MODELLO

Denominazione corso di dottorato: INFORMATICA E MATEMATICA

1. Informazioni generali

Corso di Dottorato

Il corso è:	Rinnovo
Denominazione del corso	INFORMATICA E MATEMATICA
Cambio Titolatura?	NO
Nuova denominazione del corso	INFORMATICA E MATEMATICA
Ciclo	41
Data presunta di inizio del corso	01/10/2025
Durata prevista	3 ANNI
Dipartimento/Struttura scientifica proponente	Informatica
Numero massimo di posti per il quale si richiede l’accreditamento ai sensi dell’art 5 comma 2, DM 226/2021	24
Dottorato che ha ricevuto accreditamento a livello internazionale (Joint Doctoral Program):	NO	se altra tipologia: -
Presenza di eventuali curricula?	SI
LINK alla pagina web di ateneo del corso di dottorato	http://dottorato.di.uniba.it

Descrizione del progetto formativo e obiettivi del corso

Descrizione del progetto:

I Dipartimenti di Informatica e di Matematica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro propongono congiuntamente il corso di dottorato in "Informatica e Matematica". Le aree interessate sono l'Area 01 - Matematica e Informatica, in cui confluiscono docenti inquadrati nei settori scientifico disciplinari MAT, INF/01 e l'Area 09 - Ingegneria Industriale e dell’Informazione in cui confluiscono docenti inquadrati nel settore scientifico disciplinare ING-INF/05.
Il Dottorato si struttura in due curricula:
- Informatica
- Matematica
Questi si riferiscono a due distinte discipline scientifiche, ma fortemente correlate (i fondamenti teorici dell'informatica affondano le loro radici nella matematica; molti processi di calcolo matematico sono automatizzati attraverso complessi algoritmi informatici).

I docenti che sostengono i due curricula collaborano attivamente da anni su tematiche di interesse comune (es., Intelligenza Artificiale, Big Data, Data Science, Tecnologie informatiche per l'insegnamento della matematica, algoritmi e matematica computazionale), anche attraverso numerose tesi di laurea e la compartecipazione a progetti di ricerca.
Il progetto formativo prevede la ricerca individuale, la frequenza di corsi avanzati e di seminari.
La ricerca individuale, guidata da un supervisore, termina con la presentazione di una tesi originale di dottorato. Il Collegio assegna un supervisore e un co-supervisore ad ogni studente. Per favorire l’avanzamento delle conoscenze in alcuni casi si assegnano anche più co-supervisori. Gli studenti hanno una scrivania in uno dei laboratori di ricerca o degli studi del dipartimento di Informatica o del dipartimento di Matematica e interagiscono con i membri dei dipartimenti (docenti, giovani ricercatori, personale tecnico e amministrativo, studenti). Essi devono avere incontri formali con i supervisori almeno una volta al mese. Durante i tre anni gli studenti presentano regolarmente la loro attività di ricerca durante i PhD days (giornate in cui i dottorandi incontrano i membri dei dipartimenti, gli studenti dei corsi di laurea magistrali e i rappresentanti delle aziende) e in seminari interni, inoltre partecipano a conferenze e scuole estive, sia in Italia che all’estero. Per favorire l'internazionalizzazione è consigliato un periodo di studio all’estero o in Italia presso altre sedi di almeno 3 mesi.
Ogni dottorando deve seguire corsi avanzati per un totale di 15 crediti (ogni credito corrisponde a 8 ore di lezione frontale o 15 ore di laboratorio). Lo studente sceglie i corsi da seguire durante i primi due anni in attinenza alla sua attività di ricerca. È richiesto un esame finale, da dare entro il secondo anno di dottorato, per quattro esami, per un totale di almeno 8 crediti. Due di questi esami devono essere sostenuti entro il primo anno.
Durante i tre anni di corsi gli studenti devono seguire seminari per almeno 40 ore. Le tematiche proposte variano dalla linguistica, all’informatica, alla gestione della ricerca e della conoscenza dei sistemi di ricerca e dei sistemi di finanziamento, alla valorizzazione dei risultati della ricerca e della proprietà intellettuale. Tali seminari consentono una formazione interdisciplinare, multidisciplinare e transdisciplinare, come richiesto dall’art.4, comma 1, 2)f del “Regolamento recante modalità …. da parte degli enti accreditati” del DM n.226 del 14 Dicembre 2021. Inoltre, è suggerita la partecipazione a seminari tematici organizzati annualmente dai vari dipartimenti nell’ambito delle tematiche di ricerca avanzate.

Per informazioni:

Dottorato di ricerca in Informatica e Matematica
cicli dal XXIX (29°) al XL (40°)
http://dottorato.di.uniba.it

Obiettivi del corso:

Il Dottorato di Ricerca in Informatica e Matematica mira a formare ricercatori e figure professionali di alto livello, in grado di dare contributi significativi sia all'avanzamento delle conoscenze che allo sviluppo di applicazioni e tecnologie innovative. Le ricerche che i dottorandi affrontano includono tematiche quali Big Data e Industria 4.0. Nei cicli XXXVII, XXXVIII, XXXIX e XL ci sono dottorandi che svolgono ricerca su metodologie e applicazioni relative a Intelligenza Artificiale, Big Data, Industria 4.0, Symbiotic AI, Cybersecurity, Geometria, Probabilità e Statistica, Analisi Matematica, Fisica Matematica, Didattica della Matematica e Analisi Numerica. Alcune ricerche hanno un forte carattere multidisciplinare; ad esempio, negli ultimi cicli ci sono stati alcuni dottorandi che hanno lavorato in bioinformatica, altri che hanno considerato applicazioni a beni culturali; altre tematiche di ricerca multidisciplinari sono Data Science e Applications in Healthcare.
Al termine degli studi, il dottore di ricerca dovrà conoscere in modo approfondito lo stato dell’arte nel filone di ricerca in cui si inquadra la sua tesi, essere in grado di colloquiare con ricercatori su tematiche affini, partecipare a progetti internazionali d’avanguardia, individuare e valorizzare le ricadute applicative e tecnologiche delle sue ricerche. Avrà anche la capacità di inserirsi, secondo la propria vocazione, sia in realtà che privilegiano gli aspetti più teorici della ricerca (università, laboratori di ricerca), sia in contesti in cui gli aspetti applicativi risultano preponderanti (imprese), nonché nella pubblica amministrazione e nel terziario avanzato.

Sbocchi occupazionali e professionali previsti

La domanda di ricerca, sviluppo e capacità decisionali nelle due discipline e la conseguente necessità di formare ricercatori in numero adeguato alle necessità delle strutture pubbliche di ricerca e delle industrie sono sempre più pressanti. L'ultimo incontro con le parti sociali svolto il 20 maggio 2024 ha evidenziato questa necessità. Il programma Horizon Europe considera prioritari gli investimenti in ricerca e innovazione nel campo di, per esempio, “World leading data and computing technologies” o “ A human-centred and ethical development of digital and industrial technologies”. Il PNRR inoltre ha come tematiche di rilievo molti ambiti nei quali le competenze dei dottori di ricerca in Informatica e Matematica risultano fondamentali, ricordiamo le tematiche relative ad Intelligenza Artificiale, Symbiotic AI, Human Computer Interaction, Scienze e Tecnologie Quantistiche, Cybersecurity, Aereospazio, Simulazioni, calcolo e analisi dei dati ad alte prestazioni.

Dall'analisi dei dati occupazionali risulta che i dottori di ricerca in Informatica e Matematica dell'Università di Bari sviluppano competenze spendibili non solo nel mondo accademico, ma anche in enti di ricerca pubblici e privati e in aziende tecnologicamente avanzate. Infatti, tutti i dottori di ricerca degli ultimi tre cicli conclusi svolgono attività di lavoro adeguate al titolo.
In particolare, un dottore del XXXV ciclo, che ha usufruito nei tre anni di dottorato di un contratto di apprendistato da parte di Exprivia S.p.A. attualmente lavora presso NTT Data, un altro è dipendente Fincons. Due dottori del XXXV e due del XXXVI ciclo sono stati assunti come ricercatori o come assegnisti nell'ambito dei progetti PNRR. Un dottore del XXXVII ciclo è entrato a far parte del Joint Research Centre (JRC) della Commissione Europea, sede di Ispra (VA), dopo avervi trascorso 15 mesi di stage durante il dottorato, un dottorando lavora presso l’Istituto di Ricerca Minds, e un altro presso l’azienda SER&P.
Diversi dottori ricoprono posizioni di ricercatore e assegnista in Italia (Università Politecnica delle Marche, Università Cattolica sede di Brescia, Libera Università di Bolzano, ...) e all' Estero (Università di Perth, Australia; Università di Gothenburg, Svezia; INRAE Montpellier, Francia; ...). Molti hanno partecipato, durante il dottorato, a progetti di ricerca basati su rapporti organici con imprese, università e istituti di alta formazione (collaborazioni in progetti di interesse nazionale finanziati dal MIUR e partecipazione a consorzi con Università straniere e con imprese e istituti di ricerca europei in Progetti Integrati e Reti di Eccellenza). I dottorandi partecipano ad attività di terza missione, in particolare si cita la Notte Europea dei Ricercatori.

Sede amministrativa

Ateneo Proponente:	Università degli Studi di BARI ALDO MORO
N° di borse finanziate	7
Sede Didattica	Bari

Tipo di organizzazione

1) Dottorato in forma non associata (Singola Università/Istituzione)

Informazioni di riepilogo circa la forma del corso di dottorato

Dottorato in forma non associata	SI
Dottorato in forma associata con Università italiane	NO
Dottorato in forma associata con Università estere	NO
Dottorato in forma associata con enti di ricerca italiani e/o esteri	NO
Dottorato in forma associata con Istituzioni AFAM	NO
Dottorato in forma associata con Imprese	NO
Dottorato in forma associata – Dottorato industriale (DM 226/2021, art. 10)	NO
Dottorato in forma associata con pubbliche amministrazioni, istituzioni culturali o altre infrastrutture di R&S di rilievo europeo o internazionale	NO
Dottorato in forma associata – Dottorato nazionale (DM 226/2021, art. 11)	NO

2. Eventuali curricula

Curriculum dottorali afferenti al Corso di dottorato

n.	Denominazione Curriculum	Breve Descrizione
1.	INFORMATICA	Al collegio docenti afferiscono docenti dell'Area 01, Scienze Matematiche e Informatiche, nel settore disciplinare IINFO-01/A e docenti dell'Area 09, Ingegneria industriale e dell'informazione, nel settore disciplinare IINF-05/A dell'Università degli studi di Bari. I docenti portano avanti numerose collaborazioni scientifiche con altre Università e centri di ricerca italiani e esteri e anche con aziende, testimoniate da pubblicazioni scientifiche su riviste e atti di congressi internazionali. Sono presenti anche collaborazione con i docenti del curriculum Matematica, mantenendo l’individualità delle differenti discipline. Le attività di ricerca del curriculum informatica includono: Artificial Intelligence, Big Data e Data Science, Cybersecurity, Computer Vision and Applications, Data Bases and Knowledge Bases, Human-Computer Interaction, Software Engineering, Technology-Enhanced Learning.
2.	MATEMATICA	Al collegio docenti afferiscono docenti dell’Area 01, Scienze Matematiche e Informatiche, nei settori disciplinari disciplinari MATH-01/B – Didattica e storia della matematica, MATH-02/A – Algebra, MATH-02/B – Geometria, MATH-03/A – Analisi matematica, MATH-03/B – Probabilità e statistica matematica, MATH-04/A – Fisica matematica, MATH-05/A – Analisi numerica. I docenti hanno numerose collaborazioni con altre università italiane e estere, testimoniata da pubblicazioni scientifiche e partecipazioni a comitati editoriali di riviste scientifiche internazionali di alto profilo. Alcuni gruppi collaborano con i docenti del curriculum Informatica, mantenendo l’individualità delle discipline. In particolare le collaborazioni sono portate avanti nell’ambito di tematiche di data science, algoritmi numerici e matematica computazionale e tecnologie informatiche per l’insegnamento della matematica. Inoltre i gruppi collaborano anche in progetti di ricerca comuni. Le attività di ricerca del curriculum Matematica includono tematiche di: Algebra, Geometria, Matematiche Complementari, Didattica della Matematica, Analisi Matematica, Probabilità e Statistica Matematica, Fisica Matematica, Analisi Numerica e Calcolo Scientifico.

