{"id":327,"date":"2023-05-30T10:09:42","date_gmt":"2023-05-30T08:09:42","guid":{"rendered":"https:\/\/aiml.unich.it\/?p=327"},"modified":"2025-06-12T09:21:36","modified_gmt":"2025-06-12T07:21:36","slug":"matematica-per-ia-e-ml-congresso-umi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/umi.dm.unibo.it\/math-ai-ml\/2023\/05\/30\/matematica-per-ia-e-ml-congresso-umi\/","title":{"rendered":"Matematica per IA e ML \u2013 Congresso UMI"},"content":{"rendered":"\n

Programma SS3<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Matematica per l\u2019Intelligenza Artificiale e il Machine Learning<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

Congresso UMI, Pisa, Settembre 2023<\/a><\/h3>\n\n\n\n

Mercoled\u00ec 6 settembre<\/h2>\n\n\n\n

11:00\u201311:40 \u00a0 Sara Negri<\/strong>, Universit\u00e0 di Genova
Proofs and refutations by construction<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

11:40\u201312:00 \u00a0 Margherita Zorzi<\/strong>, Universit\u00e0 di Verona
Modalit\u00e0, conoscenza e teoria della dimostrazione<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

12:00\u201312:20 \u00a0 Gianluca Amato<\/strong>, Universit\u00e0 di Chieti\u2013Pescara
Deep Reinforcement Learning for Theorem Proving<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

12:20\u201312:40 \u00a0 Silvia Crafa<\/strong>, Universit\u00e0 di Padova
Power and limits of Formal Methods in AI<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

12:40\u201313:00 \u00a0 Silvio Ghilardi<\/strong>, Universit\u00e0 di Milano
Insegnare Logica per l\u2019Intelligenza Artificiale: un\u2019esperienza didattica<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Gioved\u00ec 7 settembre<\/h2>\n\n\n\n

11:00\u201311:40 \u00a0 Francesco Morandin<\/strong>, Universit\u00e0 di Parma
MCTS, AlphaGo and Mathematics<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

11:40\u201312:00 \u00a0 Maurizio Parton<\/strong>, Universit\u00e0 di Chieti\u2013Pescara
Deep reinforcement learning and mathematics<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

12:00\u201312:20 \u00a0 Patrizio Frosini<\/strong>, Universit\u00e0 di Bologna
Dallo studio dell\u2019insieme dei dati all\u2019analisi dello spazio degli osservatori: come la geometria degli operatori equivarianti non espansivi pu\u00f2 aiutarci nell\u2019interpretazione delle informazioni<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

12:20\u201312:40 \u00a0 Silvia Villa<\/strong>, Universit\u00e0 di Genova
Zeroth order optimization with structured directions<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

12:40\u201313:00 \u00a0 Luca Zanni<\/strong>, Universit\u00e0 di Modena\u2013Reggio Emilia
Metodi del gradiente stocastico per problemi di ottimizzazione nel machine learning<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

16:35\u201318:20 \u00a0 Riunione Gruppi UMI<\/em><\/strong> (Polo Carmignani, Aula Bianchi, Azzurra, e Dini)<\/p>\n\n\n\n

Venerd\u00ec 8 settembre<\/h2>\n\n\n\n

14:30\u201315:10 \u00a0 Claudio Canuto<\/strong>, Politecnico di Torino
Variational Physics-Informed Neural Networks in the discretization of elliptic problems<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

15:10\u201315:30 \u00a0 Paolo Zunino<\/strong>, Politecnico di Milano
A deep learning approach to reduced order modelling of parameter dependent PDEs<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

15:30\u201316:10 \u00a0 Ernesto De Vito<\/strong>, Universit\u00e0 di Genova
Understanding Neural Networkswith Reproducing Kernel Banach Spaces<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

16:10\u201316:30 \u00a0 Gian Paolo Leonardi<\/strong>, Universit\u00e0 di Trento
Rate-convergence, smoothing schedules, and the training of quantised DNNs<\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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