Il progresso dell’AI sta rivoluzionando numerosi campi, inclusa la reumatologia. Questa tesi magistrale mira a esplorare l’impatto dell’intelligenza artificiale nella diagnosi, trattamento e gestione delle malattie reumatiche attraverso una review sistematica della letteratura esistente. Oltre a fornire un’analisi approfondita, lo studente avrà l’opportunità di progettare e sviluppare uno strumento di mining della letteratura. Il tool […]
Tradizionalmente impiegati per compiti di elaborazione e generazione del linguaggio naturale i modelli generativi pre-addestrati (chatgpt e altri simili) hanno recentemente dimostrato una straordinaria capacità di trasferimento delle conoscenze anche nel dominio della visione artificiale. Tuttavia, un aspetto cruciale che merita ulteriore approfondimento è la comprensione di come questi modelli prendano decisioni e interpretino le […]
Questa tesi propone una review dei modelli di reti neurali informate dalla fisica e/o dalla biologia, esplorando i meccanismi delle PINN (Physics-Informed Neural Networks) e delle Bio-inspired neural networks (reti neurali ispirate alla biologia). Tali approcci integrano principi e leggi della fisica e della biologia nel processo di apprendimento, consentendo ai meccanismi neurali di acquisire […]
In questa tesi si richiede di esplorare meccanismi neuro-simbolici per mitigare il “bias” e garantire la “fairness” in contesti critici in cui le componenti neurali svolgono un ruolo chiave nel processo decisionale. Le reti neurali, infatti, sono sempre più utilizzate in applicazioni critiche, come la selezione del personale, la concessione di prestiti o l’assegnazione di […]
Questa tesi si propone di esplorare l’applicazione di reti neurali per la risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria su grafi. I problemi di ottimizzazione su grafi sono ampiamente diffusi in vari settori, come la logistica e la pianificazione dei trasporti. Le reti neurali offrono un potenziale significativo per affrontare questi problemi complessi grazie alla loro […]
Lo svolgimento di questa tesi permetterà di esplorare le frontiere dell’elaborazione dei segnali attraverso l’applicazione di meccanismi avanzati di deep learning. Un’attenzione particolare verrà rivolta all’analisi di segnali in ambiti cruciali quali quello fisiologico e/o allo studio di profili spettrali in applicazioni di particolare importanza. In questi ambiti, infatti, il “Signal Processing” assume un ruolo […]
Questa tesi ha come obiettivo lo sviluppo di un chatbot destinato a fornire supporto personalizzato nell’ambito dei Servizi alla Persona. Il chatbot dovrà interagire in modo naturale ed efficace congli utenti. Potrà offrire informazioni, consigli e suggerire risorse rilevanti sul territorio in aree cruciali della vita quotidiana come salute, istruzione, assistenza ed inclusione sociale. Sarà […]
Lo stage è finalizzato alla realizzazione di una ‘data visualization’/nomogramma dinamico che permetta agli utenti del tool https://dss-quality-assessment.vercel.app/step/1 di leggere la qualità reale di un sistema di supporto decisionale di tipo classificatorio, in funzione della accuratezza dei dati di training e della affidabilità degli stessi, calcolate in base alle capacità degli annotatori coinvolti. Al momento […]
La tesi o stage è finalizzata all’implementazione e valutazione di algoritmi di clustering basati su intuitionistic fuzzy sets. Gli intuitionistic fuzzy sets sono un modello di rappresentazione e gestione dell’incertezza concepito come generalizzazione dei fuzzy set. Un intuitionistic fuzzy set è definito da una coppia di funzioni (m: X -> [0,1], v: X -> [0,1]) […]
La tesi o stage è finalizzata all’implementazione e valutazione di algoritmi di clustering basati su shadowed sets. Gli shadowed sets sono un modello di rappresentazione e gestione dell’incertezza basato su una rappresentazione approssimata di un insieme mediante tre valori: 1, per denotare gli elementi che sicuramente appartengono all’insieme; 0, per denotare gli elementi che sicuramente […]