CMWL 2015 – Il Programma

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2nd CMWL COMPLEXITY MANAGEMENT WINTER LAB

Santa Margherita Ligure (GE-Italy) – 08/14 marzo 2015

 

DOMENICA 08 MARZO 2015

15.00-16.00

PRESENTAZIONE DEL WINTER LAB E DEI PARTECIPANTI

16.00-19.00

COMPLESSITA’ E BIG DATA: LE NOSTRE DOMANDE

Conduttore: Marinella De Simone – Presidente e Direttore Scientifico del Complexity Institute

Un percorso di inquadramento teorico del Lab attraverso le principali caratteristiche dei sistemi complessi evolutivi: interdipendenza, interazione, feedback, autorinforzo, caos ed auto-organizzazione, ridondanza, emergenza, gerarchia. Per formulare le domande alle quali proveremo a rispondere insieme durante il Winter Lab.

20.00-21.00: Cena

LUNEDI’ 09 MARZO 2015

09.00 – 13.00

BIG DATA AND BUSINESS ANALYTICS

Conduttori: 

Silvano Cincotti – Professore ordinario di Ingegneria Economico-Gestionale presso l’Università di Genova

Davide Anguita – Professore associato di Computational Intelligence (Laurea Magistrale Ing. Elettronica/Ing. Informatica); Neural Networks (LM Robotics Engineering); Business Intelligence (LM Ing. Gestionale) presso l’Università di Genova

Questi gli argomenti affrontati:
a. Business Analytics
b. Tools for Business Analytics Predictions
c. Social Media Mining and Analytics
d. Sessione interattiva con i partecipanti usando Knime (www.knime.org)

13.00 – 14.00: Pranzo

15.00 – 19.00

BIG DATA: TECHNICALLY SPEAKING & HANDS ON

Conduttore: Claudio Bergamini – CEO in Imola Informatica spa

Una panoramica sul contesto tecnico dei Big Data, le necessità che introducono, le categorie di strumenti che nascono per occuparsene e un mini laboratorio per assaporare le possibilità che aprono.

20.00 – 21.00: Cena

MARTEDI’ 10 MARZO 2015

09.00 – 13.00

LA PREDICIBILITA’ NELL’ERA DEI BIG DATA

Conduttore: Vinicio Pelino – Colonnello Aeronautica Militare, Direttore di Ricerca presso il Centro Militare di Studi Strategici su argomenti riguardanti la complessità e lo strumento militare.

Illustriamo il concetto di predicibilità nei sistemi caotici e complessi. In questo contesto i big data fungono da condizioni iniziali al sistema. Dopo una introduzione ai sistemi caotici si discuteranno esempi con applicazioni dal campo della meteorologia all’analisi di intelligence.

Ore 13.00 – 14.00: Pranzo

Ore 15.00 – 19.00

BIG DATA E PROTESI COGNITIVE – QUALI SONO I TRATTI CARATTERIZZANTI LO SCENARIO GENERALE IN CUI STANNO AVVENENDO I CAMBIAMENTI CHE ANDIAMO AD OSSERVARE?

Conduttore: Valerio Eletti – Direttore Scientifico del “Complexity Education Project” Università Sapienza di Roma

1. Lo scenario generale

  • aumento esponenziale di produzione di dati digitali
  • sviluppo di nuovi strumenti hardware
  • sviluppo di nuovi strumenti software di gestione e di analisi

2. Che cosa intendiamo con l’espressione “big data”?

  • due interpretazioni principali:
  •  “miniere di informazioni”
  • “cambio di prospettiva”

3. Necessità di nuove “protesi cognitive”

  • necessità di un approccio sistemico e reticolare basato sul paradigma cognitivo complesso

Ore 20.00 – 21.00: Cena

MERCOLEDI’ 11 MARZO 2015

Ore 9.00 – 13.00

RETI NEURALI ARTIFICIALI E BIG DATA: UN METODO ALTERNATIVO PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI MANAGERIALI E DECISIONALI COMPLESSI

Conduttore: Gaetano Bruno RonsivalleCEO di Wemole, esperto di reti neurali artificiali e reti di Bayes

Introduzione

  • Il “problema complesso” in ambito manageriale/decisionale
  • Alcuni casi concreti
  • Tecniche “tradizionali” di risoluzione di problemi complessi
  • Metodo “neuronale” alternativo di analisi preliminare, configurazione e modellizzazione di un “problema complesso in ambito manageriale/decisionale

Reti Neurali Artificiali. Panoramica

  • Definizione di “Rete Neurale Artificiale”
  • Componenti di una RNA
  • Architettura logico funzionale di una RNA
  • “Apprendimento artificiale” di una RNA
  • “Apprendimento supervisionato” e “Apprendimento non supervisionato”