3. Collegio dei docenti

Coordinatore

Cognome	Nome	Ateneo/Istituzione Proponente:	Dipartimento/ Struttura	Qualifica	Settore concorsuale	Area CUN	Scopus Author ID (obbligatorio per bibliometrici)	ORCID ID
MAZZIA	Francesca	Università degli Studi di BARI ALDO MORO	Informatica	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/A5	01	6701778399

Curriculum del coordinatore

Francesca Mazzia è professore ordinario, settore disciplinare MAT08, dal 2018 presso il Dipartimento di Informatica dell'Università degli studi di Bari Aldo Moro. E' inserita nella lista dei commissari sorteggiabili per l'abilitazione scientifica nazionale ai sensi del Decreto Direttoriale n. 1211 del 2023, articolo 6, comma 3 del settore 01/A5 pubblicata in data 13/12/2023.

URL: http://archimede.uniba.it/~mazzia

ATTIVITÀ ACCADEMICA:
- professore associato, gruppo di discipline MAT/08, presso l'Università di Bari (2000-2017).
- ricercatore di Analisi Numerica presso l'Università di Bari (1990-2000);
- Ricercatore Post-Doc presso il Parallel Algorithm Group, Centre Europeen de Reserche et de Formation Avancee en Calcul Scientifique (CERFACS), Toulouse (France) finanziato dalla Comunita' Europea
(Marie Curie - Training and Mobility of Researchers, Contract No: ERBFMBICT961643) (May 1, 1997 -April 30, 1998)

ATTIVITÀ SCIENTIFICA:
La sua attività di ricerca riguarda metodi numerici per la soluzione di equazioni differenziali, con condizioni iniziali e al contorno, metodi per equazioni differenziali algebriche, metodo delle linee per equazioni alle derivate parziali. Si occupa di metodi di saliency e change detection per immagini iperspettrali. È particolarmente coinvolta nello sviluppo e manutenzione di software per la soluzione numerica di Equazioni Differenziali. Si è occupata dello studio della stabilità di algoritmi per la soluzione di sistemi lineari; di metodi numerici sequenziali e paralleli per la soluzione di sistemi lineari sparsi di grandi dimensioni, sia su calcolatori sequenziali che paralleli. E' autrice di più di 90 pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali. La lista delle pubblicazioni è disponibile all'url: https://ricerca.uniba.it/cris/rp/rp03767?start=0&sortBy=2&order=DESC&type=all

ATTIVITÀ DI EDITORE
- Dal 2021, editore associato, rivista internazionale Journal of Computational Mathematics and Data Science (ISSN: 2772-4158, url: https://www.journals.elsevier.com/journal-of-computational-mathematics-and-data-science)
- Dal 2015, editore associato, rivista internazionale Opuscula Mathematica (ISSN 1232--9274, e--ISSN 2300--6919, DOI: http://dx.doi.org/10.7494/OpMath,Indicizzata su Scopus e MathSciNet, url: http://www.opuscula.agh.edu.pl
- Dal 2014, editore associato, rivista internazionale Applied Mathematics and Computations, ISSN: 0096--3003, Indicizzata su Scopus, Web of Science e MathSciNet, url:https://www.journals.elsevier.com/applied-mathematics-and-computation/
- 2012, guest editor, special issue Journal of Computational and Applied Mathematics 236 (16),2012 (Editori L. Brugnano e F. Mazzia)
- 2006, guest editor, special issue Journal of Computational and Applied Mathematics 18 (2), 2006 (Editori F. Mazzia e T. Politi), proceedings dell'International Workshop on the Technological Aspects of Mathematics: advances in computing and software development for Differential Equations, Bari 18-20 Dicembre 2002
- 2002, guest editor, special issue Numerical Algorithms 31 no. 1-4, 2002 (Editori J. C. Butcher, W. H. Enright, F. Mazzia, G. Soderlind e P. J. van der Houwen), proceedings del Workshop on Numerical Ordinary Differential Equations (2001 ANODE)

PARTECIPAZIONE A COLLEGIO DOCENTI DOTTORATO
- dal 2022 Coordinatrice del dottorato di Ricerca in Informatica e Matematica, Università degli studi di Bari.
- 2018, Membro della commissione giudicatrice per l’ammissione al Corso di dottorato in Informatica e Matematica per il XXXIII ciclo
- dal 2013, Membro del collegio docenti del dottorato di ricerca in Informatica e Matematica, cicli XXIX,XXX,XXXI,XXXII,XXXIII,XXXIV,XXXV,XXXVI,XXXVII.
- 2013, Membro della commissione giudicatrice per l’ammissione al Corso di dottorato in Informatica e Matematica per il XXIX ciclo
- dal 2009 al 2013 Membro del collegio docenti del dottorato di ricerca in Matematica, cicli XXV,XXVI,XXVII,XXVIII.

ATTIVITÀ DI SUPERVISIONE
- 2024-, Supervisore della dottoranda Samantha Bove, dottorato di ricerca in Informatica e Matematica dell'Università degli studi di Bari.
- 2024-, Supervisore della dottoranda Grazie Nicoletti, dottorato di ricerca in Informatica e Matematica dell'Università degli studi di Bari.
- 2018-2022, Supervisore e tutor del dottorando Cristiano Tamborrino (co-tutor: prof.ssa Annalisa Appice), dottorato di ricerca in Informatica e Matematica dell'Università degli studi di Bari. Il dott. Tamborrino partecipa con una borsa di dottorato Industriale con un progetto PON dal titolo “Change Detection in Remote Sensing” CUP H94F18000270006. Titolo tesi: Analysis of remotely sensed data with copulas and machine learning.
- 2018-2022, Supervisore e tutor del dottorando Mufutau Rufai (co-tutor: prof. Higinio Ramos e prof. Felice Iavernaro), dottorato di ricerca in Informatica e Matematica dell'Università degli studi di Bari. Titolo tesi: New Hybrid Block Collocation Methods for Solving Initial and Boundary Value Differential Problems.
- 2013-2016, Supervisore e tutor della dottoranda Angela Martiradonna durante lo svolgimento del suo dottorato di ricerca in Matematica presso il Dipartimento di Matematica dell'Università degli studi di Bari. La dott.ssa Martiradonna ha discusso la tesi dal titolo "Fish population dynamics with nonlinear stock-recruitment renewal conditions" nel Maggio 2017.
-2010-2013, Supervisore e tutor del dottorando Alessandro Iurino durante lo svolgimento del suo dottorato di ricerca in Matematica, presso il Dipartimento di Matematica dell'Università degli studi di Bari. Il dott. Alessandro Iurino ha discusso la tesi dal titolo: "BS Hermite Quasi-Interpolation Methods for Curves and Surfaces" nel Maggio 2014.
- 2009-2011, Supervisore e tutor del dottorando A.M. Nagy durante lo svolgimento del suo dottorato di ricerca in Matematica presso il Dipartimento di Matematica dell'Università degli studi di Bari. Il dott. A. M. Nagy ha discusso la tesi dal titolo: "Numerical Solution of Stiff and Singularly Perturbed Problems for Ordinary Differential and Volterra-type Equations" nel Maggio 2012.

ATTIVITÀ ACCADEMICA INTERNAZIONALE
- 2018, Esaminatore esterno, tesi di PhD sottomessa dalla dott.ssa Fatemeh Mohammadi (supervisore Carmen Arèvalo) , Lund University, Lund.
- 2014,2016, Esaminatore esterno, tesi M.Sc. sottomesse al Dipartimento di Matematica, Facoltà di Scienze, dell'Università del Cairo.
- 2011, Esaminatore esterno,The school of Physical and Mathematical sciences, Nanyang Technological University (NTU), Singapore,processo di valutazione dell'assistant professor Wang Li-Lian per la promozione ad Associate professor with tenure.
- 2010--2017, Coordinatore accademico,agreement ERASMUS+ fra l'Università degli studi di Bari Aldo Moro e l'Università di Zaragoza.
- 2007,Esaminatore esterno,tesi di PhD sottomessa dal dott. S.D. Capper all'Imperial College of Science Technology and Medicine, Londra.
- 16/11/2008-21/11/2008, Supervisore della ricerca,studente di PhD D. Hollevoet dell'Università di Gent (supervisore prof. Marnix Van Daele) durante la sua visita al Dipartimento di Matematica dell'Università di Bari.
- 15/3/2004-9/4/2004, Supervisore della ricerca, studente di PhD J. van Lent della Katholieke Universiteit Leuven (supervisore prof. Stefan Vandewalle) durante la sua visita al Dipartimento di Matematica dell'Università di Bari.

ATTIVITÀ ISTITUZIONALI, ORGANIZZATIVE E DI SERVIZIO:
- dal 2022 Coordinatrice del corso di Dottorato in Informatica e Matematica, Università degli studi di Bari Aldo Moro
- 2001-2023 Direttore dell'Unita' di ricerca INdAM dell'Università degli studi di Bari http://archimede.uniba.it/indam/
- 2020-2022, Membro della commissione Peer tutoring, Dipartimento di Informatica, Università degli studi di Bari Aldo Moro.
- 2020-2022, Membro della commissione di valutazione candidati studenti internazionali, Dipartimento di Informatica, Università degli studi di Bari Aldo Moro.
- 2016-2017, si è occupata, su richiesta del consiglio del corso di Laurea in Matematica, in qualità di responsabile della commissione rapporti con l'esterno, dei progetti per l'innovazione della didattica Math IN e Math OUT.
- 2016-2017, Responsabile della commissione rapporti con l'Esterno del Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- 2015-2017,Responsabile della commissione per il centro di calcolo del Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro.
- 2015-2017, Responsabile della commissione pagina web,Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- 2013-2017, Membro della commissione Erasmus, Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- 2015-2016, Responsabile del gruppo di lavoro per la ricerca del Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- 2014, Responsabile della commissione per la raccolta dei dati dell'attività scientifica del Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- 2012-2015,Membro della commissione rapporti con l'Esterno del Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- dal 2003, Responsabile dello svolgimento delle prove per l'attribuzione di Borse di studio INdAM per le matricole di Matematica presso il Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- 2000-2018,Membro della commissione per la biblioteca del Dipartimento Interuniversitario di Matematica prima e del Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.
- 2000-2014,Membro della commissione per il centro di calcolo e pagina web del Dipartimento Interuniversitario di Matematica prima e del Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari.

