Data:
29 maggio 2023
Tipo di corso: webinar
Orario: 10.30 - 12.00
Docente
Raffaele Marino: si forma all’Università degli Studi di Roma "La Sapienza", dove diviene Fisico Teorico nel 2013 sotto la supervisione di Giorgio Parisi. Si trasferisce poi a Stoccolma per il dottorato (supervisore Erik Aurell). Lavora al NORDITA e al Royal Institute of Technology (KTH) di Stoccolma (Svezia). Difende la tesi di dottorato in meccanica statistica del non equilibrio nel 2017. Tra il 2017 e il 2019 lavora presso la Hebrew University of Jerusalem a Gerusalemme (Israele) con Scott Kirkpatrick, dove rafforza le proprie capacità nella comprensione e nello sviluppo di algoritmi per la risoluzione di problemi di ottimizzazione difficili in spazi discreti ad alte dimensioni, mediante l'uso di metodi e modelli della meccanica statistica. Si trasferisce nel 2019 a Losanna (Svizzera), per lavorare nel gruppo di Rüdiger Urbanke all’École Polytechnique Fédérale de Lausanne. Collabora con Nicolas Macris sullo studio di algoritmi per la risoluzione di equazioni differenziali alle derivate parziali in alte dimensioni utilizzando la metodologia delle reti neurali profonde con apprendimento supervisionato. Ritorna a Roma nell’aprile del 2021, per lavorare nel gruppo di Giorgio Parisi. Collabora assiduamente con Federico Ricci-Tersenghi per la comprensione della Fisica nei modelli di reti neurali profonde con apprendimento supervisionato. Si trasferisce all’Università degli Studi di Firenze al Dipartimento di Fisica e Astronomia nel febbraio del 2023. Attualmente lavora, in collaborazione con Duccio Fanelli, su modelli fisico-matematici di neuroscienze per la comprensione e lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale.
Programma
L’Intelligenza Artificiale rappresenta oggi un insieme di metodologie che hanno un estremo successo a livello pratico. Ma cos'è l’Intelligenza Artificiale?
In questa lezione descriverò l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, dalla sua nascita ad oggi. Discuterò le diverse scoperte scientifiche che si sono susseguite fino ai giorni nostri, come cardini per introdurre la più nota metodologia dell’intelligenza artificiale che rappresenta lo stato dell’arte della stessa, ovvero le reti neurali dense con apprendimento supervisionato. Concluderò questa lezione con esempi dello state-of-the-art dell’Intelligenza Artificiale.
Prerequisiti: nessuno
Link al webinar: verrà inviato agli iscritti il giorno prima della diretta streaming
Data: 13 giugno 2023
Tipo di corso: in presenza
Orario: 10.00 - 18.00
Sede: campus di Novoli (edificio D6 - aula 1.02), Firenze
Docenti:
Leonardo Lanzi: da maggio 2018 coordinatore del GARR CERT. Laurea in Fisica, dottorato in Informatica, in precedenza si è occupato di sistemi informatici e di reti per il Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Firenze. E' stato docente di Informatica per il corso di studi in Fisica e Astrofisica dell'Ateneo fiorentino e consulente di parte in procedimenti civili e penali come fisico ed esperto ICT.
Andrea Pinzani: membro del GARR-CERT dal 1999. Si occupa della gestione degli incidenti di sicurezza informatica, assistenza agli utenti e pubblicazione di security alert sulle vulnerabilità più comuni.
Maria Sole Scollo: membro GARR-CERT dal 2002. Si occupa della gestione degli incidenti di sicurezza informatica, assistenza agli utenti e pubblicazione di security alert sulle vulnerabilità più comuni.
Programma del corso
Dopo un'introduzione all'analisi di vulnerabilità di applicazioni web secondo lo standard OWASP (Open Worldwide Application Security Project), il corso prevede una (lunga) sessione di esercitazione pratica - guidata dai docenti - sulla piattaforma Webgoat [owasp.org/www-project-webgoat/].
A chi è destinato il corso
- Il corso è riservato ai membri della comunità GARR, per cui è richiesta l'iscrizione con indirizzi e-mail istituzionali, facilmente associabili a un ente connesso alla rete GARR.
- Il corso è riservato ai soli utenti che completano la loro prenotazione al seguente link: CLICCA QUI PER PRENOTARE LA PARTECIPAZIONE AL WEBINAR
- E' una riedizione del corso tenuto a ottobre 2022 (associato al Workshop GARR) per cui, a parte la gratitudine del docente per l'interesse dimostrato da chi volesse riseguirlo, sarà data priorità ai nuovi iscritti.