RNA MLP e apprendimento supervisionato

  • Caratteristiche logico-funzionali di una RNA MLP (MultiLayer Perceptron) ad apprendimento supervisionato
  • Apprendimento di un MLP
  • MLP ed elaborazione di Big Data
  • Alcuni casi concreti di applicazione di una RNA MLP per la risoluzione di problemi complessi in ambito manageriale

SOM e apprendimento non supervisionato

  • Caratteristiche logico-funzionali di una SOM (Self-Organizing Map) o Mappa di Kohonen ad apprendimento non supervisionato
  • Apprendimento di una SOM
  • SOM e classificazione e clusterizzazione di Big Data
  • Alcuni casi concreti di applicazione di una SOM per la risoluzione di problemi complessi in ambito manageriale

Conclusioni

  • Alcuni casi di integrazione di MLP e SOM per la risoluzione di problemi manageriali/decisionali connessi ai Big Data e alla complessità

Ore 13.00 – 14.00: Pranzo

Ore 15.00 – 19.00

BIG DATA E SICUREZZA: STRUMENTI OPERATIVI PER LA MITIGAZIONE DEL RISCHIO CRIMINALE NEL SISTEMA FINANZIARIO

Conduttore: Gaetano Bruno Ronsivalle – CEO di Wemole, esperto di reti neurali artificiali e reti di Bayes

Focus: il nuovo modello di analisi del rischio connesso alle rapine in banca prevede: un metodo di calcolo del rischio esogeno, una revisione della procedura di individuazione del rischio endogeno e del rischio residuo e la creazione di un sistema software evoluto basato su Reti Neurali Artificiali.

Ore 20.00 – 21.00: Cena

GIOVEDI’ 12 MARZO 2015

Ore 9.00 – 13.00

LABORATORIO/GIOCO: RETI NEURALI ARTIFICIALI IN GIOCO – TRE MODELLI DI INTERAZIONE PER COMPRENDERE LE PROPRIETÀ DELLE RETI NEURALI ARTIFICIALI NELLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI MANAGERIALI/DECISIONALI COMPLESSI

Conduttori:

Marisa Orlando – Training Specialist presso WeMole

Simona Carta – Training Specialist presso WeMole

  • Esercitazione 1: Oltre il problem-solving lineare: l’architettura reticolare di un problema complesso di tipo manageriale/decisionale

Ore 13.00 – 14.00: Pranzo

Ore 15.00 – 19.00

Conduttori:

Marisa Orlando – Training Specialist presso WeMole

Simona Carta – Training Specialist presso WeMole

LABORATORIO/GIOCO:

  • Esercitazione 2: Come filtrare musica dal rumore dei Big Data: un’implementazione analogica delle Mappe di Kohonen per la classificazione di “oggetti” sconosciuti
  • Esercitazione 3: Un modello analogico di architettura ibrida SOM-MLP per la gestione di una situazione complessa

Ore 20.00 – 21.00: Cena

VENERDI’ 13 MARZO 2015

Ore 9.00 – 13.00

DATA MINING – TECNICHE ANALITICHE ALTAMENTE COMPLESSE PER UN MONDO SEMPRE PIÙ IPERCOMPLESSO

Conduttore: Felice Russo – Probe Yield Data Manager in LFoundry

Il corso prevede la presentazione dei concetti di base del data mining e una carrellata delle diverse tecniche analitiche utilizzabili come decision tree, clustering, analisi di Bayes, association rules, self organizing maps, supported vector machines. L’idea è quella di introdurre i partecipanti nel mondo del data mining e verificandone l’utilità nel mondo di oggi. Ci sarà una review di alcuni dei software free più importanti e un tutorial interattivo con uno di questi.

Ore 13.00 – 14.00: Pranzo

OPEN MIND LAB – PRIMA PARTE

Conduttore: Dario Simoncini – Docente di Organizzazione Aziendale presso DEA Univ. G. D’annunzio di Pescara, Vice-Presidente Complexity Institute

Focus: Elaborazione di un primo quadro sintetico delle possibili risposte alle domande poste nella giornata introduttiva del Lab. Dialogo generativo con i partecipanti per la stesura dei lavori individuali da presentare in seduta plenaria la mattina successiva.

Ore 20.00 – 21.00: Cena

 SABATO 14 MARZO 2015

Ore 9.00 – 12.00

OPEN MIND LAB – SECONDA PARTE

Conduttori:

Marinella De Simone  – Presidente e Direttore Scientifico del Complexity Institute

Dario Simoncini – Docente di Organizzazione Aziendale presso DEA Univ. G. D’annunzio di Pescara

Focus: Ogni partecipante presenterà al gruppo in seduta plenaria il lavoro di raccordo tra il proprio fabbisogno operativo e quanto elaborato durante il Lab.

Ore 12.00 – 13.00

CONSEGNA CERTIFICATI AI PARTECIPANTI

Ore 13.00 – 14.00: Pranzo

Ore 15.00: PARTENZA


 

per informazioni:
info@complexityinstitute.it
franciscovarelaproject@gmail.com

Cell. +39-327-3523432

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