Francesco Di Salvo

Lehr- und Forschungsassistent

M.Sc., Doktorand

Anschrift:       An der Weberei 5, 96047 Bamberg
Raum:             WE5/04.091

Telefon:          +49-951-863 3107

Email:             francesco.di-salvo@uni-bamberg.de

Sprechstunde:

im Vorlesungszeitraum: Donnerstag, 13.00 bis 14.00 in WE5/04.091 (Anmeldung per Email wird empfohlen)
au?erhalb: nach Vereinbarung

Biographie:

Francesco Di Salvo ist Doktorand an der Otto-Friedrich-Universit?t Bamberg und besch?ftigt sich seit 2023 mit dem Thema ?Explainable Machine Learning“ (xAI). Er hat einen Bachelor of Science in Computer Engineering von der Universit?t Palermo (Italien) und einen Master of Science in Data Science and Engineering von der Polytechnischen Universit?t Turin (Italien).

Seine Forschungsinteressen liegen in der Schnittmenge von Modell- und Dateneffizienz, Erkl?rbarkeit und Robustheit.

Bevor er dem xAILab Bamberg beitrat, arbeitete Francesco zwischen 2022 und 2023 als Forschungspraktikant am NATO Center for Maritime Research and Experimentation (La Spezia, Italien) im Rahmen des Young Scientist Internship Programme. Er entwickelte Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning zur Erkennung von Anomalien in akustischen Unterwasserdaten.

Kurz zuvor verteidigte er seine Masterarbeit, die sich mit der Bayes'schen Unsicherheit bei kontrastverst?rkten CT-Bildern der Brust befasste. Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit dem AXTI Lab des Radboud University Medical Center (Nijmegen, Niederlande) durchgeführt.

Darüber hinaus verbrachte er vier Monate als Deep Learning Engineer Intern in AIKO - Infinite Ways of Autonomy, einem italienischen Startup-Unternehmen, das sich mit autonomen Raumfahrtmissionen besch?ftigt. Er sch?tzte die Flugbahn eines Rovers durch monokulare visuelle Odometriemethoden in planetar?hnlichen Umgebungen.

In seiner Freizeit engagierte sich Francesco ehrenamtlich in akademischen Vereinigungen, wo er monatlich Nachhilfestunden in Kalkül, linearer Algebra und Programmierung gab. Au?erdem betreute und coachte er angehende Studienanf?nger für ihre Aufnahmeprüfungen. Zudem arbeitete er als freiwilliger Ingenieur für maschinelles Lernen bei Omdena, wo er ein Team von mehr als 20 Freiwilligen leitete. Sie entwickelten Algorithmen für maschinelles Lernen zur Quantifizierung der Auswirkungen von Projekten zur Wiederherstellung von Waldlandschaften.

Au?erhalb seiner beruflichen T?tigkeit liest Francesco gerne, kocht und verbringt seine Zeit in der Natur mit Volleyball, Wandern und jeder Art von Wassersport.

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