RESPONSABILITÀ PROGETTI DI RICERCA:
- Corresponsabile scientifico Unità afferente al Dipartimento di Matematica dell'Università degli studi di Bari Aldo Moro nell'ambito del progetto di ricerca industriale MAIA "Monitoraggio attivo dell’infrastruttura" PON Ricerca e Innovazione 2014-2020 (codice identificativo: ARS01 00353). Specializzazione: Mobilità sostenibile. Soggetto Capofila: MER MEC SPA.
- Corresponsabile scientifico Unità afferente al Dipartimento di Matematica dell'Università degli studi di Bari Aldo Moro nell'ambito del progetto di ricerca industriale “CLOSE to the Earth” PON Ricerca e Innovazione 2014-2020 (codice identificativo: ARS01_00141) Area di Specializzazione: “Aerospazio”. Soggetto Capofila: DTA-Distretto Tecnologico Aerospaziale.
- Responsabile scientifico del gruppo di Analisi Numerica presso il dipartimento di Informatica dell'Università degli studi di Bari per l'OR1 A1.2 "Progettazione di applicazioni per l'ottimizzazione delle rotte" e l'OR3, A3.1 "Analitiche scalabili per l'analisi di dati di Osservazione della terra" RPASInAir “Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto nello spazio aereo non segregato per servizi” PON Ricerca e Innovazione 2014-2020 (codice identificativo: ARS01 00820). Specializzazione: “Aerospazio”. Soggetto Capofila: DTA-Distretto Tecnologico Aerospaziale.
- Coordinatore scientifico del protocollo esecutivo finanziato da Planetek Italia s.r.l. “Convenzione Quadro tra il Dipartimento di Matematica, Università degli Studi di Bari Aldo Moro, e Planetek Italia s.r.l.”(2015), Tutor accademico del vincitore dell'assegno di ricerca, attività di ricerca "analysis and development of new methods for real-time processing of hyperspectral data cubes" (2014-2015).
- Tutor accademico del progetto di tirocinio aziendale post laurea presso la Planetek Italia s.r.l. , tema del tirocinio: "analisi di tecniche di compressione e di processi innovativi per immagini di satelliti multispettrali e iperspettrali con particolare attenzione alle tecniche di compressive sensing" 2014.
- Responsabile scientifico, contratto di ricerca INDAM finanziato da Ligi Tecnologie medicali, "Definizione di un modello matematico di rappresentazione in 3D delle superfici oculari mediante spline" (2015-2016).
- Coordinatore scientifico Unità di ricerca di DAISY-NET afferente al Dipartimento di Matematica dell'Università degli studi di Bari Aldo Moro, progetto "Logistica Integrata" bando Industria Made in Italy MISE, DM 00084MI01 (2014-2015)
- Coordinatrice del progetto Test Set for BVP solvers dal 2012
url: https://archimede.uniba.it/~bvpsolvers/testsetbvpsolvers/
- Corresponsabile scientifico, Unità afferente al Dipartimento di Matematica dell'Università degli studi di Bari Aldo Moro nell'ambito del progetto di ricerca industriale 2011, PON02-00576-3333585, di cui alla domanda PON02-00675, dal titolo "MASSIME - Sistemi di sicurezza meccatronici innovativi (cablati e wireless) per applicazioni ferroviarie, aerospaziali e robotiche" ammesso al finanziamento, con concessione dell'intervento economico, con Decreto Ministeriale del 9 ottobre 2012 (Prot. n.667/Ric.) Durata 42 mesi (Gennaio 2012-Giugno 2015),Soggetto attuatore: MEDIS Distretto Meccatronico Regionale della Puglia;
- Coordinatore scientifico del protocollo esecutivo finanziato da Planetek Italia s.r.l., “Convenzione Quadro tra il Dipartimento di Matematica, Università degli Studi di Bari Aldo Moro, e Planetek Italia s.r.l.”(2015).
- Coordinatrice locale del programma di cooperazione fra il Dipartimento di matematica dell'Università di
Bari e il Dipartimento di matematica dell'Universita del Cairo (Egitto) (diretto dal Prof. N. H. Sweilam) dal
titolo "Numerical simulation of real life problems" (2012).
- Coordinatrice locale del progetto di Ateneo ``Metodi numerici innovativi per la soluzione di Equazioni Differenziali e Sistemi Lineari" (2009-2010).
- Coordinatrice del progetto di Ateneo "Software matematico: metodi e tecniche innovative per Equazioni Differenziali"finanziamenti per progetto COFIN-PRIN 2008 non cofinanziati con punteggio complessivo non inferiore a 48/60.
- Coordinatrice del progetto di Ateneo "Software matematico: metodi e tecniche innovative per Equazioni Differenziali" finanziamenti per progetti COFIN-PRIN 2007 non cofinanziati con punteggio complessivo non inferiore a 45/60.
- Coordinatrice del progetto di Ateneo "Software matematico: metodi e tecniche innovative per Equazioni Differenziali" finanziamenti per progetti COFIN-PRIN 2006 non cofinanziati con punteggio complessivo non inferiore a 45/60.
- Membro della commissione del Centro di Calcolo del Dipartimento di Matematica dell'Universita' di Bari (dal 2000).
- Coordinatrice locale del progetto MIUR-PRIN 2004 "Metodi e tecniche innovative per Equazioni Differenziali" (2004-2006).
- Coordinatrice dei progetti GNCS-INDAM "Problemi test e codici per equazioni differenziali" (2003-2004-2005).
- Coordinatrice del progetto INDAM "Testset for Initial Value Problems Solvers" (2002-2005).
- Coordinatrice del progetto Test Set for IVP solvers dal 2001.
url: https://archimede.dm.uniba.it/~testset/testsetivpsolvers/
- Coordinatrice del progetto CASPUR ``Precondizionatori paralleli per la fluidodinamica computazionale'', (1999-2001).

PARTECIPAZIONE A PROGRAMMI DI RICERCA:
- progetti PNRR: progetto FAIR, spoke S6, progetto PNRR National Centre for HPC, Big Data and Quantum Computing, spoke S5.
- "Modelli e tecniche di data science per la analisi di dati strutturati", progetto di ateneo dell’Università degli studi di Bari, responsabile scientifico: A. Appice (2019).
- "Modelli e metodi per l’analisi di dati complessi e voluminosi", progetto di ateneo dell’Università degli studi di Bari, responsabile scientifico: A. Appice (2018).
- "Numerical methods in optimization and ODEs", progetto di GNCS-INDAM,responsabile scientifico S. Yaroslav (2018-2019);
- "Equazioni di Evoluzione: Analisi Qualitativa e Metodi Numerici", progetto di ateneo dell’Università degli studi di Bari, responsabile scientifico P. Amodio,(2016-2018).
- Progetto PON02_00576_3319762: "AMIDHERA: Sistemi avanzati mini-invasivi di diagnosi e radioterapia". Aprile 2012-Giugno 2015. Soggetto attuatore: MEDIS Distretto Meccatronica Regionale della Puglia (2014--2015).
Attività di Ricerca Industriale e Sviluppo Sperimentale OR1.1: Sistemi diagnostici innovativi per magneto immagini (MPIS) e OR1.2: Sistemi interventistici percutanei innovativi (SIPI).
Responsabile scientifico delle OR1.1 e OR1.2: prof. Roberto Bellotti (Dipartimento Interateneo di Fisica "M. Merlin").
- "Equazioni di Evoluzione: Analisi Qualitativa e Metodi Numerici", progetto di ateneo dell’Università degli studi di Bari, responsabile scientifico F. Iavernaro (2013--2014).
- Progetto di ricerca industriale 2008 ``Sensori e micro-lavorazioni laser per le applicazioni motoristiche e
manifatturiere",coordinatore scientifico prof. Gaetano Scamarcio del Dipartimento Interateneo di Fisica dell'Università di Bari,(2010).
- "Sviluppo di software per problemi differenziali e di algebra lineare ", progetto di ateneo dell’Università degli studi di Bari, responsabile scientifico P. Amodio (2007-2008).
- "Metodi numerici e software per equazioni differenziali ordinarie: problemi a valori iniziali ed al contorno", progetto di ateneo dell’Università degli studi di Bari, responsabile scientifico P. Amodio (2005-2006).
- "Metodi numerici per equazioni differenziali",progetto di ateneo dell’Università degli studi di Bari, responsabile scientifico P. Amodio (2003-2004)
- Metodi BVM (Boundary Value Methods) per problemi di evoluzione, PRIN 1999, Coordinatore scientifico nazionale prof. Donato Trigiante (1999-2001).
- "Metodi Numerici per Equazioni Differenziali e l'Algebra Lineare", PRIN 1997, Coordinatore scientifico nazionale prof.ssa Ruggiero Valeria, Responsabile scientifico prof. Giovanni Di Lena, (1997-1999).
- Progetto finalizzato "Sistemi informatici e calcolo parallelo", sottoprogetto: "Calcolo scientifico per grandi sistemi". del CNR, Coordinatore scientifico prof. Donato Trigiante (1993-1994).

RICONOSCIMENTI E PREMI
- 2023 Outstanding Achievement Award, The 4th International Conference NUMTA2023: In recognition of her outstanding research contributions in Numerical Analysis and Infinity Computing.
- 2014, Honorary Fellowship, European Society of Computational Methods in Sciences, Engineering and Technology,
url: http://users.uop.gr/~escmse/index.htm
- 2012, Computing Review, Best of 2012 notable book,
url: http://computingreviews.com/recommend/bestof/notableitems_2012.cfm

ORGANIZZAZIONE DI CONGRESSI, WORKSHOP E MINISIMPOSI
- Algorithms' Impact on Artificial Intelligence” (AI2), Bari, Dipartimento di Informatica, 24-26 giugno 2024;
- Numerical Computation: Theory and Algorithms, NUMTA2023, organizzatrice della Special Session: "Recent trends on ODEs methods, low-rank approximations, and image-processing techniques", in collaborazione con Antonella Falini.
- International Conference on SCIentific Computation and Differential Equations, SciCADE 2013, Valladolid (Spagna), 16-20 Settembre, 2013;Invitata dal comitato organizzatore, organizzatrice del minisimposio "Software issues", in collaborazione con Luiz Randez.
- International Conference on SCIentific Computation and Differential Equations, SciCADE 2007, Saint-Malo (Francia), 9-13 Luglio, 2007;Invitata dal comitato organizzatore, organizzatrice del minisimposio "Software issues" in collaborazione con il Prof. Luigi Brugnano.
- International Workshop on the Technological Aspects of Mathematics II Computational Methods and Mathematical Software, 1-3 Aprile 2004 Hotel Belvedere - Montecatini Terme (Pistoia-Italy).
- International Conference on SCIentific Computation and Differential Equations, SciCADE 2003, Trondheim (Norvegia) 30 Giugno, 4 Luglio 2003;Invitata dal Prof. Brynjulf Owren, organizzatrice del minisimposio "Software issues".
- International Workshop on Computational Codes: the Technological Aspects of Mathematics - advances in computing and software development for Differential Equations, 18-20 Dicembre 2002 Universita' di BARI - Politecnico di BARI.
- Workshop on Numerical Methods for Evolutionary Problems, 17-21 Settembre 2001, Hotel D'Amato, Peschici, Italy.

