Informazioni:
Sono uno studente attualmente impegnato nel percorso di laurea magistrale in Intelligenza Artificiale presso l'UniversitĂ degli Studi di Parma.
Nell'anno accademico 2022-2023 ho concluso il mio percorso di laurea in Scienze e Tecnologie Informatiche (classe L-31) presso l'UniversitĂ 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 curruiculum vitae e il mio profilo Github:
Il seguente sito web statico è stato creato tramite il progetto mdBook (licenza mdBook)
I miei progetti
I miei progetti su github
- Progetto di test per approfondire la programmazioni in Objective C (IOS).
- Apple-tv-statistics: Web scraping.
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.
- Consegne per i corsi universitari:
- Consegne Laboratorio Algoritmi e strutture dati.
- Consegne finali per il corso Sistemi Operativi.
- Consegne finali per il corso Programmazione parallela / HPC.
- Presentazione per il corso di Big data E Data mining: foundation DB.
- Presentazione per il corso di Sicurezza Informatica: CVE-2024-3094.
- (ENG) Presentazione per il corso di Fondamenti dell'intelligenza artificiale: Vision transformers' architecture.
- Development of reliable, safe and secure software
- Progetto crittografia: Implementazione in C++ di SHA1.
- (ENG) Contraint programming project: minizinc-2dpacking.
Studio di un predittore, sull’abbandono degli studenti, basato sul monitoraggio delle attività di studio
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 Single layer perceptron (SLP) e Multi layer perceptron (MLP) e come essere potessero predire l'andamento delle carriere degli studenti.
Title in English: Development of a predictor for early drop out of students based on digital resources access.
Link utili
Lingua: Italiano
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