La PhD School in Applied Data Science and Artificial Intelligence USI-SUPSI, dal 9 al 13 febbraio 2026 organizza una settimana di formazione avanzata dedicata alle più recenti metodologie statistiche, computazionali e di machine learning per l’analisi di dati dinamici, relazionali e spaziotemporali.
Winter School in Network Data Science and Artificial Intelligence - PhD School
- 12:00 - 13:00 Accoglienza
- 13:00 - 16:00 Workshop
Introduction to Relational Event Models
Melania Lembo, Martina Boschi
- 16:00 - 16:30 Pausa Caffé
- 16:30 - 17:15 Keynote Lecture
Causale Relational Event Models
Veronica Vinciotti
- 17:15 - 19:00 Aperitivo
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- 09:00 - 09:45 Keynote Lecture
Assessing the fit of Relational Event Models: A Simulation-based Approach Accounting for Temporal Structure
Viviana Amati
- 09:45 - 10:30 Keynote Lecture
Scalable Durational Event Models: Application to Physical and Digital Interactions
Cornelius Fritz
- 10:30 - 11:00 Pausa Caffé
- 11:00 - 11:45 Keynote Lecture
Not All Bonds Are Created Equal: Dyadic Latent Class Models for Relational Event Data
Joris Mulder
- 11:45 - 12:30 Keynote Lecture
Modeling Social Networks with Changeable Nodes
Alessandro Lomi
- 12:30 - 14:00 Pausa pranzo
- 14:00 - 16:45 Workshop
All You Need to Know about Relational Hyper-event Modeling
Martina Boschi, Melania Lembo
- 16:45 - 17:15 Pausa caffé
- 17:15 - 18:00 Keynote Lecture
What and Whom Do We Cite? Relational Hyperevent Models for Citation Networks
Jürgen Lerner
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- 09:00 - 12:30 Attività
- 12:30 - 14:00 Pausa pranzo
- 14:00 - 17:00 Presentazioni PhD
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- 09:00 - 10:30 Tutorial
Graph Deep Learning for Time Series and Spatiotemporal Data - part 1
Daniele Zambon
- 10:30 - 11:00 Pausa caffé
- 11:00 - 12:30 Tutorial
Graph Deep Learning for Time Series and Spatiotemporal Data - part 2
Daniele Zambon
- 12:30 - 14:00 Pausa pranzo
- 14:00 - 15:30 Tutorial
Learning dynamical systems from data - part 1
Manas Mejari
- 15:30 - 16:00 Pausa caffé
- 16:00 - 17:30 Tutorial
Learning dynamical systems from data - part 2
Manas Mejari
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- 09:00 - 10:00 Keynote Lecture
Privacy-aware Probabilistic Graphical Models
Cassio de Campos
- 10:00- 11:00 Keynote Lecture
From Theory to Practice: Overcoming the Real-World Challenges of Reinforcement Learning
Marcello Restelli
- 11:00 - 11:30 Pausa caffé
- 11:30 - 12:30 Keynote Lecture
Building Context-Aware Foundation Models for Time Series Forecasting
Abdul Fatir Ansari
- 12:30 - 14:00 Pausa pranzo e chiusura
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Maggiori dettagli sulle attività saranno disponibili prossimamente.
È possibile iscriversi entro il 31 gennaio 2026. Le studentesse e gli studenti di dottorato iscritti alla Scuola di dottorato in Data Science e Intelligenza Artificiale, così come i dottorandi di USI e SUPSI, possono registrarsi gratuitamente. Per partecipanti esterni è previsto un costo di CHF 200.