Statistics, Learning and Intelligent Modeling

Il laboratorio «Statistics, Learning and Intelligent Modeling» (SLIM) riunisce un gruppo di ricercatrici e ricercatori del Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Milano.

Le attività del laboratorio sono incentrate sullo sviluppo di metodi per l'analisi intelligente dei dati e coinvolgono svariati aspetti della data science e dell'intelligenza artificiale, combinando tecniche nel campo dell'informatica, della statistica, dell'apprendimento automatico e dell'ottimizzazione.

Il laboratorio è specializzato nell'applicazione di tecniche avanzate di analisi dei dati a vari ambiti scientifici, sia attraverso l'impiego di procedure standard, che mediante lo sviluppo di metodi originali.

Le attività di ricerca del laboratorio sono documentate da varie pubblicazioni su riviste e atti di conferenze internazionali. I membri del laboratorio partecipano a vari progetti e gruppi di lavoro operanti a livello locale, nazionale e internazionale, e sono attivamente impegnati in attività didattiche relative a insegnamenti in corsi di Laurea, Laurea Magistrale e Dottorato di Ricerca. Tali insegnamenti riguardano le aree della statistica, dell'analisi di big data e dell'intelligenza artificiale.

Ultime novità

Data	Descrizione
12/06/2025	Seminario SLIM Michele Ceroni: «Soluzioni puramente apprese per il problema dell'approximate set membership» (in italiano). Laboratorio magistrale al quinto piano del Dipartimento di Informatica, 10:30.
04/06/2025	Seminario SLIM Saumik Bhattacharya: «Convolutional Sparse Coding in Deep Learning» (in inglese). Sala riunioni all'ottavo piano del Dipartimento di Informatica, 10:30.
22/05/2025	Seminario SLIM Antoine Nasra: «Drift detection via hypotheses tests» (in inglese) Sala riunioni al quinto piano del Dipartimento di Informatica, 10:30.
15/05/2025	Dottorato di Ricerca in Informatica (bando 2025/26) Il bando per l'ammissione al Dottorato di Ricerca in Informatica presso l'Università degli Studi di Milano è aperto fino al 13 giugno. Il laboratorio SLIM propone quattro linee di ricerca: «Machine learning in emerging scenarios», «Artificial intelligence methods for anomaly detection», «Succinct machine learning models» e «Learned data structures».
08/05/2025	Seminario SLIM Alessandro Biagiotti: «Quench detection and localization using supervised machine learning» (in inglese). Sala riunioni al quinto piano del Dipartimento di Informatica, 17:00. in inglese.
17/04/2025	Seminario SLIM Antonello Di Rita: «Neural style transfer» (in italiano). Sala riunioni al quinti piano del Dipartimento di Informatica, 10:30.