CARDELLICCHIO ANGELO

Laureato nel 2014 in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Bari, ho lavorato per un anno presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione (DEI) dello stesso, prima di intraprendere il percorso di Dottorato di Ricerca in Ingegneria delle Telecomunicazioni nel 2015. Una volta conseguito il titolo di Dottore di Ricerca, ho lavorato nel settore privato su diversi progetti di ricerca Horizon 2020, dapprima in ambito smart grid ed efficienza energetica, e poi in ambito smart cities. Nel 2020 sono stato titolare del Corso di Informatica presso il Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari, mentre dal 2021 sono titolare dei Corsi di Algoritmi e Linguaggi di Programmazione Python/C presso l'Università degli Studi di Foggia e di Python per il Calcolo Scientifico presso l'Università degli Studi di Bari. Dallo stesso anno sono inoltre Assegnista Senior presso il CNR STIIMA. La mia ricerca si concentra prevalentemente nell'applicazione di modelli di machine e deep learning ad applicazioni di tipo industriale, con un recente focus sull'interpretabilità dei risultati ottenuti da reti complesse mediante tecniche di eXplainable Artificial Intelligence (XAI).

Sintesi attività di ricerca: Laureato nel 2014 in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Bari, ho lavorato per un anno presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione (DEI) dello stesso, prima di intraprendere il percorso di Dottorato di Ricerca in Ingegneria delle Telecomunicazioni nel 2015. Una volta conseguito il titolo di Dottore di Ricerca, ho lavorato nel settore privato su diversi progetti di ricerca Horizon 2020, dapprima in ambito smart grid ed efficienza energetica, e poi in ambito smart cities. Nel 2020 sono stato titolare del Corso di Informatica presso il Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Bari, mentre dal 2021 sono titolare dei Corsi di Algoritmi e Linguaggi di Programmazione Python/C presso l'Università degli Studi di Foggia e di Python per il Calcolo Scientifico presso l'Università degli Studi di Bari. Dallo stesso anno sono inoltre Assegnista Senior presso il CNR STIIMA.
La mia ricerca si concentra prevalentemente nell'applicazione di modelli di machine e deep learning ad applicazioni di tipo industriale, con un recente focus sull'interpretabilità dei risultati ottenuti da reti complesse mediante tecniche di eXplainable Artificial Intelligence (XAI).

Aree di interesse: Computer vision, machine learning, deep learning