 2026
- Python edizione base, per il personale tecnico, amministrativo e bibliotecario
- 2025
- Strumenti informatici a supporto della didattica della matematica, corso di formazione per docenti
- 2024
- Seminario nell'ambito della masterclass «Scienza delle decisioni e intelligenza artificiale»
- 2019
- Python per la data science e introduzione al machine learning, formazione aziendale
- 2017–2018
- Programmazione in Python e basi di dati relazionali, formazione aziendale
- 2007
- Lo sviluppo dei sistemi informatici
- 2004
- Comunicazione scientifica
- 2002–2003
- Sistemi intelligenti per il calcolo simbolico
- 1999–2000
- Programmazione in Visual Basic
Contratti e consulenze
- 2025
- Contratto di formazione docenti, Scuola Militare «Teulié», Milano
- 2024
- Contratto di consulenza «Intelligent processing of legal knowledge bases using large language models», PBV Monitor s.r.l. (responsabile scientifico)
- 2017
- Osservatorio Milano Duomo
- 2017
- Social Thingum
- 2016
- Consorzio Sardegna Ricerche
- 2010
- Centro Orientamento Scuola e Professioni, Università degli Studi di Milano
Lingue straniere
- Madrelingua
- Italiano
- Inglese
- C2 (avanzato)
- Francese
- C2 (avanzato)
- Spagnolo
- B1 (autonomo)