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Fosca Giannotti

Professoressa Ordinaria

Informatica (SSD: INFO-01/A)

050 509103
 
Palazzo della Carovana, piano quarto, stanza 120

Fosca Giannotti è professoressa di Informatica presso la Scuola Normale Superiore di Pisa (SNS) dal 2021. In precedenza è stata direttrice della Ricerca presso l'ISTI-CNR dal 2007, dopo aver ricoperto vari incarichi presso il CNR e all'estero, tra cui la UCLA, la North Eastern University (Boston), il MCC (Austin Texas), La Sorbonne (Parigi) e il CWI (Amsterdam). Si è laureata in Informatica presso l'Università di Pisa (B.Sc., 1982)

Ha co-diretto il KDD Lab Pisa, un'iniziativa di ricerca congiunta dell'Università di Pisa, dell’ISTI-CNR e della SNS, dal 1996)

La sua ricerca si concentra sui metodi per spiegare l’IA in modo affidabile e incentrato sull'essere umano, e sulla loro applicazione per comprendere e prevedere fenomeni complessi su scala sia individuale che sociale in ambiti caratterizzati dalla collaborazione uomo-macchina. Sono stati condotti casi di studio esemplari in medicina, mobilità umana, finanza e comportamento sociale online. È PI del progetto ERC “XAI – Science and Technology for the Explanation of Decision Making”.

È autrice di oltre 300 articoli e ha coordinato decine di progetti europei e collaborazioni industriali. La professoressa Giannotti è vicedirettrice di SoBigData++, l'infrastruttura di ricerca europea su Big Data Analytics e Social Mining, un ecosistema di decine di centri di ricerca europei all'avanguardia che forniscono una piattaforma aperta per la data science interdisciplinare e l'innovazione basata sui dati.

L'8 marzo 2019 è stata menzionata come una delle 19 Inspiring Women in AI, Data Science, Machine Learning da KDnuggets.com, uno dei più importanti siti di IA, Data Mining e Machine Learning https://www.kdnuggets.

Da febbraio 2020 Fosca Giannotti è delegata italiana di Horizon Europe per il Cluster 4 (Digital, Industry and Space)

Corsi presso la SNS:

  • Explainable Artificial Intelligence
  • Introduction to Machine Learning
  • Artificial Intelligence: a modern approach
  • Responsible Generative AI