{"id":45873,"date":"2026-04-07T12:13:49","date_gmt":"2026-04-07T11:13:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.auditorium.com\/?post_type=artist&#038;p=45873"},"modified":"2026-04-07T12:13:49","modified_gmt":"2026-04-07T11:13:49","slug":"alberto-cazzaniga-2","status":"publish","type":"artist","link":"https:\/\/www.auditorium.com\/it\/artist\/alberto-cazzaniga-2\/","title":{"rendered":"Alberto Cazzaniga"},"content":{"rendered":"<p><span class=\"TextRun SCXW8636836 BCX8\" lang=\"IT-IT\" xml:lang=\"IT-IT\" data-contrast=\"auto\"><span class=\"NormalTextRun SCXW8636836 BCX8\">\u00c8 il coordinatore del Laboratorio di Data Engineering presso l\u2019Istituto di Ricerca e Innovazione Tecnologica di Area Science Park, che si occupa dell&#8217;applicazione dell\u2019Intelligenza Artificiale alle scienze della vita e dei materiali. Le\u00a0<\/span><span class=\"NormalTextRun SCXW8636836 BCX8\">sue\u00a0<\/span><span class=\"NormalTextRun SCXW8636836 BCX8\">ricerche si focalizzano sull\u2019interpretabilit\u00e0 dei modelli di deep learning, in particolare dei transformers, attraverso approcci geometrici e di interpretabilit\u00e0 meccanicistica. Svelare le strategie computazionali di questi modelli consente di migliorarne le prestazioni e la robustezza nelle applicazioni, che spaziano dalla comprensione del ruolo delle mutazioni nelle sequenze biologiche all\u2019uso efficace di dati visivi e testuali nelle applicazioni sanitarie. Inoltre, interpretare questi modelli complessi \u00e8 fondamentale per garantirne un utilizzo sicuro e affidabile in applicazioni critiche.<\/span><\/span><span class=\"EOP Selected SCXW8636836 BCX8\" data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\u00c8 il coordinatore del Laboratorio di Data Engineering presso l\u2019Istituto di Ricerca e Innovazione Tecnologica di Area Science Park, che si occupa dell&#8217;applicazione dell\u2019Intelligenza Artificiale alle scienze della vita e dei materiali. Le\u00a0sue\u00a0ricerche si focalizzano sull\u2019interpretabilit\u00e0 dei modelli di deep learning, in particolare dei transformers, attraverso approcci geometrici e di interpretabilit\u00e0 meccanicistica. 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