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Premi Despar Aspiag Service Srl (prima edizione 2021) - scadenza 10-01-2022

Submitted by stefano.zampieri on Ven, 09/04/2021 - 14:16

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A chi è rivolto: candidate e candidati iscritte/i ai corsi di laurea magistrale e magistrale a ciclo unico dell’Università di Padova afferenti alle Scuole di Scienze Umane, sociali e del patrimonio culturale, Psicologia e Economia e scienze politiche, che abbiano conseguito o conseguano il titolo dal 01/01/2020 al 31/12/2021, che abbiano elaborato le migliori tesi, compilative o di ricerca sui temi dell’Age management e della sostenibilità nelle imprese.

Tipologia: quattro premi di laurea dell’importo di 1.500,00 euro ciascuno

Domanda di partecipazione in Moodle

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Tipologia: quattro premi di laurea dell’importo di 1.500,00 euro ciascuno

Domanda di partecipazione in Moodle

Alla presenza della prorettrice con delega al Diritto allo studio,Matilde Girolami, venerdì 15 aprile alle ore 10.30 si tiene la cerimonia di premiazione presso la Sala Rossini del Caffè Pedrocchi, con la consegna degli attestati alle vincitrici.

L’evento è trasmesso online al seguente link: https://unipd.zoom.us/j/81564834972

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Tipologia: quattro premi di laurea dell’importo di 1.500,00 euro ciascuno

Domanda di partecipazione in Moodle

Alla presenza della prorettrice con delega al Diritto allo studio,Matilde Girolami, venerdì 15 aprile alle ore 10.30 si tiene la cerimonia di premiazione presso la Sala Rossini del Caffè Pedrocchi, con la consegna degli attestati alle vincitrici.

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Alla presenza della prorettrice con delega al Diritto allo studio,Matilde Girolami, venerdì 15 aprile alle ore 10.30 si tiene la cerimonia di premiazione presso la Sala Rossini del Caffè Pedrocchi, con la consegna degli attestati alle vincitrici.

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Domanda di partecipazione in Moodle

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Submitted by stefano.zampieri on Ven, 09/04/2021 - 14:16

Protezioni dei dati - Informazioni per le interessate e gli interessati

Submitted by simonetta.capparotto on Ven, 09/04/2021 - 13:47

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Responsabile della protezione dei dati (DPO): privacy@unipd.it.
Per l’esercizio dei propri diritti, l’interessato può scrivere all’indirizzo di posta elettronica certificata: amministrazione.centrale@pec.unipd.it oppure all’indirizzo email: urp@unipd.it.
In alternativa, l’interessata o l'interessato può scrivere a: Università degli Studi di Padova, via VIII Febbraio n. 2, Padova.

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Per l’esercizio dei propri diritti, l’interessato può scrivere all’indirizzo di posta elettronica certificata: amministrazione.centrale@pec.unipd.it oppure all’indirizzo email: urp@unipd.it.
In alternativa, l’interessata o l'interessato può scrivere a: Università degli Studi di Padova, via VIII Febbraio n. 2, Padova.

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Protezione dei dati Informazioni per gli interessati - link

Submitted by simonetta.capparotto on Ven, 09/04/2021 - 13:24

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Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0

Submitted by stefano.zampieri on Ven, 09/04/2021 - 12:45

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Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.

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Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
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Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.

Corsi per l'apprendimento permanente

Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

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Corsi per l'apprendimento permanente

Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.

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Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.

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Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

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Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
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Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
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Corsi per l'apprendimento permanente

Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

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Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.

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Corso per l'apprendimento permanente

Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti

Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021

Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.

Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.

Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.

Contributo di iscrizione: 1.450 €

Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598

Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G

Docenti:

Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture

Programma

MODULO 1: Robotica Industriale

Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
Robotica tradizionale e robotica collaborativa.

MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?

MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa

Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.

MODULO 4: Industrial computer vision

Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?

MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems

Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Introduzione al ragionamento con preferenze.
Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
Problemi di stable matching in ambito AI.

MODULO 6: Deep Learning

Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Deep learning: introduzione e concetti generali.
Deep learning per l'analisi di immagini.
Applicabilità del deep learning e dataset.
Deep learning vs visione tradizionale.

MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva

Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.

MODULO 8: AI e patrimonio culturale

Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.

MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0

Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2

Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.

Corsi per l'apprendimento permanente

Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

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Corsi per l'apprendimento permanente

Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

Corsi per l'apprendimento permanente

Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

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Corsi per l'apprendimento permanente

Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati

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Scheda informativa - Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0

Submitted by stefano.zampieri on Ven, 09/04/2021 - 12:44

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Submitted by uff.fundraising on Ven, 09/04/2021 - 11:56

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Per approfondimenti sul progetto visita il sito dedicato agli 800 anni dell'Ateneo

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L'appello di Scholars at Risk Italia per fermare le violenze contro la comunità accademica in Bielorussia

Submitted by chiara.mezzalira on Ven, 09/04/2021 - 11:53

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A otto mesi esatti dalle elezioni presidenziali tenutesi in Bielorussia che hanno visto la contestata riconferma del presidente Lukashenko alla guida del paese, la sezione italiana di Scholars At Risk (SAR Italia), in accordo con la Conferenza dei Rettori delle Università Italiane (CRUI), ha firmato una lettera di petizione indirizzata alla presidenza bielorussa per esprimere la più profonda preoccupazione circa gli attacchi nei confronti della comunità accademica nel paese.

Secondo diverse fonti internazionali, dopo le elezioni dell’agosto 2020 la Bielorussia è stata attraversata da numerose manifestazioni pacifiche volte a chiedere l’avvio di un reale processo di democratizzazione del Paese; manifestazioni che sono state represse con violenza dalle autorità bielorusse. Tali proteste hanno visto una grande partecipazione di accademici e studenti universitari, molti dei quali sono stati successivamente fermati, soggetti a detenzione, perseguiti penalmente, licenziati ed espulsi dalle università. I diritti di libertà di espressione, associazione e assemblea - formalmente protetti dalla costituzione bielorussa, e nello specifico dagli articoli 8, 33, 35 e 36 - sono stati violati. Tali attacchi contro le comunità universitarie sono inoltre incompatibili con la Dichiarazione universale dei diritti umani e la Convenzione internazionale sui diritti civili e politici.

Alla luce di questi fatti, SAR Italia chiede alla presidenza bielorussa il rilascio immediato di studenti e docenti universitari, prigionieri politici, giornalisti e attivisti arrestati per aver esercitato i loro diritti alla libertà di espressione e di associazione, e la fine delle violenze nei confronti dei manifestanti.

L’iniziativa di questa lettera di petizione è nata dalla comune volontà degli atenei di SAR Italia di proteggere e promuovere la libertà accademica in quanto valore fondamentale delle istituzioni universitarie. L’attento monitoraggio della grave situazione in Bielorussia da parte della rete SAR Italia è supportato dall’associazione Supolka, una delle voci principali della comunità studentesca bielorussa in Italia, che si è mobilitata fin da subito a sostegno delle proteste pacifiche nel paese. La petizione rientra in una serie di iniziative congiunte tra queste realtà nel contesto italiano.

In occasione della ricorrenza, il 9 aprile 2021 l’Associazione dei Bielorussi in Italia - Supolka - in collaborazione con SAR Italia e l’Università di Padova, organizza un seminario pubblico dal titolo "Bielorussia a 8 mesi dalle elezioni: la libertà accademica nel mirino del regime", con l’obiettivo di favorire un dibattito aperto sulla situazione della comunità universitaria nel Paese. All'evento parteciperanno studiosi bielorussi ed italiani, esperti di politica e diritti umani in Bielorussia e nel contesto dei paesi dell'ex-Unione Sovietica.
È possibile seguire l’evento, in diretta Facebook a partire dalle ore 18.30.

Per il coordinamento di Scholars at Risk Italia, Francesca Helm, University of Padova. Co-chair, Scholars at Risk Italy; Claudia Padovani, University of Padova. Co-chair, Scholars at Risk Italy and SAR European Advocacy Committee for Academic Freedom; Ester Gallo, University of Trento. Co-chair, Scholars at Risk Italy and SAR International Advisory Committee.