Il quinto e ultimo appuntamento del ciclo di seminari di primavera, promosso presso la sede reatina del dipartimento DAFNE (Unitus), accompagnerà i partecipanti nel mondo in continua espansione dell’intelligenza artificiale e del Machine Learning. Relatore del seminario dal titolo “Introduzione al Machine Learning e ai suoi utilizzi in campo agrario e forestale”, in programma martedì 30 maggio dalle ore 17 alle ore 18, sarà il dottor Luciano Ortenzi, ricercatore presso il dipartimento DAFNE e docente di “Sistemi Informativi” nell’ambito del corso di laurea magistrale in “Gestione Digitale dell’Agricoltura e del Territorio Montano”, esperto di applicazioni del Machine Learning nei settori dell’agroalimentare e dell’ambiente forestale e sottomarino. L’incontro sarà fruibile in modalità mista, in aula 2 presso il Polo Universitario di Rieti (Via A.M.Ricci 35/A) e su Zoom.
Nel corso del suo intervento, il dottor Ortenzi introdurrà i concetti di intelligenza artificiale e Machine Learning, descrivendo nel dettaglio il funzionamento e gli utilizzi di quest’ultimo. A seguire verranno descritti alcuni esempi applicativi con particolare focus sul campo agroalimentare e forestale, su cui si concentrano le personali esperienze di ricerca dell’esperto.
Luciano Ortenzi è un esperto in informatica e data science, fisica, matematica e modellistica statistica. Le sue competenze includono analisi e pulizia dei dati, Machine Learning, Deep Learning e simulazioni numeriche. A seguito della laurea in Fisica, conseguita nel 2009 presso l’Università La Sapienza di Roma, ha svolto un dottorato di ricerca in Fisica presso il Max Planck institute di Stuttgart. Ha svolto attività di ricerca presso il CNR e il CREA ed è attualmente ricercatore a tempo determinato di tipo B presso l’Università degli Studi della Tuscia. La sua attività di ricerca (di base e applicata) è al momento focalizzata sulla comprensione, lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni basate sul’intelligenza artificiale per l’elaborazione di immagini (rgb, multi e iperspettrali), suoni e spettri ottici.
Il seminario sarà aperto al pubblico e fruibile in modalità mista, in aula e su piattaforma Zoom. È inoltre previsto il riconoscimento di crediti formativi per gli iscritti al Conaf.