SOFTWARE MATEMATICO.
- QIBSH++: software in c++ implementazione di spline di Hermite quasi-interpolanti.
- GAM: subroutine Fortran77 per la soluzione di Equazioni Differenziali Ordinarie: http://srchimede.uniba.it/~mazzia/ode/readme.html
- PGAM: Fotran90 (MPI), versione parallela di GAM.
- GAMD: subroutine Fortran90 per la soluzione di Equazioni Differenziali Algebriche (generalizzazione di GAM):
http://archimede.uniba.it/~mazzia/ode/readme.html
- TOM: function MATLAB per la soluzione di Problemi ai Valori al Contorno:
https://archimede.uniba.it/~mazzia/bvp/readme.html
- TWPBVPC e TWPBVPLC, ACDCC: subroutine Fortran per la soluzione di Problemi ai Valori al Contorno: https://archimede.uniba.it/~bvpsolvers/testsetbvpsolvers/?page_id=488,
https://archimede.uniba.it/~bvpsolvers/testsetbvpsolvers/?page_id=495,
https://archimede.uniba.it/~bvpsolvers/testsetbvpsolvers/?page_id=497
- R package deTestSet: http://cran.at.r-project.org/web/packages/deTestSet/index.html
- R package bvpSolve: http://cran.at.r-project.org/web/packages/bvpSolve/index.html

PARTECIPAZIONE A CONVEGNI INTERNAZIONALI
Come plenary invited speaker:
- ICNAAM 2023, 11-17/09/2023, International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics, Creta, Grecia, Titolo comunicazione: "Computing Derivatives on the Infinity Computer"
- NUMTA 2023, 14-20/06/2023, "Numerical Computation: Theory and Algorithms", Pizzo Calabro (CS)}, Italia. Titolo comunicazione: "Computing Derivatives on the Infinity Computer"
- ICNAAM 2022, 22--28/09/202, International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics, Creta, Grecia, Titolo comunicazione: "Dense Output & Mesh Selection for Boundary Value Problemsr"
- NUMTA 2019, 16-21 Giugno 2019, International Conference and Summer School NUMTA-2019 "Numerical Computation: Theory and Algorithms",Isola Capo Rizzuto,Crotone, Italia.Titolo comunicazione: "Numerical differentiation on the Infinity Computer and applications for solving ODEs and approximating functions".
- ICNAAM 2014, 22-28 Settembre 2014, Rodi, Grecia. Titolo comunicazione: "A Fortran Test Set for Boundary Value Problem Solvers" .
- ICCAM 2010, International Congress on Computational and Applied Mathematic, Leuven (Belgio) 5/9 Luglio 2010
Invitata dai Prof.ri Prof. M. Van Daele (Universiteit Gent) e S. Vandewalle (Katholieke Universiteit Leuven), comuncazione dal titolo ``Fifty Years of Stiffness''.
- ANODE-2001, Auckland (New Zealand) January, 8-12 2001. Titolo Comunicazioni:
1. Description of Boundary Value Methods and their relations with multistep, Runge-Kutta and general linear methods;
2. Numerical methods for stiff differential equations: the backward differentiation formulae and their generalizations;
3. Parallel methods for stiff ODEs;

Come invited speaker:
- FAATNA 2022, 5-8/07/202, Functional Analysis, Approximation Theory and Numerical Analysis, FAATNA 2022, Dipartimento di Matematica, Universita' della Basilicata, Matera, Italia,Titolo comunicazione:"A minimum-time obstacle-avoidance path planning algorithm for unmanned aerial vehicles"
- Workshop "Donato Trigiante: il matematico, l'uomo, le idee", 20/07/2021, Dipartimento di Matematica, Università degli studi di Bari Aldo Moro, Titolo comunicazione:"Gli aspetti tecnologici della matematica attraverso alcuni dei contributi scientifici di Donato Trigiante"
- ICIAM 2019, International Congress for Industrial and Applied Mathematics,Valencia,Spagna,15-19 Luglio 2019.Titolo comunicazione: "Hermite-Obreshkov One-Step Methods with Continuous Spline Extension",Invitata dal Prof. Wayne Enright nell'ambito del minisimposio "Recent Advances in Methods and Software for Ordinary Differential Equations".
- BIT 50 - Trends in Numerical Computing, 17-20 Giugno 2010, Invitata da E. Weinmuller a tenere una comunicazione nell'ambito del minisimposio dal titolo ``Two point boundary value problems''.
- International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM 2009) Crete (Greece), 18-22 Settembre 2009. Nell'ambito del minisimposio ``Recent Trends in the Numerical Solution of Differential Equations'' ha tenuto una conferenza dal titolo: ``The role of the precise definition of stiffness in designing codes for the solution of ODEs''.
- International Conference on SCIentific Computation and Differential Equations, SciCADE 2007, Saint-Malo (Francia) July, 9-13 2007; Comunicazione: "Implementation of the BS-methods for the numerical solution of BVPs".
- International Symposium: Problemi attuali dell'Analisi e della Fisica Matematica, Taormina, Italy, June 29 - July 1st 2006. Comunicazione: "Numerical solution of optimal power-limited spacecraft trajectories using BS-methods"
- International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM 2005),September, 16-20, 2005, Rhodes , Greece. Comunicazione: "Hybrid Mesh Selection Algorithms, Based on Conditioning,for Two-Point Boundary Value Codes".
- International Conference on SCIentific Computation and Differential Equations, SciCADE 2003, Trondheim (Norvegia) June 30 - July 4 2003; Comunicazione: "Mesh selection in Methods for solving boundary value problems".
- International Conference on SCIentific Computation And Differential Equations (SCICADE 99), August 9-13 1999, Fraser Island, Queensland, Australia. Comunicazioni:
1. Applications of Generalized Backward Differentiation Formulae to the numerical solution of DAEs.
2. Implementation techniques and numerical results of the parallel code GAM.
- WORKSHOP ON COMPUTATIONAL METHODS FOR ODEs (HKODEW), January 16, 2001, invited speaker
Comunicazione: Description of Boundary Value Methods for the solution of IVPs and BVPs.
- NUMDIFF-9, Halle (Germany) September, 4-8 2000, Comunicazione: Generalized Backward Differentiation formulae for parallel computers.
- WCNA2000, July 19-26, 2000, Catania. Comunicazioni:
1.The Strang preconditioner over banded Toeplitz and quasi-Toeplitz matrices;
2. Generalized Backward Differentiation formulae.ù
- The Second World Congress of Nonlinear analysts (WCNA-96), July 10-17, 1996, Athens (Greece).
Comunicazione: Stability of composite boundary value methods applied to nonlinear ODEs
- XV Congresso Unione Matematica Italiana, September 11-16, 1995, Padova (Italy).
Comunicazione: Globale contrattività dei metodi multistep per una classe di problemi non lineari.

Come contributed speaker
- Second Conference on Subdivision, Geometric and Algebraic Methods, Isogeometric Analysis and Refinability in ITaly (SMART2017), Gaeta, Italia. 18–21/09/2017. Comunicazione: "Spline quasi-interpolation schemes based on Hermite-Obrechkoff linear one-step methods for ODEs".
- 2th International Conference and Summer School NUMTA-2016 "Numerical Computation: Theory and Algorithms", Pizzo, Calabro,Italia, 19–25/06/2016. Comunicazione: "Numerical methods for solving ODEs on the Infinity Computer"
- Symposium on Differential-Algebraic Equations: Algebraic and Numerical aspects, May 26-28, 1997, Grenoble (France). Comunicazione : Computation of consistent initial/boundary conditions for the numerical solution of DAEs;
- Workshop Metodi Numerici per ODE, June 9-10, 1998. IRMA-CNR, BARI (Italy).
- Comunicazione: Boundary value methods for initial value Differential Algebraic Equations. Second Workshop on Large-Scale Scientific Computations, June 2-6, 1999, SOZOPOL, BULGARIA. Comunicazione: QMR and selective biorthogonalization.
- EUROPAR 99, August 31, September 3, 1999, Toulouse, France. Titolo comunicazione: On the extension of the code GAM for Parallel Computing.
- The Third World Congress of Nonlinear Analysts (WCNA-2000), July, 19-29, 2000, Catania, Italy; Comunicazione: Generalized Backward Differentiation formulae.
- Workshop on Numerical Methods for Evolutionary Problems, Peschici (ITALY) September 2001; Comunicazione: TOM: A Code for Boundary Value Problems.
- International Workshop on the the Technological Aspects of Mathematics: advances in computing and software development for Differential Equations, Bari December, 18-22, 2002; Comunicazione: Testset for IVP solvers.

ATTIVITÀ DI PUBLIC ENGAGMENT
- dal 2021 al 2024 : Orientamento consapevole. Intervento dal titolo: “Algoritmi Numerici e Coding”
- 14/03/2017: “I Mestieri del Matematico” Intervento dal titolo: Industria, Startistica, Ricerca, Rapporti con l'esterno,Nell'ambito delle attività culturali e sociali autogestite dagli studenti dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, su proposta dell'associazione "Math.'s Association"
- 18/03/2016: Orientamento consapevole. Intervento dal titolo: “Matematica e Impresa" (in collaborazione con R. Mininni)
- 07/10/2015: “I Mestieri del Matematico”. Intervento dal titolo: "Industria", organizzato da rappresentanti dell'associazione Studenti Indipendenti
- 06/03/2015: Orientamento consapevole. Intervento dal titolo: "Matematica e mondo del lavoro".
- 28/11/2014--5/12/2014--12/12/2014: Laboratorio dal titolo: "Introduzione al Python per il Calcolo Scientifico",
Organizzato in collaborazione con l'associazione Alumni Mathematica,Dipartimento di Matematica, Università degli studi di Bari Aldo Moro

ATTIVITÀ DIDATTICA
Ha svolto la propria attività didattica presso l'Università degli Studi di Bari (principalmente nell'ambito del corso di dottorato in Matematica e in Informatica e Matematica e dei Corsi di Laurea in Scienze dell'Informazione, Informatica, nei corsi di laurea triennale di Informatica e Comunicazione Digitale, Informatica e Tecnologie per la produzione del Software, Matematica, nei corsi di laurea magistrale in Matematica, Computer Science, Data Science e presso il Politecnico di Bari (nell'ambito del corso di diploma in Ingegneria Elettronica e del corso di Laurea Specialistica in Ingegneria per l'Ambiente ed il Territorio (sede di Taranto)).

Componenti del collegio (Personale Docente e Ricercatori delle Università Italiane)

