(pagina ufficiale https://matematicalm.campusnet.unit... )

Il Dipartimento di Matematica dell'Universita' di Torino, in collaborazione con quello di Fisica, organizza per il prossimo anno accademico rispettivamente la terza e la quinta edizione dei master di II livello:

Mathematical and Physical Methods for Aviation Sciences https://www.dipmatematica.unito.it/...

Mathematical and Physical Methods for Space Sciences https://www.dipmatematica.unito.it/...

Tutti gli interessati sono invitati a partecipare al webinar https://www.dipmatematica.unito.it/... del 21 giugno, ore 17.

I master si propongono di formare figure professionali nei settori spazio e aviazione con solide competenze in matematica e fisica e hanno come partner diverse aziende che operano in questi settori e radicate sul territorio piemontese oltre che numerosi enti di ricerca.

In particolare, nel master in Aviation Science vengono presentati contenuti avanzati di matematica e fisica idonei a lavorare in industrie legate all'aviazione e, piu' in generale, in industrie che fanno largo uso di tecniche avanzate di analisi dei dati e di algoritmi di apprendimento automatico. Sono peculiari di questo percorso insegnamenti di base e avanzati di machine learning e deep learning, un corso di cybersecurity e uno di analisi dei processi industriali. Nel master in Space Sciences gli studenti svilupperanno competenze specifiche su argomenti matematici e fisici, tra cui astrofisica, astronomia gravitazionale e metrologia per l'astrofisica, meccanica celeste e relativistica, astrodinamica, analisi dei dati, dal punto di vista fisico, numerico, statistico e topologico, rivelatori e apparecchiature spaziali. I corsi di mission design e machine learning completeranno la preparazione.

Le iscrizioni ad entrambi i master si apriranno il 3 luglio 2023 e chiuderanno il 9 settembre per il percorso Aviation, il 27 per quello Space. Rimandiamo ai siti per tutti i dettagli

****************************************************
****************************************************

The Department of Mathematics of the University of Turin, in collaboration with the Department of Physics, organizes the third and fifth editions of the II level masters respectively for the next academic year:

Mathematical and Physical Methods for Aviation Sciences https://www.dipmatematica.unito.it/...

Mathematical and Physical Methods for Space Sciences https://www.dipmatematica.unito.it/...

If interested, you can participate in the open webinar https://www.dipmatematica.unito.it/... on June 21st, at 5 p.m.

The masters aim to train professionals in the space and aviation sectors with solid skills in mathematics and physics and have as partners many companies operating in these sectors and rooted in the Piedmont area as well as numerous research institutions.

In particular, the master's degree in Aviation Science presents advanced mathematics and physics contents suitable for working in aviation-related industries and, more generally, in industries that make extensive use of advanced data analysis techniques and machine learning algorithms . Basic and advanced courses in machine learning and deep learning, a course in cybersecurity and one in the analysis of industrial processes are peculiar to this path. In the Master in Space Sciences students will develop specific skills on mathematical and physical subjects, including astrophysics, gravitational astronomy and metrology for astrophysics, celestial and relativistic mechanics, astrodynamics, data analysis, from a physical, numerical, statistical and topological, detectors and space equipment. Mission design and machine learning courses will complete your preparation.

Enrollments for both masters will open on 3 July 2023 and will close on 9 September for the Aviation course, and on the 27th for the Space course. We refer to the websites for all the details

Come disposto dalla Segreteria Studenti (calendario lauree 2022 e calendario lauree 2023 pubblicati su http://di.unito.it/lauree), vengono indicate di seguito le finestre per presentare domanda per le sedute di laurea, che si puo' presentare ANCHE se il libretto non contiene ancora tutte le registrazioni:

MAGISTRALE e TRIENNALE dal 6 febbraio 2023 ORE 9.00 al 24 febbraio 2023 ORE 16.00 per sessione comune del 14 aprile 2023

