Serie di seminari all'IAC "AIM: Artificial Intelligence and Mathematics, fundamentals and beyond”
L’Istituto per le Applicazioni del Calcolo “Mauro Picone” del Consiglio Nazionale delle Ricerche è lieto di annunciarvi l'inizio del ciclo di seminari “AIM: Artificial Intelligence and Mathematics, fundamentals and beyond”, con appuntamenti ogni due settimane online il Martedì alle ore 14:30 a partire dal giorno 17 novembre 2020. Tutte le informazioni sono reperibili sulla seguente pagina web: https://sites.google.com/view/aimseminars/
Lo scopo di questi seminari è quello di far incontrare ricercatori di aree diverse, per scambiare risultati, strumenti ed idee. Inoltre, ci si propone di mostrare aspetti sia modellistici che applicativi della IA. Questa iniziativa ha anche l’intenzione di aiutare a ridurre la distanza tra i modelli matematici e la teoria/tool della IA, in modo che i ricercatori di entrambi i campi possano beneficiarne.
Questa iniziativa seguirà il seguente calendario provvisorio, che verrà aggiornato in seguito con le date di altri seminari, con uscita streaming sul canale Youtube dell’IAC (il link sulle date dei singoli seminari e sul sito web https://sites.google.com/view/aimseminars/):
speaker: Fosca Giannotti, Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione “A. Faedo”-CNR (https://kdd.isti.cnr.it/people/giannotti-fosca)
Titolo: Explainable AI: Science and technology for the eXplanation of AI decision making
Speaker: Amedeo Cesta, Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione - CNR (https://www.istc.cnr.it/people/amedeo-cesta)
Titolo: Intelligenza Artificiale: recenti sviluppi, impatto sociale, ed una interpretazione
Speaker: Alfredo Milani, Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università di Perugia (http://www.dmi.unipg.it/milani/)
Titolo: Predire il futuro: social network e intelligenza artificiale
Speaker: Pierluigi Contucci, Dipartimento di Matematica dell’Università di Bologna (https://www.dm.unibo.it/~contucci/)
Titolo: Matematica e apprendimento automatico, l'approccio meccanico statistico
Speaker: Ernesto De Vito, Dipartimento di Matematica dell’Università di Genova (https://www.dima.unige.it/~devito/)
Titolo: Machine Learning dal punto di vista dei problemi inversi
Con preghiera di diffusione tra tutti i possibili interessati.
Per ulteriori informazioni è possibile contattare i.defeis@iac.cnr.it o flavio.lombardi@cnr.it.