n.	Cognome	Nome	Ateneo	Dipartimento/ Struttura	Ruolo	Qualifica	Settore concorsuale	Area CUN	SSD	In presenza di curricula, indicare l'afferenza	Stato conferma adesione	Scopus Author ID (obbligatorio per bibliometrici)
1.	APPICE	Annalisa	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	6603601473
2.	AZZALI	Sara	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A2	01	MAT/03	MATEMATICA...	Ha aderito	48661900200
3.	BALDASSARRE	Maria Teresa	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	7006753985
4.	BARROS CORREA JUNIOR	Mauricio	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/A2	01	MAT/03	MATEMATICA...	Ha aderito	37032555700
5.	BASILE	Pierpaolo	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	23392182500
6.	BASTIANELLI	Francesco	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/A2	01	MAT/03	MATEMATICA...	Ha aderito	55458065100
7.	BOCHICCHIO	Mario Alessandro	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	57192989341
8.	BUONO	Paolo	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	13006302400
9.	CAIVANO	Danilo	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	6603243250
10.	CALEFATO	Fabio	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	8303001500
11.	CANDELA	Anna Maria	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	7005848392
12.	CAPONE	Roberto	BARI	Matematica	COMPONENTE	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)	01/A1	01	MAT/04	MATEMATICA...	Ha aderito	57196083898
13.	CASTELLANO	Giovanna	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	7005355310
14.	CECI	Michelangelo	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	6701472018
15.	CENTRONE	Lucio	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato confermato	01/A2	01	MAT/02	MATEMATICA...	Ha aderito	42261082500
16.	CINGOLANI	Silvia	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	6701800035
17.	CRISMALE	Vitonofrio	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/06	MATEMATICA...	Ha aderito	57086985200
18.	D'ABBICCO	Marcello	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	57214741073
19.	D'AMATO	Claudia	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	49861247200
20.	D'AMBROSIO	Lorenzo	UDINE	Scienze Matematiche, Informatiche e Fisiche	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	7004444816
21.	DE GEMMIS	Marco	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	26424953100
22.	DEL BUONO	Nicoletta	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato confermato	01/A5	01	MAT/08	MATEMATICA...	Ha aderito	6602150833
23.	DESOLDA	Giuseppe	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	55303773400
24.	DILEO	Giulia	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A2	01	MAT/03	MATEMATICA...	Ha aderito	22833921600
25.	FAGGIANO	Eleonora	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A1	01	MAT/04	MATEMATICA...	Ha aderito	6508126979
26.	FANIZZI	Nicola	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	6602096916
27.	FERILLI	Stefano	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	35502407200
28.	FRAGNELLI	Genni	SIENA	Ingegneria dell’Informazione e Scienze Matematiche	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	13806838100
29.	GARRAPPA	Roberto	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/A5	01	MAT/08	MATEMATICA...	Ha aderito	57202985771
30.	IAVERNARO	Felice	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato confermato	01/A5	01	MAT/08	MATEMATICA...	Ha aderito	6601933776
31.	IMPEDOVO	Donato	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	24821831600
32.	LIGABO'	Marilena	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A4	01	MAT/07	MATEMATICA...	Ha aderito	35366692800
33.	LOGLISCI	Corrado	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	8883315400
34.	LOPS	Pasquale	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	6602373827
35.	MALERBA	Donato	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	7003297699
36.	MAZZIA	Francesca	BARI	Informatica	Coordinatore	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/A5	01	MAT/08	MATEMATICA...	Ha aderito	6701778399
37.	MENCAR	Corrado	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	6506384357
38.	MONTONE	Antonella	BARI	Scienze della Formazione, Psicologia, Comunicazione	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A1	01	MAT/04	MATEMATICA...	Ha aderito	56052490700
39.	MUSTO	Cataldo	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	35107609000
40.	NOVIELLI	Nicole	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	23390593000
41.	PALMIERI	Alessandro	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	57195262104
42.	PICCINNO	Antonio	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	36476592000
43.	PIO	Gianvito	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	55586014400
44.	ROSSI	Stefano	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/06	MATEMATICA...	Ha aderito	57201545808
45.	SALVATORE	Addolorata	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Ordinario	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	7004514205
46.	SEMERARO	Giovanni	BARI	Informatica	COMPONENTE	Professore Ordinario (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	INFORMATICA...	Ha aderito	57108777800
47.	SICILIANO	Gaetano	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato confermato	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	23568730200
48.	VACCA	Giuseppe	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A5	01	MAT/08	MATEMATICA...	Ha aderito	37003280500
49.	VAIRA	Giusi	BARI	Matematica	COMPONENTE	Professore Associato (L. 240/10)	01/A3	01	MAT/05	MATEMATICA...	Ha aderito	24578050500
50.	VESSIO	Gennaro	BARI	Informatica	COMPONENTE	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	INFORMATICA...	Ha aderito	56407135000

Componenti del collegio (Personale non accademico dipendente di Enti italiani o stranieri e Personale docente di Università Straniere)

n.	Cognome	Nome	Ruolo	Tipo di ente:	Ateneo/Ente di appartenenza	Paese	Qualifica	SSD	Settore Concorsuale	Area CUN	In presenza di curricula, indicare l'afferenza	Scopus Author ID (obbligatorio per bibliometrici)	P.I. vincitore di bando competitivo europeo*	Codice bando competitivo

Produzione scientifica di ricercatori di enti di ricerca italiani o esteri ovvero di docenti di università estere dei settori non bibliometrici

n.	Autore	Eventuali altri autori	Anno di pubblicazione	Tipologia pubblicazione	Titolo	Titolo rivista o volume	ISSN (formato: XXXX-XXXX)	ISBN	ISMN	DOI	Scientifica e Classe A (rilevata in automatico in base all'ISSN, all'anno e al Settore Concorsuale del docente)

301-600 - Produzione scientifica di ricercatori di enti di ricerca italiani o esteri ovvero di docenti di università estere dei settori non bibliometrici

n.	Autore	Eventuali altri autori	Anno di pubblicazione	Tipologia pubblicazione	Titolo	Titolo rivista o volume	ISSN (formato: XXXX-XXXX)	ISBN	ISMN	DOI	Scientifica e Classe A (rilevata in automatico in base all'ISSN, all'anno e al Settore Concorsuale del docente)

601-900 - Produzione scientifica di ricercatori di enti di ricerca italiani o esteri ovvero di docenti di università estere dei settori non bibliometrici

n.	Autore	Eventuali altri autori	Anno di pubblicazione	Tipologia pubblicazione	Titolo	Titolo rivista o volume	ISSN (formato: XXXX-XXXX)	ISBN	ISMN	DOI	Scientifica e Classe A (rilevata in automatico in base all'ISSN, all'anno e al Settore Concorsuale del docente)

Componenti del collegio (Docenti di Istituzioni AFAM)

n.	Cognome	Nome	Istituzione di appartenenza	Ruolo	Qualifica	Settore artistico-disciplinare	In presenza di curricula, indicare l'afferenza	Partecpazione nel periodo 20-24 a gruppi di ricerca finanziati su bandi competitivi	Riferimento specifico al progetto (Dati identificativi del progetto e descrizione)	Ricezione nel periodo 20-24 riconoscimenti a livello internazionale	Attestazione (PDF)	Descrizione campo precedente

Componenti del collegio (altro personale, imprese, p.a., istituzioni culturali e infrastrutture di ricerca)

n.	Cognome	Nome	Istituzione di appartenenza	Paese	Qualifica	Tipologia (descrizione qualifica)	Area CUN	In presenza di curricula, indicare l'afferenza	Scopus Author ID (facoltativo)

Dati aggiuntivi componenti (altro personale, imprese, p.a., istituzioni culturali e infrastrutture di ricerca)

4. Progetto formativo

Attività didattica programmata/prevista

Insegnamenti previsti (distinti da quelli impartiti in insegnamenti relativi ai corsi di studio di primo e secondo livello)

