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Bias from the Wild

Martedì 26 maggio alle 11, su piattaforma Zoom, videoconferenza inaugurale del ciclo di seminari online "Computer Vision & Machine Learning" tenuta da Nello Cristianini (University of Bristol)

Martedì 26 maggio alle 11, si inaugura con il seminario "Bias from the Wild" il ciclo di online di seminari dal titolo "Computer Vision & Machine Learning" organizzato dai docenti Sebastiano Battiato (Università di Catania) e Emanuele Frontoni (Università Politecnica delle Marche) con il patrocinio dell'Associazione italiana per la ricerca in Computer Vision, Pattern Recognition e Machine Learning (CVPL).

I seminari gratuiti sono aperti agli studenti universitari e di dottorato dei corsi affini ai settori della Computer Vision, Pattern Recognition e Machine Learning e sono tenuti in italiano da ricercatori internazionali.

Il primo seminario sarà tenuto da Nello Cristianini, professor of Artificial Intelligence della University of Bristol. Il docente, che ha ricevuto un premio Advanced Grant del CER e al merito Wolfson della Royal Society, illustrerà le sue ricerche nei settori data science, artificial intelligence, machine learning and applications to computational social sciences, digital humanities, news content analysis.

Nello Cristianini ha contribuito ampiamente nel campo dell'Intelligenza Artificiale statistica. Ha ricoperto incarichi all'Università della California, a Davis e a Berkeley, e in molte altre istituzioni. È stato assistente di ricerca alla Royal Holloway, Università di Londra. Ha conseguito un dottorato di ricerca all'Università di Bristol, un master alla Royal Holloway dell'Università di Londra, e una laurea in fisica presso l'Università di Trieste. Dal 2001 è Action Editor del Journal of Machine Learning Research (JMLR) e dal 2005 anche Associate Editor del Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR). È coautore dei libri 'An Introduction to Support Vector Machines' e 'Kernel Methods for Pattern Analysis' con John Shawe-Taylor, e "Introduzione alla genomica computazionale" con Matt Hahn (tutto pubblicato dalla Cambridge University Press).

(26 maggio 2020)

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