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Informazioni:

Nell’anno accademico 2025-2026 ho conseguito la laurea magistrale in Intelligenza Artificiale presso l’Università degli Studi di Parma. Da febbraio 2026 collaboro con Xplora nell’ambito del Ground Penetrating Radar e dell’intelligenza artificiale.

Nell’anno accademico 2022-2023 ho concluso il mio percorso di laurea triennale in Scienze e Tecnologie Informatiche (classe L-31) presso l’Università degli Studi di Parma.

Questo sarà un luogo dove caricherò informazioni relative ai miei progetti personali e al mio percorso accademico, ove possibile.

Note

Nota Bene: i contenuti pubblicati in questo sito sono frutto del mio pensiero individuale e non sono in alcun modo riconducibili a terze parti.

Link utili per poter visionare il mio curriculum vitae e il mio profilo GitHub:

Il seguente sito web statico è stato creato tramite il progetto mdBook (licenza mdBook)

I miei progetti

github

Note

Le seguenti repository sono state create per scopi accademici, se nel link è presente l’etichetta ENG significa che il contenuto è in lingua inglese.

Borsa di Ricerca progetto universitario

Il progetto prevede lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale per l’integrazione con il datalake di Ateneo sull’utilizzo delle risorse digitali per la predizione di indicatori (abbandoni, tempi di laurea), per la creazione di nuove analisi da implementare e portare in produzione. Si prevede la normale manutenzione software del servizio offerto dal portale.

Descrizione del Portale delle carriere Unipr

Il portale rappresenta uno strumento, ad uso interno, per la misura quantitativa delle performance di ciascun Corso di Laurea tramite i dati provenienti dalle carriere universitarie.

Il portale è stato sviluppato in Angular, i grafici sono generati con la libreria Echarts, le elaborazioni offline sono programmate in Python, mentre la generazione dei report in linguaggio naturale è realizzata in Typescript.

Studio di un predittore, sull’abbandono degli studenti, basato sul monitoraggio delle attività di studio

Sommario

L’obiettivo del progetto è stato quello di creare un Proof of concept di un predittore, tramite una rete neurale ad apprendimento supervisionato, con lo scopo di prevedere l’andamento accademico degli studenti dell’Università degli studi di Parma tramite l’utilizzo delle frequenze di accesso ai dati provenienti dai servizi didattici di ateneo. All’interno della tesi sono state utilizzate reti neurali basate su Single layer perceptron (SLP) e Multi layer perceptron (MLP) per valutare come esse potessero predire l’andamento delle carriere degli studenti.

Abstract

The objective of the project was to create a proof of concept for a predictor, using a supervised learning neural network, with the aim of forecasting the academic performance and dropout risk of students at the University of Parma through the analysis of access frequencies to digital educational services. Within the thesis, neural networks based on Single-Layer Perceptron (SLP) and Multi-Layer Perceptron (MLP) were utilized to evaluate how they could predict the progression of students’ academic careers.

Sistema robotico vision-guided per l’automazione flessibile basato su Answer Set Programming (ASP)

Sommario

Questa tesi propone la progettazione e l’implementazione di un sistema robotico vision-guided per l’automazione flessibile di task complessi e ripetitivi, con una vocazione particolare per gli scenari critici del settore medicale. Il progetto si distacca dai tradizionali paradigmi di automazione rigida introducendo un’architettura decisionale dinamica basata su Answer Set Programming (ASP). Questo approccio logico-dichiarativo consente di elaborare piani d’azione robusti e adattabili alle variazioni dell’ambiente, garantendo al contempo l’interpretabilità del processo decisionale. In questo modo, il sistema fornisce spiegazioni formali per le azioni eseguite, allineandosi ai principi dell’Explainable AI (XAI) per promuovere trasparenza, sicurezza e affidabilità.

Abstract

This thesis proposes the design and implementation of a vision-guided robotic system for the flexible automation of complex and repetitive tasks, with a particular focus on critical scenarios in the medical-pharmaceutical sector. The project departs from traditional rigid automation paradigms by introducing a dynamic decision-making architecture based on Answer Set Programming (ASP). This logical-declarative approach allows the development of robust action plans adaptable to unforeseen environmental events, while supporting the interpretability of the decision-making process. The system is designed to provide formal explanations for the executed actions, aligning with the principles of Explainable AI (XAI) to promote transparency, safety, and reliability.

Link utili

Lingua: Italiano

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