n.	Denominazione dell’insegnamento	Numero di ore totali sull’intero ciclo	Distribuzione durante il ciclo di dottorato (anni in cui l’insegnamento è attivo)	Descrizione del corso	Eventuale curriculum di riferimento	Note
1.	Explainability for symbiotic AI	31	primo anno	While effective, most of the current prominent AI methods consist of "opaque" models that are inherently complex to interpret and explain. The intricacies of deep neural networks, complex statistical models, and reinforcement learning algorithms often result in decision-making processes that appear as "black boxes" to the end user. This opaqueness poses significant challenges in scenarios where AI systems impact our lives, from healthcare diagnosis and autonomous vehicles to financial risk assessment and recommendation engines. Designing and developing practical explanation components for data-driven learning models is imperative to cope with this need for interpretability. These explanation components are a crucial bridge between the AI system's decision-making processes and the human users who rely on these systems. Such components enhance transparency, trust, and user acceptance in AI applications across diverse domains. These explanation components go beyond mere model visualization or summary statistics. They delve into the inner workings of AI algorithms, breaking down complex decision paths into understandable and human-friendly formats. The goal is to make AI systems comprehensible and empower users with insights into how and why specific decisions are made. These components provide meaningful explanations and assist users in decision-making processes and knowledge-intensive tasks. They enable healthcare professionals to trust diagnostic recommendations, help drivers understand why an autonomous vehicle made a particular manoeuvre, guide traders in comprehending trading decisions, and offer tailored product recommendations while justifying their relevance. In the ever-evolving landscape of artificial intelligence, achieving interpretability is an ongoing challenge. The course will cover various topics, including techniques for both ante and post hoc explainability and explainability in hybrid models.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
2.	Understanding algorithmic discrimination between AI ethics and AI justice	31	primo anno	This PhD course explores the phenomenon of algorithmic discrimination by examining the conceptual and practical tensions between AI ethics and AI justice. The first module introduces students to the social history of AI through the lens of the philosophy of technology, analyses the limits of principle-based AI ethics, and contrasts it with justice-oriented approaches that address structural inequalities and power dynamics. It also presents three causality models in discriminatory algorithms – technical, counterfactual, and constructivist – highlighting their implications for governance and accountability. The second module consists of workshops focused on real-world case studies (e.g., LLMs, recommendation systems, robotics, exoskeletons, VR). Students critically assess bias, fairness, and vulnerability in contemporary AI systems through applied analysis. The course fosters an interdisciplinary and decolonial perspective, encouraging participants to reframe algorithmic discrimination as a socio-technical and epistemological issue.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
3.	Emotion recognition using non-invasive biometrics	16	secondo anno	Research on affective computing investigates emotion recognition and simulation since decades. Indeed, emotions are a fundamental component of our everyday life: they influence our cognitive skills, influence the outcome of activities requiring creativity and problem-solving skills, and contribute to the success of communication and collaborative activities. Early recognition of negative emotions, such as stress, frustration, and anger can enable just-in-time corrective actions in many application fields, including wellbeing of knowledge workers, assistive technologies, computer-mediated communication, human-computer interaction, and so on. Thus, we envision the emergence and adoption of tools for enhancing emotion awareness during software development. In this study, we will focus on the problem of reliable identification of the emotions using non-invasive biometrics. We will survey the state-of-the-art in biometric-based emotion recognition, with a focus on the use of non-invasive sensors and examines to what extent they are able to detect affective expressions when used by individuals during their daily activities A discussion is offered about the advantages and limitations of relying on self-reported, self-assessed emotions as gold standard and on the open challenges due to differences between individuals, towards the development and deployment of reliable sensor-based emotion classifiers for real use scenarios. Finally, we will discuss recent advances in applied research that leverage biometric-based emotion recognition for supporting emotion awareness in computer-supported cooperative work, with specific focus on the emotions experienced by developers engaged in collaborative software development tasks. The course will feature both lectures and practical sessions. The latter will show how to process the raw signal obtained by biometric sensors in order to extract features to be used for training emotion classifiers based on supervised machine learning.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
4.	Scientific Research Writing	10	primo anno secondo anno	In the global-scale communication, young scientific researchers need to be prepared to express their view in a way that best promote their ideas and fields of interest: they not only need to rely on rhetoric means but also on efficient linguistic tools they could use to get their ideas across fostering the most advanced and most ethical practices. The course focuses on different subjects which are relevant to scientific writing such as classifying, defining, describing, connection establishing and comparing. It will also point out typical syntactic and stylistic errors made by PhD students throughout their writing as well as recurring linguistic difficulties (article use, prepositions, verb tenses, impersonal subject, modality) which should be eventually overcome. Finally, doctorate students will analyze a specific research paper from the abstract to its bibliography trying to define communication cohesion: procedural, temporal, logical and coincidental. Different reference styles will be examined (IEEE, ACM, AMS…) depending on the students’ fields of study. Overall, the students will share the following roadmap: the research process, the writing process and the techniques for presenting a paper orally, offering new approaches to interactive and collaborative tasks, since students are stimulated to group work.	INFORMATICA MATEMATICA	Corso obbligatorio
5.	Introduction to Spectral Theory of Schrödinger Operators	24	primo anno	The mini-course is designed for graduate students and young researchers in nonlinear analysis, with the goal of providing them with foundational knowledge to explore monographs on spectral theory and mathematical physics. The prerequisites are basic real and complex analysis, concepts from linear functional analysis, and familiarity with differential equations and distributions. A short presentation on foundations of quantum mechanics, operators in Hilbert spaces (traditional material, with variational principles based on Glazman lemmas as a highlight). The main focus is on Schrödinger operators: self-adjointness; spectral structure ; eigenfunction properties. The applications should examine some periodic Schrödinger operators, and Nonlinear Schrödinger equations (NLS).	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
6.	Control of Degenerate and Singular Parabolic Equations	16	secondo anno	Controllability issues for parabolic problems have been a mainstream topic in recent years, and several developments have been pursued: starting from the heat equation in bounded and unbounded domain, related contributions have been found for more general situations. In details: given an initial condition, the associated equation is said to be null controllable at time T >0 if there exists a control such that the solution u of the associated problem satisfies u(T)=0 in the space domain. Due to degeneracy or singularity, classical null controllability results do not hold in general. Thus, a good notion is the so called ‘regional null controllability’: we can drive the solution to rest at time T on a subset of the space domain, contained in the set where the equation is nondegenerate. However, the notion of global null controllability is stronger than the regional one and in general it is the useful one. A common strategy in showing this type of controllability is to prove that certain global Carleman estimates hold true for the operator, which is the adjoint of the given one, and, from them, to find related observability inequalities for the solution of the initial problem. In this course we follow this approach, focusing on some classes of degenerate and/or singular parabolic operators. The interest in this kind of equations is due to the fact that many problems coming from Physics, Biology, and Mathematical Finance are described by parabolic equations which admit these types of degeneracy and/or singularities.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
7.	Learning Setting for Big Data	31	primo anno	Research in Machine Learning for Big Data has demonstrated promising results across various application domains. In particular, recent developments in the field have highlighted the importance of efficient techniques for managing and analyzing massive datasets and real-time data streams, addressing the challenges of scalability, data heterogeneity, and limited supervision. In this course, we will explore advanced topics in Big Data analysis that enable us to address these challenges. We will begin with an introduction to the fundamentals of Machine Learning for Big Data, covering learning from streaming data and the critical concept of Model Reusing. We will then explore semi-supervised learning approaches and positive-unlabeled learning frameworks that allow effective learning with limited labeled data. The course will also cover comprehensive analysis techniques for network data, examining both static and dynamic structures as well as homogeneous and heterogeneous networks. These approaches are essential for understanding complex relationships within interconnected data systems. Special attention will be dedicated to time series analysis in the context of Big Data, where we will compare traditional statistical approaches with modern machine learning methods and cutting-edge deep learning techniques. Students will gain insights into the strengths and limitations of each approach for analyzing sequential data at scale. The lectures will guide students from the fundamental concepts to the most advanced research topics and open problems, focusing on state-of-the-art approaches. For each topic, we will analyze relevant implementations and create a dedicated channel for discussions of scientific papers among participants.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
8.	Symbiotic AI: combining knowledge and reasoning	31	primo anno	Symbiotic AI systems are intended to enable humans to complement the AI system so that human inputs are used to improve the AI system’s performance. Moreover, they can be empowered by knowledge-intensive components to be exploited for improved support of humans performing knowledge-intensive tasks. AI systems using knowledge graphs could be profitable in providing solutions that are effective and efficient. This course covers the following key aspects: First, it introduces knowledge graphs, their purpose, and practical applications. Next, it explores various encoding methods used as an input data for embedding techniques in downstream machine learning tasks such as triple classification and link prediction. The course then examines negative sampling approaches and discusses their limitations and challenges. Additionally, it discusses advanced deep learning-based embedding methods. Towards the end, the curriculum includes hands-on implementation of these techniques through a real-world case study and students will analyze how embedding methods can effectively address practical problems in different domains. The course blends theoretical concepts with practical applications for comprehensive learning.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
9.	Bridging Adversarial Learning and Data-Centric AI for Robust AI	31	primo anno	Ubiquitous AI systems have prompted the need for robust AI models that can preserve their accuracy in adversarial environments. The model development complexity and the model opacity have increased AI vulnerability, making AI models more susceptible to adversarial attacks. Adversarial Learning (AL) focuses on identifying, explaining and mitigating vulnerabilities of AI models by exploring both offensive and defensive approaches. On the other hand, the emerging focus on the Data-Centric AI (DCAI) paradigm poses the basis for enhancing the quality of data to develop accurate AI models that are robust to out-of-distribution data, such as samples produced by adversaries. This course explores the intersection between AL and DCAI to develop robust and reliable AI-based systems. The course will introduce the principles and methodologies of Adversarial Learning as well as the basics of key concepts, challenges, and opportunities in DCAI. The course aims to illustrate how adopting DCAI practices (e.g., data curation, data augmentation, and data evaluation) can help improve the robustness of AI-based models to adversarial attacks.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
10.	Selected Topics in Graph Theory	16	primo anno	The course offers an introduction to two major areas of modern graph theory: Extremal Graph Theory and Ramsey Theory. The first part focuses on Extremal Graph Theory, which studies how global properties of a graph influence its local structure. A classic result, for instance, states that a triangle-free graph with n vertices can have at most n2/4 edges. After a brief overview of key definitions, the course will cover fundamental theorems such as Mantel’s Theorem, the Erdős–Simonovits Theorem, and Szemerédi’s Theorem, with a focus on concepts like edge density and ε-regularity. This part concludes with applications to Number Theory, ending with the statement of Green–Tao Theorem and related developments. The second part is dedicated to Ramsey Theory, which generalizes the pigeonhole principle. We begin with classical results, exploring how edge colorings of (possibly infinite) graphs lead to unavoidable monochromatic substructures. The course then examines modern applications of Ramsey Theory to arithmetic and the structure of the natural numbers. The final sessions will highlight recent advances and open problems in Ramsey Theory, offering a glimpse into current research directions.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
11.	Artificial Intelligence and Sustainability	16	primo anno	The interplay between Artificial Intelligence (AI) and sustainability can be explored from two complementary perspectives: (i) AI for Sustainability, which addresses how AI algorithms can actively contribute to achieving the Sustainable Development Goals (SDGs), and (ii) Sustainability of AI, which emphasizes the development and deployment of AI systems aligned with principles of environmental, economic, and social sustainability. This course aims to provide an in-depth understanding of both perspectives. First, it will introduce the concept of AI for Sustainability, offering an overview of the SDGs and discussing the role of AI in addressing key challenges and risks associated with the three core pillars of sustainability: society, economy, and environment. Subsequently, the course will focus on the Sustainability of AI, delving into the full lifecycle of AI systems and how to develop models that minimize environmental impact, ensure economic viability, ethical and social values. Through interactive lectures, case studies, and practical examples, such as tools for monitoring the carbon footprint and computational demands of AI systems, with a focus on Recommender Systems. Students will acquire the tools to critically analyze AI applications from a sustainable standpoint.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
12.	Data Privacy in Big Data Context	31	primo anno	Big data collections are available thanks to digitalizing business processes and public administrations. Data privacy needs to be guaranteed when data refers to individuals by permitting the application of big data processes without jeopardizing their privacy. In particular, analytical processes or the application of machine learning techniques to privatized data might still lead to the disclosure of sensitive and confidential information about data subjects, thanks to the power of current predictive models. To this end, it is necessary to enable big data processes to extract valuable knowledge and insights from data while avoiding disclosing sensitive information. Moreover, the trade-off between data quality and privacy needs to be managed to understand the relationship between privacy guarantees and usable knowledge. The course will cover the main topics concerning privacy-preserving big data and discuss innovative research proposals in such a field. In particular, different application scenarios, such as privacy-preserving data analytics, data preparation, machine learning and social network domain, will be analyzed. Furthermore, the course will discuss privacy models and methodologies for privatizing data. Additionally, the theoretical lectures will be supported by practical applications of algorithms for privatizing data. Finally, the course will provide insights for evaluating the trade-off between data utility and privacy.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
