Prof. FABIO GASPARETTI
| Qualifica | Professore Ordinario |
| Settore Scientifico Disciplinare | IINF-05/A |
| Telefono | 0657333212 |
| fabio.gasparetti@uniroma3.it | |
| Indirizzo | Via Vito Volterra 62 - Ex Vasca Navale |
| Struttura/Afferenza |
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| Altre informazioni | Sito web personale Curriculum |
Per telefonare da un edificio dell'Ateneo all'altro SE il numero unico inizia con "06 5733xxxx" basta comporre le ultime quattro cifre del numero esteso.
Profilo
Titoli e cariche
Professore Ordinario (s.s.d. ING-INF/05, IINF-05/A) presso il Dipartimento di Ingegneria Civile, Informatica e delle Tecnologie Aeronautiche. Laureato in Ingegneria Informatica nel 2001 presso la Facolt� di Ingegneria di Roma Tre, dove ha successivamente conseguito il Dottorato di Ricerca in Informatica e Automazione. � stato poi Assegnista di ricerca e Ricercatore a Tempo determinato. Presso l'Universit� degli Studi Roma Tre ricopre i seguenti ruoli: - Coordinatore all'assicurazione della qualit� per la terza missione - Dipartimento ICITA - Vice coordinatore Collegio dei Docenti di Dottorato in Informatica e Automazione, ciclo 39. - Responsabile del Laboratorio di Intelligenza Artificiale, del Dipartimento ICITA. - Membro della Commissione piani di studio e pratiche studenti - Dipartimento ICITA
Didattica
Ha svolto un�intensa attivit� didattica. Attualmente � impegnato nel corso di �Machine Learning� e in quello di �Deep Learning� nella Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica del DICITA e nel corso di �Elementi di Informatica e Algebra Lineare� tenuto nella sede di Ostia nel corso di Laurea in Ingegneria Meccanica del DIIEM.
Ricerca
Ha partecipato a vari gruppi e progetti di ricerca nazionali e internazionali. A titolo di esempio possiamo citare l�attivit� di ricerca svolta al PARC (Palo Alto Research Center, ex Xerox PARC). Nel 2017 ha partecipato al gruppo di ricerca Social Dynamics, del Nokia Bell Labs (gi� Bell Labs) presso la sede di Cambridge in Inghilterra, dove ha ideato nuovi approcci basati sul Reinfocement learning per analizzare personal tracker data collezionati da dispositivi indossabili. Fa parte della �Massa Critica� di Roma Tre nel progetto �Rome Technopole�, nell�ambito del Flagship Project 6 (�Artificial Intelligence, virtual reality and digital twin for advanced engineering and aerospace�) dove coordina il Working Group �Machine Aided Design�. Nel 2017-2018 � stato membro della Task Force in Intelligenza Artificiale promossa dalla Agenzia per l�Italia Digitale (AgID), sotto l�egida della Presidenza del Consiglio del Ministri. Revisore di varie riviste internazionali ad alto fattore d�impatto (e.g., Transaction IEEE, UMUAI, ecc.).
Svolge attività di ricerca nel machine learning applicato, sviluppando sistemi innovativi basati su una solida conoscenza di teorie, metodi e architetture. Queste competenze sono alla base dello sviluppo di sistemi adattivi avanzati, documentati da una produzione scientifica consolidata in diversi settori, tra cui: User Modeling, Interazione Adattiva all’Utente, Sistemi di Raccomandazione, Sistemi Tutor Intelligenti e il Web Adattivo.