AGGIUNTA: MAGISTRALE e TRIENNALE dal 23 marzo 2023 ORE 9.00 al 7 aprile 2023 ORE 16.00 per sessione comune del 13 giugno 2023 (scadenza upload tesi ore 23.59 del 22 maggio 2023)

ATTENZIONE: per chi NON modifica il piano carriera nel 2022-23, aprile 2023 e giugno 2023 sono "sessione straordinaria 2021-22"

MAGISTRALE e TRIENNALE dal 22 maggio 2023 al 16 giugno 2023 ORE 16.00 per sessione comune del 14 luglio 2023 (scadenza upload tesi ore 23.59 del 4 luglio 2023)

MAGISTRALE dal 4 al 22 settembre 2023 ORE 16.00 per sessione del 26 ottobre 2023 (scadenza upload tesi ore 23.59 del 16 ottobre 2023)

TRIENNALE dal 4 al 22 settembre 2023 ORE 16.00 per sessione del 14 novembre 2023 (scadenza upload tesi ore 23.59 del 4 novembre 2023)

MAGISTRALE e TRIENNALE dal 5 febbraio 2024 al 23 febbraio 2024 ORE 16.00 per sessione comune del 17 aprile 2024 (scadenza upload tesi ore 23.59 del 7 aprile 2024)

ATTENZIONE: per chi NON modifica il piano carriera nel 2023-24, aprile 2024 e' "sessione straordinaria 2022-23"

ATTENZIONE: la domanda di laurea si presenta ON-LINE (manuale alla pagina http://di.unito.it/lauree), e si puo' presentare ANCHE se il libretto non contiene ancora tutte le registrazioni

ATTENZIONE: gli esami (NOTA BENE stage/prolungamento stage della triennale compreso), vanno completati con appelli che a calendario siano con data uguale o precedente al giorno della scadenza della domanda: anche se il verbale venisse chiuso dopo, fara' fede la data in calendario dell'appello. Per lo stage, iscriversi all'appello "stage" (ovvero "prolungamento stage") sulla piattaforma Esse3 e inviare una mail al relatore per comunicare l'avvenuta iscrizione. Il relatore quindi mandera' una mail alla Commissione Stage per segnalare l'avvenuta conclusione.

ATTENZIONE: solo dopo aver compilato la domanda di laurea on-line sara' possibile pagare la tassa di laurea entro la scadenza della domanda stessa

ATTENZIONE: dopo aver compilato la domanda di laurea on-line sara' possibile scaricare i moduli da firmare e CARICARE come ALLEGATI entro la scadenza della domanda (modulo domanda, modulo titolo tesi, ricevuta del questionario AlmaLaurea, oltre che aver provveduto a pagare la tassa di laurea)

ATTENZIONE: pagina Unito con aggiornamenti su logo e frontespizio https://www.unito.it/didattica/esam...

ATTENZIONE: (successivamente alla domanda di laurea) viene richiesto UN UPLOAD TESI a TUTTI i laureandi (controllare le relative SCADENZE, SUCCESSIVE alla domanda di laurea) con relativo caricamento della RICEVUTA DI UPLOAD tra gli ALLEGATI della domanda di laurea (prossimo punto)

TUTTI i laureandi, nessuno escluso, devono effettuare l'UPLOAD della tesi/elaborato di stage sul sito di Ateneo http://www.unito.it/servizi/la-laur... e uploadare su MyUniTO (tra gli allegati della domanda di laurea) la stampata jpg/pdf della videata con la ricevuta che ne consegue (operazione successiva alla domanda di laurea, con relative scadenze)

Come da delibera CCL-LM del giorno 11 gennaio 2023, NON e' piu' previsto alcun ulteriore UPLOAD della tesi/elaborato di stage sul sito dei Corsi di Laurea e Laurea Magistrale in Informatica

Per qualsiasi problema sulla carriera, rivolgersi in tempo utile alla Segreteria Studenti del Polo delle Scienze della Natura:

• Via Santa Croce, 6 - 10123 Torino
• Telefono: +39 011 670.9900
• Fax: +39 011 670.4693
• help desk: https://fire.rettorato.unito.it/hel...
• Orario: Lun/Mar/Mer/Gio/Ven 9-11 Mar/Mer/Gio 13:30-15:00

Si suggerisce di controllare i fac-simile e il volantino di supporto "Indicazioni per la domanda di laurea" disponibili tra i documenti della Commissione Tesi alla pagina /index.php/accreditamento/consultaz...