13.	Linear Algebra for AI: From Matrices to Tensors	31	primo anno	To ensure that AI systems effectively meet human needs, it is essential to handle large data sets. Although a large amount of data can improve learning processes, it also brings challenges due to the significant computing resources required. Recent developments in low-rank approximation techniques offer a fundamental solution, enabling a reduction in data dimensionality while preserving critical information. These techniques rely on a variety of mathematical tools, ranging from linear and multilinear algebra to optimization. As a result, the field is interdisciplinary, intersecting mathematics, computer science, information theory, and signal processing. Such mathematical methods play a crucial role in machine learning and artificial intelligence applications. The objective of this course is to explore advanced topics in the computation of matrices and tensors, starting from mathematical theory up to the development of numerical algorithms. Starting with fundamental theoretical concepts in matrix decomposition, the course proceeds to examine applications in tensor analysis, including techniques such as Tucker, CP and Tensor Train Decomposition. Each topic will be accompanied by practical demonstrations and case studies conducted using Python and Matlab, allowing students to understand both the theoretical foundations and real-world applications of these methods. The course is part of the activities foreseen for the WP6.6 "Sustainability of SAI" of the Spoke 6 "Symbiotic AI" project FAIR - Future AI Research (PE00000013), Extended Partnership 01 - "Artificial Intelligence: Foundational Aspects", within the PNRR, Mission 4, Component 2, Investment 1.3, financed by the European Union – NextGenerationEU.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
14.	Prescribed curvature problems and Liouville equations	16	primo anno	This course will offer an introduction to the analysis of Liouville-type equations, a class of elliptic partial differential equations involving exponential nonlinearities, with applications to classical problems in differential geometry and fluid dynamics. In particular, the lectures will explore the strict connection between Liouville equations and the geometric problem of prescribing the Gaussian curvature of a Riemannian surface. Motivated by this geometric background, we will discuss the existence of solutions through variational and topological methods. In some simple settings, we will also describe the qualitative properties of solutions from both the analytic and geometric points of view. The final part of the course will present some open questions and provide a brief overview of mathematical models related to Liouville equations. In particular, we will focus on the description of conic singularities in dimension two and various forms of prescribed curvature problems in higher dimensions. The course will offer students the opportunity to become familiar with basic notions of Geometric Analysis and to learn several tools commonly employed in the analysis of partial differential equations, such as blow-up techniques, functional inequalities, and perturbation methods	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
15.	Symbiotic AI for Natural Language Understanding and Knowledge Representation	31	primo anno	In recent years, the convergence of Natural Language Processing (NLP) and structured knowledge systems has given rise to a new wave of research in Symbiotic AI—an approach that aims to unify data-driven language understanding with symbolic reasoning and representation. This course introduces Ph.D. students to foundational and advanced concepts in this emerging area, focusing on how linguistic and knowledge-based components can co-evolve to produce more robust, interpretable, and intelligent AI systems. The course will begin with a concise overview of NLP pipelines and knowledge representation techniques such as ontologies and knowledge graphs. It will then explore topics including reasoning over text, large language models as knowledge sources, and hybrid architectures that combine structured and unstructured information. Through critical reading of recent papers, discussions, and hands-on exploration of tools and libraries, students will gain a deep understanding of the challenges and opportunities in this space. Participants will also engage in group discussions, code walkthroughs, and practical assignments. The course encourages open exploration and the proposal of novel research directions at the interface of language, reasoning, and representation.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
16.	Fundamentals of Random Matrix Theory	24	primo anno	This course provides an introduction to the theory of random matrices, a central topic in modern probability and mathematical physics. Originally developed to model the energy levels of heavy atomic nuclei, random matrix theory has since found deep connections with diverse fields such as number theory, combinatorics, quantum chaos, and statistical mechanics. Its central premise is that large random matrices serve as effective models for complex systems with strong correlations—far beyond the reach of classical probability theory, which typically addresses weakly dependent systems. Throughout the course, we will explore the mathematical structures, limit theorems, and universality phenomena that arise in this theory. Topics include: historical background and key motivations; classical matrix ensembles (Gaussian, unitary); the semicircle law and other spectral distributions; determinantal point processes; orthogonal polynomials and scaling limits; statistics of extreme eigenvalues and the Tracy–Widom distributions; log-gas models and equilibrium measures; and aspects of non-Hermitian random matrices. Emphasis will be placed on both theoretical foundations and connections to real-world complex systems.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
17.	The Symbiotic Relationship Between Artificial Intelligence and Psychiatric Research: Insights from Cognitive and Neuroscience Models	31	primo anno	This course aims at assessing the understandability of AI solutions in Psychiatry by investigating whether embedding clinical, behavioral, pathophysiological, cognitive and neurobiological information into AI models reduces uncertainty and generates more clinically relevant decisions. Psychiatric disorders show highly variable characteristics and risk factors. Therefore, AI prognostic and diagnostic solutions are fed with a wide variety of patient related information (e.g., symptoms, behaviors, brain-related data). Because different diagnostic categories are often associated with drastically different clinical manifestations and neurobiological substrates, explaining clinical phenomena with AI is challenging. We will address this challenge by presenting algorithms that discriminate between psychiatric diagnoses based on multimodal data informed by biological and clinical priors. We show AI solutions that are interpretable in clinical settings, besides generating a more comprehensive view of the pathophysiology of psychiatric conditions. Particular focus will be given to neurobiological data collected through neurophysiological techniques such as magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG), as well as cognitive data (e.g., measures of attention and impulsivity). Specific topics are: i) Multi-modal learning algorithms informed by pathophysiological information; ii) Comparison of categorical models obtained based on human knowledge and categories derived from AI models in neuroimaging; iii) Validation of classificatory algorithms in individuals characterized by psychiatric conditions.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
18.	European Regulation of Artificial Intelligence	31	primo anno	The course aims to analyse the complex European regulatory framework that directly and indirectly governs Artificial Intelligence (AI). It will present the main concepts of the field, such as the notion of electronic personhood and the legal subjectivity of artificial intelligence, the civil and criminal liability of artificial agents, fundamental principles regarding data protection, the protection of works created by artificial intelligence, and, finally, the global regulatory landscape with a comparative analysis of the European, U.S., and Chinese approaches to the subject. The course will also place particular emphasis on the analysis of the European Regulation on Artificial Intelligence, known as the AI Act. It will illustrate the risk-based approach adopted by European legislation in its various forms, with a focus on the preventive and control measures foreseen during the design, development, and deployment phases of AI applications. Finally, special attention will be given to identifying the major critical issues related to systems used for law enforcement, in so far as their use is permitted under relevant Union or national law, as well as applications for the administration of justice and democratic processes.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
19.	Geometric and Covariant Formalism in Field Theory	23	primo anno	The course is designed for PhD students specializing in theoretical and applied mathematics. It aims at building a rigorous foundation in the differential geometric tools that underlie classical and quantum field theories and provides an in-depth exploration of the covariant formulations central to modern field theory, with a focus on their mathematical structure and physical implications. Key topics include manifolds and the variational principles in covariant form. The course will cover the geometric interpretation of conservation laws and symmetries via Noether’s theorems. Special attention will be given to the Lagrangian and Hamiltonian formulations in a manifestly covariant framework. Students will engage with recent research literature, develop fluency in geometric techniques, and apply these to problems in classical and quantum field theories. The course emphasizes clarity of formalism, conceptual unification, and mathematical precision. Throughout the course, students will participate in guided readings. Emphasis will be placed on developing independent analytical skills and to translate geometric structures into physical frameworks. The course will culminate in a final presentation or written report, allowing students to explore a topic of interest within the course.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
20.	Connections and holonomy	24	primo anno	Connections on vector bundles and principal bundles play a central role in differential geometry. In particular, there is a strict relation between the holonomy group of a connection and the curvature, as stated by the Ambrose-Singer theorem. For a simply connected irreducible Riemannian symmetric space G/K the holonomy group of the Levi-Civita connection coincides with the isotropy subgroup K. In the non-symmetric case the possible holonomy groups were classified by Berger. The aim of the course is to introduce the fundamental notions of connection, torsion, curvature and holonomy, with particular attention to Riemannian manifolds. Different types of metric connections with torsion (connections of Cartan type, vectorial type and connections with totally skew-symmetric torsion) will be studied, providing explicit examples of connections adapted to special geometric structures. An introduction to calibrated geometries will be given, owing to the natural fact that Riemannian manifolds with reduced holonomy usually are endowed with one or more calibrations.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
21.	Parallel computation in modern research: technologies and methodologies	16	primo anno	Parallel computation plays a pivotal role in advancing modern research, enabling scalable and high-performance solutions to tackle complex challenges. This PhD-level course offers an in-depth exploration of state-of-the-art technologies and methodologies in the field. The course highlights Quantum and GPU programming frameworks such as Qiskit and CUDA, empowering researchers to leverage heterogeneous computing platforms for maximum efficiency. Additionally, the course delves into the transformative impact of quantum computing, examining quantum algorithms and their integration with classical parallel computing paradigms. By bridging the gap between classical GPU-based computation and emerging quantum technologies, this course equips students with the necessary tools and knowledge to lead groundbreaking research in fields such as machine learning, big data analytics, and scientific simulations. Through lectures and critical research discussions, participants will master the art of parallel computation and develop innovative approaches to solving computationally intensive problems. This course is tailored for PhD students seeking to push the boundaries of computational research and innovation.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
22.	Quantum Programming for Software Engineering	16	primo anno	Quantum programming is an emerging area developed from the multidisciplinary research on quantum computing and combines the idea of Quantum Mechanics, Mathematics and Computer Science. The goal is to solve computational-hard problems in a reasonable amount of time, and this new technology has a very wide space for application in Software Engineering. Several are Software Engineering problems that require significant computational effort to be solved or to find a sub-optimal solution. Just think to all the proposed automatic techniques aiming to detect quality issues or to the entire area of Search-based Software Engineering. Therefore, the course will cover the main topics concerning Quantum Programming for Software Engineering. Basics concepts of Quantum Computing will initially be provided, and then the different types of Quantum Programming Languages will be analyzed. This is essential to be able to discuss during the course of the main existing programming infrastructure for developing quantum software; the differences of developing conventional and quantum software regarding the development phases; and which are the domain in which quantum software is more aligned to. The theoretical lectures will be supported by practical cases to directly apply the theory in a quantum software development in the context of software engineering domain but also in a variety of application domains	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
23.	Advanced Cyber Threat Modeling and AI-Driven Defenses	16	primo anno	Cybersecurity is an ever-evolving field where understanding and anticipating the behavior of malicious actors is as critical as developing new defensive techniques. This course aims to explore a multidisciplinary approach to cybersecurity, based on the formalization and analysis of attack patterns (as defined in the CAPEC framework), and the integration of AI-driven detection techniques. The course will cover three core areas: (1) Man-in-the-Middle attacks and emerging variants, with a focus on evolving strategies used in encrypted communication and session hijacking; (2) Social Engineering Malware, emphasizing psychological exploitation and the shift from technical to human-centered vectors; and (3) AI-based detection methodologies, particularly leveraging Convolutional Neural Networks (CNNs) for behavioral analysis and anomaly detection. The objective is to provide students theoretical skills to understand how modern attacks are structured, how they evolve, and how to design advanced detection and mitigation strategies by combining classical security models with AI paradigms.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
24.	Agent-Based Modeling for Pension Systems & Labor Markets: A Data-Driven Policy Approach	23	primo anno	This course leverages Agent-Based Modeling (ABM) to simulate complex socio-economic systems, inte- grating the fields of data science, computational social science, and policy informatics. Through the lens of ABM, students will explore real-world challenges related to pension reforms, labor market dynamics, and informal employment. A key focus of the course will be the exploration of how ABMs can help in addressing these societal issues. The course content will cover several core aspects of ABM. First, students will learn the fundamental principles of ABM, which include understanding heterogeneous agents, emergent behaviors, and the various techniques used to validate models. Building on this foundation, the course will also delve into the application of ABMs for policy-making. Students will study how ABMs can be used to model aging populations, the impacts of automation, and the broader issue of fiscal sustainability, all of which are central to contemporary socio-economic concerns. These simulations will be based on real-world datasets, such as those from the OECD and the World Bank, offering a realistic and data-driven approach to modeling. The course will also introduce advanced concepts in ABM, which can be integrated with machine learning techniques such as Q-learning, enabling agents to adapt their behavior in response to changing environments. In addition to lectures, which will cover ABM design, behavioral economics, and policy evaluation, students will have the opportunity to participate in hands-on labs. These labs will focus on coding, data calibration, and scenario testing, giving students practical skills in simulating complex systems.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale
25.	Introduction to the History of AI and Its Philosophical Problems	31	primo anno	The PhD course Introduction to the History of AI and Its Philosophical Problems offers a comprehensive overview of the development of artificial intelligence and the fundamental philosophical questions it raises. From the outset, AI has been closely linked to philosophy. John McCarthy, one of its founders, explicitly called for philosophical contributions to clarify core concepts such as intelligence, rationality, and intentionality. In his paper What has AI in Common with Philosophy?, McCarthy famously wrote: “Philosophers help!” Similarly, Rodney Brooks collaborated with thinkers like Daniel Dennett to develop more sophisticated models of autonomous agents, blending engineering with philosophical insight. The course will retrace AI’s major historical phases. Attention will be given to the evolution of key paradigms: from symbolic and combinatorial approaches to logic-based knowledge systems (developed by Abelson, Schank, expert systems, and Lenat’s Cyc project), up to today’s dominance of machine learning. Alongside these developments, the course will examine critical philosophical perspectives, such as Hubert Dreyfus’s phenomenological critique of symbol-processing models and John Searle’s "Chinese Room" argument, which challenges the notion of genuine understanding in machines. A special focus will address the computational theory of mind and the possibility of digitally replicating human cognitive processes. The course will further explore contemporary debates on Artificial General Intelligence (AGI) and the prospect of a technological Singularity, when AI might surpass human intelligence with transformative societal impacts. Through critical analysis and applied sessions, students will engage directly with current AI technologies — from large language models to recommendation algorithms and virtual environments — examining their implications through both historical and philosophical lenses.	INFORMATICA MATEMATICA	Il corso è a scelta dello studente, la verifica finale è opzionale

