IN550 - Machine Learning - AA 2019-2020

Prof. Filippo Castiglione


Questo è il sito web del corso Machine Learning attivo presso il Corso di Laurea in Matematica del Dipartimento di Matematica e Fisica dell'Università Roma Tre.

Su questo sito web potrai trovare informazioni generali sul corso, sui prerequisiti necessari per sostenere l'esame e sul programma degli argomenti che generalmente vengono trattati ; una descrizione sintetica degli argomenti trattati durante le lezioni di questo anno accademico; informazioni sugli esami e sulle eventuali prove di esonero che si sono tenute durante questo anno accademico; alcuni riferimenti bibliografici ai testi consigliati e ad altre fonti utili per approfondire gli argomenti trattati nel corso o altri argomenti correlati; una bacheca per gli annunci e le comunicazioni relative al corso.


Filippo Castiglione - Professore a contratto di Informatica

  • Formazione:
    Ph.D. "Doktor der Naturwissenshaften", Die Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät der Universität zu Köln, Deutschland, 2001; Laurea in Scienze dell'Informazione, Università Statale di Milano, 1993.
  • Interessi:
    Metodi Computazionali per la Biologia, Bioinformatica, Immunologia Computazionale, Modellistica Matematica, Simulazione, Sistemi Complessi, High Performance Computing, Econofisica, Pattern Recognition, Machine Learning, Reti Neurali.
  • Attività didattica corrente:
    IN470 - Metodi Computazionali per la Biologia, Università Roma Tre. IN550 - Machine Learning, Università Roma Tre.
  • Attività didattica passata:
    Metodi Computazionali per la Biologia (AA: 2015-16, 2016-17, 2017-18), Università Roma Tre. Bioinformatics (2015), Departamento de Bioquímica e Imunologia of the Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil; Elementi di sicurezza nei sistemi Unix/Linux/Windows (2004-2005), Master di primo livello in "Sicurezza dei sistemi e delle reti informatiche per l'impresa e la pubblica amministrazione", Università degli Studi "La Sapienza", Roma; Mathematical Modeling of Biological Systems (invited lecturer, 2002), Intstitute for Theoretical BioPhysics, Humboldt-Universität, Berlin; Tecniche di Programmazione (2000), Corso di Laurea in Scienze dell'Informazione, Università degli Studi "La Sapienza", Roma.
  • Ricevimento:
    Lunedì dalle 14:00 alle 15:00 su appuntamento
    • Indirizzo:
      Via dei Taurini 19, 00185 - Roma, Istituto per le Applicazioni del Calcolo "M.Picone", Consiglio Nazionale delle Ricerche, stanza 310 (terzo piano)
    • Telefono:
      +39 06 4993 7352
    • e-mail:
      filippo.castiglione(at)cnr(dot)it
    • Url:
      www.iac.cnr.it/~filippo
    • Altre Informazioni:
      Dirigente di ricerca presso l'Istituto per le Applicazioni del Calcolo "M.Picone" del CNR; Coordinatore del progetto EU-FP7 MISSION-T2D (2013-2016, www.mission-t2d.eu); Principal Investigator per i progetti EU-FP6 ImmunoGrid e ComplexDis; Responsabile della commessa CNR SV.P18.002 dal titolo "Modellizzazione quantitativa di sistemi biologici complessi" (dal 2007), presso il Dipartimento di Scienze della Vita del CNR; Membro dell'Editorial Board per le riviste PLoS One, Immunome Research e The Open Bioinformatics Journal; Section Editor della sezione "Agent based modeling and simulation" della Springer's Encyclopedia of Complexity and System Science; Membro del comitato editoriale di conferenze internazionali nell'ambito della Computer Science e della Systems Biology; Referee per riviste della IEEE, Oxford Journals, Springer-Verlag, Elsevier e altre; Expert Evaluator per la Commissione Europe per la valutazione e l'implementazione di progetti di ricerca per il tema ICT for Health del Settimo Programma quadro (FP7); Valutatore di progetti di ricerca per vari enti di ricerca internazionali (FOM, NPU, INCa, NWO, ISF, ARO, LSC, FWF).