CV - Dipartimento di Matematica

Michele Donini
PhD Student presso University of Padova
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Riepilogo
I'm a PhD student in Machine Learning at University of Padova.
Esperienza
PhD Student at University of Padova
gennaio 2013 - Presente (1 anno 7 mesi)
Machine Learning
IT Stage at Martinelli Ginetto S.p.A.
novembre 2006 - aprile 2007 (6 mesi)
Stage presso MARTINELLI GINETTO SPA, nel ruolo di tecnico informatico e programmatore per la
creazione di database utili nella gestione del lavoro svolto sulle macchine tessili, nella gestione automatica
delle ore lavorative e nel relativo calcolo degli stipendi.
Per questo stage, eletto e premiato come miglior stagista della regione Lombardia in
collaborazione con Confindustria.
Formazione
University of Padova
Master's degree, Applied Mathematics, 2010 - 2012
Valutazione: 109/110
University of Padova
Bachelor's degree, Mathematics, 2007 - 2010
Valutazione: 100/110
ITIS Tarcisio Pacati
Capotecnico Informatico, 2002 - 2007
Valutazione: 100/100
Attività e associazioni: International Olympiad in Informatics (Regional selection - Italian finalist), Martinelli
Ginetto S.p.A. IT Stage
Competenze ed esperienze
Machine Learning
Artificial Intelligence
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Python
Java
C++
Matlab
Mathematica
Applied Mathematics
Probabilistic Models
Applied Probability
Numerical Analysis
Numerical Simulation
Algorithms
Mathematics
Linear Algebra
Mathematical Analysis
Stochastic Optimization
Corsi
Bachelor's degree, Mathematics
University of Padova
CALCOLO DELLE PROBABILITA'
FINANZA MATEMATICA
MATEMATICA CLASSICA 1
MATEMATICA DISCRETA
MATEMATICA PER L'ECONOMIA
PROGRAMMAZIONE MATEMATICA
STATISTICA MATEMATICA
ALGEBRA 1
FISICA 1
MATEMATICA 1 (MOD. A)
MATEMATICA 1 (MOD. B)
MATEMATICA 2 (MOD. A)
MATEMATICA 2 (MOD. B)
MATEMATICA 3
MODELLI MATEMATICI PER L'ECONOMIA
PROGRAMMAZIONE
PROVA DI INGLESE
ALGEBRA 2
ANALISI MATEMATICA
CALCOLO NUMERICO
FISICA 2
FISICA MATEMATICA
GEOMETRIA
LABORATORIO COMPUTAZIONALE
MATEMATICA 4
PROBABILITA' E STATISTICA
PROGRAMMAZIONE AD OGGETTI
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Master's degree, Applied Mathematics
University of Padova
Algoritmi e strutture dati
Algebra lineare applicata
Analisi numerica
Equazioni differenziali 1
Metodi numerici per l'analisi dei dati
Ottimizzazione stocastica
Processi stocastici
Sistemi dinamici
Apprendimento automatico
Computabilità e algoritmi
Geometria computazionale
Programmazione concorrente e distribuita
Progetti
BIOINFOGEN PROJECT
gennaio 2014 a Presente
Membri:Michele Donini
BIOINFOGEN is a "strategic project" of the University of Padua, started at the beginning of 2014 with the
objective of developing technology and expertise in the field of bioinformatics and molecular biology applied
to personal genomics.
Artificial Intelligence Techniques for Rotorcraft Noise Minimization
dicembre 2011 a Presente
Membri:Michele Donini, NASA, IHMC, University of Padua
The commercial transportation by airlines is evolving to an increased use of rotorcrafts. The most relevant
advantages of rotorcrafts with respect to fixed wing airplanes are the optimized aerodynamic levitation and
the possibility to takeoff and land without a runway, so they do not interfere with airplane traffic. These
characteristics and its great maneuverability
make rotorcraft very suitable for urban purposes, but the noise generated can limit its employment and restrict
operations, particularly near cities and populated regions. This problem is the most obstructive impediment to
a large-scale application of a rotorcraft transportation infrastructure.
This problem can be approached designing new flight profiles, in particular landing trajectories that have a
lower impact in the noise produced by a rotorcraft: with this formulation, the problem can be viewed as a
trajectory optimization problem, whose search space is the set of all the possible landing trajectories that a
rotorcraft can use. We approach this problem by modelling a high dimensional environment that can
characterize every parameter of any landing trajectory. Three main techniques have been already
implemented by our team: A*, Local Search and PRM.
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Bozz-e
2012 a Presente
Membri:Michele Donini, Matteo Mondini, Mattias Martini
Bozz-e è l'evoluzione dinamica e digitalmente potenziata del tradizionale foglio di carta.
La tecnologia informatica sta progressivamente sostituendo i supporti cartacei in moltissimi settori,
migliorando e semplificando compiti negli ambiti più disparati. Quando si tratta però di prendere appunti
velocemente, fare uno schizzo, o condividere idee e schemi con altri, molti preferiscono ancora utilizzare la
carta. Quest’ultima infatti permette una libertà totale di raffigurazione, nonché una velocità e immediatezza
ancora senza pari.
Un documento digitale ha però il vantaggio di essere strutturato, modificabile, esportabile, collegabile e
condivisibile, su di esso si può copiare, incollare, annullare… tutte funzionalità che farebbero comodo quando
si prendono appunti ad una riunione, a lezione, durante un brainstorming o quando si realizzano schemi di
come dev’essere svolto un lavoro, o realizzato un prodotto.
Sarebbe molto utile inoltre che tutta l’informazione generata nei momenti iniziali dello sviluppo di un’idea, di
un concetto, non rimanesse solo su carta ma diventasse immediatamente un documento strutturato,
semantizzato ed esportabile, la vera e propria bozza su cui lavorare in seguito con software più avanzati.
Bozz-e nasce appositamente per essere la soluzione a questo problema.
E’ un software per dispositvi mobili dotati di touchscreen (principalmente tablet), che riconosce
dinamicamente ciò che l’utente disegna sullo schermo. L'utente ha la massima libertà di disegno, esattamente
come su carta, mentre avanzati algoritmi si preoccupano di convertire “live” i tratti disegnati, raggruppandoli
in elementi e associandoli a
strutture e concetti predefiniti (es. diagrammi di flusso).
Lingue
Italiano
Inglese
(Conoscenza madrelingua o bilingue)
(Conoscenza professionale)
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Riconoscimenti e premi
ICANN2014 - Conference Student Travel Grant
European Neural Network Society (ENNS)
giugno 2014
The selection of the travel grant candidates will be made by the ENNS board and will be based on the
following criteria:
- The paper has been considered positively by at least two reviewers
- Quality of the paper upon reviews is among the five best papers of all travel grant applicants
- Student contribution to the paper is significant, if co-authored
Organizzazioni
European Neural Network Society (ENNS)
Member
giugno 2014 a Presente
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Michele Donini
PhD Student presso University of Padova
[email protected]
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