Riepilogo automatico insegnamenti previsti nell’iter formativo

Totale ore medie annue: 199 (valore ottenuto dalla somma del Numero di ore totali sull’intero ciclo di tutti gli insegnamenti diviso la durata del corso)

Numero insegnamenti: 25

Di cui è prevista verifica finale: 0

Altre attività didattiche (seminari, attività di laboratorio e di ricerca, formazione interdisciplinare, multidisciplinare e transdisciplinare)

n.	Tipo di attività	Descrizione dell’attività (e delle modalità di accesso alle infrastrutture per i dottorati nazionali)	Eventuale curriculum di riferimento
1.	Perfezionamento linguistico	Il perfezionamento linguistico è rivolto principalmente a studenti non madrelingua inglese. L’obiettivo è far acquisire le competenze linguistiche che, associate a quelle scientifiche, consentiranno agli studenti di scrivere una pubblicazione su riviste internazionale o un progetto internazionale di alto livello. Il ciclo seminariale di almeno 10 e/o il corso dal titolo "Scientific Research Writing" trattano i seguenti temi: 1. How to write an introduction 2. Writing about methodology 3. Writing about results 4. Writing the discussion/conclusion 5. Writing the abstract	INFORMATICA MATEMATICA
2.	Perfezionamento informatico	Per il perfezionamento informatico, essendo i gruppi coinvolti già con competenze Informatiche si organizza un ciclo seminariale di almeno 10 ore sulle seguenti tematiche "Information Technology Outlook" con temi relativi ai più avanzati settori delle tecnologie dell'informazione. Fra questi temi si evidenziano il cloud computing, big data, cybersecurity, social computing, human computer interaction. Per gli studenti del curriculum Matematica gli argomenti dei seminari includono anche web programming, scientific computing, computational notebooks.	INFORMATICA MATEMATICA
3.	Gestione della ricerca e della conoscenza dei sistemi di ricerca europei e internazionali	Si prevedono attività di formazione anche attraverso corsi di competenze trasversali nel campo della gestione della ricerca e della conoscenza dei sistemi di ricerca europei ed internazionali su temi quali: 1. I Progetti di Ricerca 1.1 Panoramica sui sistemi nazionale ed europeo della ricerca 1.2 Elaborazione dei progetti di ricerca 1.3 Il controllo di gestione 1.4 La rendicontazione 2. La valutazione della ricerca 2.1 L'ANVUR e la sua attività 2.2 Processi e protocolli di valutazione di progetti Altre attività includono il coinvolgimento degli studenti progetti di ricerca con la condivisione di obiettivi, metodologie, e tipologia di accesso ai finanziamenti.	INFORMATICA MATEMATICA
4.	Valorizzazione e disseminazione dei risultati, della proprietà intellettuale e dell’accesso aperto ai dati e ai prodotti della ricerca	Nell’ambito delle attività di ricerca aspetti fondamentali sono la collaborazione con le aziende, la promozione della ricerca applicata, la protezione e la valorizzazione economica. Obiettivo di questa attività è rendere consapevoli gli studenti di dottorato di questa possibilità in relazione alla loro attività di ricerca, inclusi il software e le banche dati. L’attività prevede cicli seminariali di circa 10 ore o corsi di competenze trasversali su temi quali: 1. Il trasferimento tecnologico 2. I rapporti con le imprese 3. Copyright e brevetti 4. Spin-off universitari 5. Divulgazione scientifica	INFORMATICA MATEMATICA
5.	Seminari	I seminari scientifici sono uno strumento efficace per la divulgazione di risultati della ricerca da parte di professori e ricercatori esterni all’ateneo. I gruppi di ricerca dei due curricula INFORMATICA e MATEMATICA periodicamente invitano professori a tenere seminari presso le sedi dei dipartimenti di Informatica e Matematica. Gli studenti di dottorato sono invitati a partecipare in modo attivo a questi seminari e a quelli di interesse organizzati presso altri dipartimenti dell'università di Bari. Il calendario dei seminari è diffuso e pubblicizzato periodicamente presso le sedi coinvolte.	INFORMATICA MATEMATICA

5. Posti, borse e budget per la ricerca

Posti, borse e budget per la ricerca

	Descrizione	Posti
A - Posti banditi	1. Posti banditi con borsa	N. 7
	2. Posti coperti da assegni di ricerca
	3. Posti coperti da contratti di apprendistato
	Sub totale posti finanziati (A1+A2+A3)	N. 7
	4. Eventuali posti senza borsa	N. 1
B - Posti con borsa riservati a laureati in università estere
C - Posti riservati a borsisti di Stati esteri
D - Posti riservati a borsisti in specifici programmi di mobilità internazionale
E - Nel caso di dottorato industriale, posti riservati a dipendenti delle imprese o a dipendenti degli enti convenzionati impegnati in attività di elevata qualificazione (con mantenimento dello stipendio)
F - Posti senza borsa riservati a laureati in Università estere
(G) TOTALE = A + B + C + D + E + F		N. 8
(H) DI CUI CON BORSA = TOTALE – A4 - F		N. 7
Importo di ogni posto con borsa (importo annuale al lordo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)	(1) Euro: 16.243,00	Totale Euro: (1) x (H-D) x n. anni del corso	€ 341.103
Budget pro-capite annuo per ogni posto con e senza borsa per attività di ricerca in Italia e all’Estero coerenti con il progetto di ricerca (in termini % rispetto al valore annuale della borsa al lordo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)	(min 10% importo borsa; min 20% per dottorati nazionali): %10,00
	(2) Euro: 1.624,3	Totale Euro: (2) x (G-D) x n. anni del corso	€ 38.983,2
Importo aggiuntivo per mese di soggiorno di ricerca all’estero per ogni posto con e senza borsa (in termini % rispetto al valore mensile della borsa al lordo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)	(MIN 50% importo borsa mensile ): %50,00
	Mesi (max 12, ovvero 18 per i dottorati co-tutela o con università estere): 12,00
	(3) Euro: 8.121,5	Totale Euro: (3)x(G-D)	€ 64.972
BUDGET complessivo del corso di dottorato			€ 445.058,2

(2): (importo borsa annuale * % importo borsa mensile)
(3): (% importo borsa mensile * (importo borsa annuale/12) * mesi estero)

Fonti di copertura del budget del corso di dottorato (incluse le borse)

FONTE	Importo (€)	% Copertura	Descrizione Tipologia (max 200 caratteri)
Fondi ateneo (in caso di forma associata il capofila)	194.509,75	35.68	Borse di studio
Fondi MUR	136.695,10	25.07	borse di studio
Fondi di altri Ministeri o altri soggetti pubblici/privati	190.399,70	34.92	cofinanziamento aziendale e CNR
Fondi da bandi competitivi a livello nazionale o internazionale		0
Finanziamenti degli altri soggetti che partecipano alla convenzione/consorzio (nel caso di dottorati in forma associata)		0
Altro	23.605,78	4.33	Fondi Progetto LIFT
Totale	545210.33

Soggiorni di ricerca

		Periodo medio previsto (in mesi per studente):	periodo minimo previsto (facoltativo)
Soggiorni di ricerca (ITALIA - al di fuori delle istituzioni coinvolte)	NO
Soggiorni di ricerca (ESTERO nell’ambito delle istituzioni coinvolte)	NO
Soggiorni di ricerca (ESTERO - al di fuori delle istituzioni coinvolte)	SI	mesi 3	mesi: 0

Note

(MAX 1.000 caratteri):
Le aziende cofinanziatrice di borse di dottorato sono: Planetek Italia S.r.l., Dotandmedia S.r.l., Eulogic NT.
Il CNR-IRE supporta un posto senza borsa.

Si prevede la possibilità di pagare, in base alle esigenze, su progetti di ricerca nazionali e internazionali dei componenti del Collegio dei Docenti ulteriori attività di formazione didattica, stage, soggiorni all'estero e l'acquisto di materiale per la ricerca.

6. Strutture operative e scientifiche

Strutture operative e scientifiche

Tipologia		Descrizione sintetica (max 500 caratteri per ogni descrizione)
Attrezzature e/o Laboratori		Il Dipartimento di Informatica ha: - 8 Laboratori di Ricerca (https://www.uniba.it/it/ricerca/dipartimenti/informatica/ricerca/laboratori); - 1 biblioteca, 1 sala di lettura con 60 posti a sedere e 1 con 40 posti a sedere; - un Sistema Integrato di 4 Laboratori Didattici (SILAD). Il Dipartimento di Matematica ha: - un Centro di Calcolo; - 3 laboratori di ricerca; - 1 biblioteca, 1 sala di lettura con 98 posti a sedere e 1 sala di lettura informatizzata con 27 posti studio.
Patrimonio librario	consistenza in volumi e copertura delle tematiche del corso	La Biblioteca di Matematica ha un patrimonio bibliografico di 41.705 monografie, con un'ampia copertura delle tematiche del corso. La Biblioteca di Informatica ha un patrimonio bibliografico di 5845 monografie, con un'ampia copertura delle tematiche del corso di dottorato (https://www.uniba.it/bibliotechecentri/informatica/biblioteca-di-informatica).
Patrimonio librario	abbonamenti a riviste (numero, annate possedute, copertura della tematiche del corso)	La Biblioteca di Matematica ha 70 testate di periodici correnti e 673 cessati. La Biblioteca di Informatica ha 249 testate di periodici, tutti attualmente cessati.
E-resources	Banche dati (accesso al contenuto di insiemi di riviste e/o collane editoriali)	Gli utenti UNIBA, inclusi i dottorandi, possono accedere alle risorse bibliografiche elettroniche (articoli, e-book, etc.) messe a disposizione dell'Ateneo, tra cui MathSciNet, Elsevier-ScienceDirect, IEEE Xplore, SpringerLink, Taylor & Francis, Wiley-Blackwell, Institute of Physics (IOP), American Physical Society (APS), American Institute of Physics (AIP). L'accesso alle risorse è possibile dalla rete di Ateneo o mediante autenticazione istituzionale.
	Software specificatamente attinenti ai settori di ricerca previsti	Gli 8 laboratori di ricerca del Dipartimento di Informatica sono dotati di attrezzatura HW/SW necessaria alla conduzione delle specifiche attività di interesse, a disposizione anche dei dottorandi. Il Centro di Calcolo del Dipartimento di Matematica è dotato di software specifici a disposizione anche dei dottorandi. I dottorandi possono utilizzare il Datacenter ad alte prestazioni ReCaS, le cui risorse di calcolo ammontano a circa 128 server
	Spazi e risorse per i dottorandi e per il calcolo elettronico	Ogni dottorando del curriculum Informatica dispone di un posto di lavoro in uno dei laboratori di ricerca del dipartimento di Informatica. Il Dipartimento di Matematica dispone di cinque studi attrezzati con PC a disposizione degli studenti di dottorato del curriculum Matematica.
Altro

7. Requisiti e modalità di ammissione

Requisiti richiesti per l'ammissione

Tutte le lauree magistrali?	SI, Tutte
se non tutte, indicare quali:
Altri requisiti per studenti stranieri:	(max 500 caratteri): I candidati con cittadinanza estera in possesso di titolo accademico straniero che non sia già stato dichiarato equipollente alla laurea italiana, devono richiederne l’equipollenza unicamente ai fini dell’ammissione al dottorato, presentando un certificato attestante il titolo di studio straniero e indicante gli esami sostenuti e le relative votazioni. In caso di ammissione è richiesta documentazione rilasciata dalle competenti rappresentanze diplomatiche o consolari italiane all'estero.
Eventuali note

Modalità di ammissione

Modalità di ammissione	Titoli Prova orale Lingua Progetto di ricerca
Per i laureati all'estero la modalità di ammissione è diversa da quella dei candidati laureati in Italia?	NO
se SI specificare:

Attività dei dottorandi

È previsto che i dottorandi possano svolgere attività di tutorato	SI
È previsto che i dottorandi possano svolgere attività di didattica integrativa	SI	Ore previste: 40
E’ previsto che i dottorandi svolgano attività di terza missione?	SI	Ore previste: 6

Note

(MAX 1.000 caratteri):
Anche se non sono previsti vincoli formali sul titolo di laurea magistrale per l'accesso al Dottorato di Ricerca in "Informatica e Matematica", si richiede un'accurata preparazione nelle discipline matematiche e/o informatiche, che sarà accertata con la procedura di ammissione.

Chiusura proposta e trasmissione: 12/06/2025

MINISTERO DELL'UNIVERSITÀ E DELLA RICERCA