Il 19 maggio 2023 alle ore 9.30 si terra' la presentazione dei Corsi di Laurea Magistrale offerti dal Dipartimento di Informatica:

ore 09:30 presentazione della LM in Informatica (Prof. Ardissono)

ore 09:45 modalità di ammissione alla magistrale (Prof. Baldoni)

09:55 indirizzo Immagini, Visione e Realtà Virtuale (Prof. Lucenteforte)

10:05 indirizzo Intelligenza Artificiale e Sistemi Informatici "Pietro Torasso" (Prof. Baldoni)

10:15 indirizzo Reti e Sistemi informatici (Prof.ssa Donatelli)

10:25 LM in Amministrazione e Gestione Digitale delle Aziende (Prof. Micalizio)

break 10:40 - 11:00

ore 11:00 LM in Scienze Strategiche (Prof. Pozzato)

ore 11:15 LM in Language Technologies and Digital Humanities (Prof.ssa Patti)

ore 11:30 LM in Stochastics and data science (Prof.ssa Sacerdote)

ore 11:45 LM in Comunicazione ICT e Media (Prof.ssa Vernero)

ore 12:00 LM in AI4Health (Prof. Grangetto)

La presentazione si terra' presso il Centro Congressi del Dipartimento di Informatica, in Via Pessinetto, 12/Corso Svizzera 185, Torino.

Per partecipare all'evento e' necessario prenotarsi tramite il servizio Eventbrite al link: https://www.eventbrite.it/e/bigliet... (dettagli sul programma https://docs.google.com/document/d/...)

Si segnala l'inizio del ciclo di seminari Contrasto della discriminazione e benessere individuale e di coppia delle persone LGBT+

Il CCL-LM in Informatica, in data 23 febbraio 2023, ha deliberato di contribuire alla diffusione della notizia, specificando che non verranno riconosciuti CFU a seguito di partecipazione da parte di studenti e studentesse dei CdS in Informatica

Programma alla pagina https://www.cirsde.unito.it/it/form...

Il giorno 21 febbraio 2023 alle ore 14:00 Sala Conferenze Terzo Piano, Giuseppe Fiameni (Data Scientist NVIDIA) terra' il seminario "Deep learning on HPC-class systems"

Il seminario e' particolarmente indicato per dottorandi e studenti magistrali.

abstract Deep Learning has been the most significant breakthrough in the past 10 years in the field of pattern recognition and machine learning. It has achieved significant advancements in terms of the effectiveness of prediction models on many research topics and application fields, ranging from computer vision, natural language processing, embodied AI and to more traditional fields of pattern recognition. As these models grow in complexity to solve increasingly challenging problems with larger and larger datasets, the need for scalable methods and software to train them grows accordingly. While research efforts have concentrated on the design of effective feature extraction and prediction architectures, computation has moved from CPU-only approaches to the dominant use of GPUs and massively parallel devices, empowered by large-scale and highly dimensional datasets. The goal of this talk is to provide attendees with a working knowledge of deep learning on HPC-class systems, including core concepts, scientific applications, performance optimization, tips, and techniques for scaling.

bio Giuseppe Fiameni is a Solution Architect and Data Scientist at NVIDIA where he oversees the NVIDIA AI Technology Center in Italy, a collaboration among NVIDIA, CINI and CINECA to accelerate academic research in the field of Artificial Intelligence through collaboration projects. He has been working as HPC specialist at CINECA, the largest HPC facility in Italy, for more than 14 years providing support for large-scale data analytics workloads.