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Offerta didattica per i corsi di Dottorato
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Potenzialità dell’energia solare per la transizione energetica
Periodo di svolgimento: 14/09/2026 ore 14.30 - 18.30
Location: Sala Consiliare Corpo A
Numero ore: 4 CFU: 1
Docente: Lucrezia Manservigi
Afferenza: Dipartimento di Ingegneria - Unife
Abstract
Il corso fornisce una panoramica sui principali sistemi di conversione dell’energia solare (pannelli fotovoltaici, collettori solari e impianti solari termodinamici), analizzandone caratteristiche, prestazioni e impieghi.
Infine, si svilupperà una metodologia che consentirà di calcolare il costo dell’energia elettrica prodotta da un sistema di conversione dell’energia e la capacità di un territorio. Durante il corso, tale metodologia verrà utilizzata per derivare la supply curve di pannelli fotovoltaici.
Introduzione alla filosofia della ricerca
Periodo di svolgimento: 28/09/2026 ore 14:30 - 18:30
Location: Sala Consiliare Corpo A
Numero ore: 4 CFU: 1
Docente: Giacomo Zanni
Afferenza: Dipartimento di Ingegneria - Unife
Abstract
Il corso, di 4 ore, intende introdurre i fondamenti e alcuni temi di rilievo di filosofia della scienza. Lo scopo è motivare i dottorandi all'adozione di una corretta impostazione scientifica nelle loro ricerche. Gli argomenti affrontati sono: il significato di scienza e i criteri di demarcazione; la spiegazione scientifica; la concezione ingenua della scienza; l'induttivismo e il deduttivismo; il falsificazionismo; paradigmi e rivoluzioni scientifiche; strumentalismo; la concezione anarchica della scienza; l'etica scientifica. Gli argomenti sono trattati alternando le basi teoriche ad alcuni esercizi finalizzati a sollecitare la discussione con dottorande e dottorandi.
Designing Neural Networks for the Edge: NAS, Hardware, and Real‑World Constraints
Periodo di svolgimento: 2 e 3 novembre dalle 13:30 alle 16:30 e 4 novembre dalle 13:30 alle 15:30
Location: Laboratorio di informatica piccolo, Cattedrale
Numero ore: 8 CFU: 2 - rendicontabile da dottorande/i dei cicli 40, 41 e 42 nel consuntivo per l'anno 2027
Docente: Riccardo Zese
Afferenza: Dipartimento di Scienze Chimiche, Farmaceutiche e Agrarie - Unife
Abstract: The school provides an overview of how to design and optimize neural network architectures for edge systems. Starting from the principles of Neural Architecture Search, the course guides participants toward solutions that take hardware constraints, performance, and reliability into account. Through hands-on sessions, participants will directly experience how to design effective and sustainable neural networks on real hardware.