Massimo numero di iscritti al corso: 40 [capienza aula]
Prerequisiti e strumenti richiesti
-
Competenze in ambito reti e sistemi (possibilmente Linux).
-
La maggior parte del corso è dedicata all'attività pratica, che verrà svolta su una VM opportunamente distribuita ai partecipanti in formato OVA [RAM: 4 GB, HD: 20 GB (VDI)], da eseguire sul proprio portatile.
- Teacher: Leonardo Lanzi
Data: 13 giugno 2023
Tipo di corso: in presenza
Orario: 10.00 - 13.00
Sede: campus di Novoli (edificio D6 - aula 1.06), Firenze
Docente
Simona Venuti: è security manager presso il Consortium GARR. Dal 2007 lavora presso il GARR-CERT (Computer Emergency Response Team - https://www.cert.garr.it) del
Consortium GARR, il fornitore della rete alle università e agli enti di
ricerca italiani. Il suo compito è sviluppare sistemi di automazione
nella segnalazione e gestione degli incidenti informatici e fare ricerca
nell'ambito delle nuove minacce informatiche, cybersecurity, sistemi di
monitoraggio, difesa e contenimento. Parte fondamentale del proprio
lavoro è stabilire una rete di relazioni con i CERT nazionali
dell'unione europea ed extra-europea, esperti di sicurezza, CERT
aziendali e di provider italiani e stranieri, per condividere
esperienze, studi, soluzioni, e soprattutto per stabilire relazioni di
fiducia reciproca nell'eventualità di gestione congiunta di incidenti
informatici che coinvolgano più CERT.
Abstract:
Scopo
del corso è fornire basi e best practice di sicurezza informatica per
tutto quel personale non tecnico che si trova a gestire o partecipare a
progetti o gruppi di ricerca che prevedono l'utilizzo di sistemi
informatici in rete
Programma:
- Minacce alla sicurezza
- Normativa
- Policy
- Misure di sicurezza in pratica
Prerequisiti: nessuno
Partecipanti: Il corso è riservato ai soli utenti che completano la loro prenotazione al seguente link: CLICCA QUI PER PRENOTARE LA PARTECIPAZIONE IN PRESENZA
- Teacher: Simona Venuti
Data: 13 giugno 2023
Tipo di corso: in presenza
Orario: 14.30 - 18.30
Sede: campus di Novoli (edificio D6 - aula 1.06), Firenze
Docente
Giacomo Mazzamuto: si è laureato in Fisica all’Università di Firenze e in seguito ha conseguito il dottorato internazionale in Atomic and Molecular Photonics presso il Laboratorio Europeo di Spettroscopie Non-Lineari (LENS). Attualmente è ricercatore presso il Consiglio Nazionale delle Ricerche – Istituto Nazionale di Ottica (CNR-INO) dove lavora nel gruppo di Biofotonica occupandosi principalmente di microscopia a foglio di luce, elaborazione delle immagini, gestione dei big data e sviluppo di software. Da sempre è appassionato di informatica, programmazione e software open source.
Programma: Il corso "Python per data analysis" è un'introduzione pratica alle librerie scientifiche di uso comune per l'analisi, la visualizzazione e la manipolazione di dati e immagini. In particolare verranno illustrate alcune delle librerie open source più largamente utilizzate quali numpy, matplotlib e pandas. Numpy è un pacchetto per lavorare con matrici e array numerici e svolgere operazioni matematiche su di essi. Matplotlib è una libreria per la creazione di grafici mentre pandas fornisce strutture e metodi specifici per l’analisi e la manipolazione di dati come le serie temporali. Le esercitazioni comprenderanno esempi pratici tratti il più possibile da un contesto scientifico reale.
Prerequisiti: Il corso è riservato ai membri della comunità GARR (ricercatori, professionisti, studenti e affiliati a Università e Enti di ricerca e formazione). È consigliabile avere una conoscenza anche basilare di Python oppure di MATLAB. Le esercitazioni si svolgeranno nell’ambiente JupyterHub all’interno del browser. Per partecipare al corso occorre quindi soltanto un computer portatile con un browser recente (non è necessario installare altro).
Partecipanti: Il corso è riservato ai soli utenti che completano la loro prenotazione al seguente link: CLICCA QUI PER PRENOTARE LA PARTECIPAZIONE IN PRESENZA
- Teacher: GIACOMO MAZZAMUTO