- Docente responsabile
- MARCO DOMENICO SANTAMBROGIO
- CCS proponenti
- Ingegneria Informatica
- CFU
- 2
- Ore in presenza
- 12
- N° max studenti
- 100
- Criteri di selezione
- Ordine di arrivo, totale 100, di cui max 30 in presenza
- Parole chiave:
- Deep Learning, Grafi, Graph Machine Learning, Reti Biologiche
- Tag
- Ingegneria, Intelligenza artificiale, Salute e scienze della vita, Tecnologie dell'informazione
Descrizione dell'iniziativa
Grazie alla capacità di modellare relazioni complesse tra entità, il Graph Mahine Learning (GML) trova oggi applicazioni in medicina, bioinformatica, chimica computazionale, ma anche nei sistemi di raccomandazione e nella sicurezza informatica. Questo corso ha l'obiettivo di introdurre i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico su grafi, con un focus particolare sulle Graph Neural Networks e le loro applicazioni nel contesto biomedico e social network. Gli studenti acquisiranno le competenze per rappresentare, analizzare e modellare dati a struttura non euclidea, come grafi di proteine, reti geniche o interazioni tra utenti. Il corso prevede lezioni teoriche in cui verranno affrontati temi come: rappresentazione dei grafi, convoluzioni, pooling, architetture e tecniche di training. Le sessioni pratiche, svolte in Python, consentiranno agli studenti di applicare i modelli studiati su dataset reali, tra cui reti biologiche e social network. A conclusione del percorso, gli studenti parteciperanno a una challenge in cui dovranno sviluppare e valutare un modello di GML su un problema reale, selezionato tra i dataset proposti. Il superamento dell'attività sarà basato sulla partecipazione e sulla consegna della soluzione sviluppata per la challenge. Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di comprendere i principi chiave del Graph Machine Learning, leggere la letteratura scientifica più recente sull'argomento e progettare soluzioni efficaci per problemi reali in ambito biomedico, sociale e oltre.
Periodo di svolgimento
dal Ottobre 2025 a Ottobre 2025
Calendario
- 13/10/2025 - 18:00/20:00 - Aula Beta, Ed. 24 – Piano Terra
- 15/10/2025 - 18:00/20:00 - Aula Beta, Ed. 24 – Piano Terra
- 20/10/2025 - 18:00/20:00 - Aula Beta, Ed. 24 – Piano Terra
- 22/10/2025 - 18:00/20:00 - Aula Beta, Ed. 24 – Piano Terra
- 27/10/2025 - 18:00/20:00 - Aula Beta, Ed. 24 – Piano Terra
- 29/10/2025 - 18:00/20:00 - Aula Beta, Ed. 24 – Piano Terra