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Prof. Riccardo Dondi

riccardo.dondi@unibg.it

Tel.: +39 0352052774 (S. Tomaso (ingresso da via Pignolo))

Office hours: Nel quarto sottoperiodo il docente riceverÓ lunedý dalle 14 alle 16


Building: Dalmine
viale Marconi 5 - 24044 Dalmine (BG) - Italy

Building: S. Tomaso (ingresso da via Pignolo)
via S. Tomaso 40 - 24121 Bergamo (BG) - Italy
room 4

Associate professor
Degree Courses - Foreign Languages, Literatures and Cultures

Associate professor
Degree Courses - Letters, Philosophy, Communication

Associate professor
Department of Letters, Philosophy, Communication

Professor
Department of Management, Information and Production Engineering

Professor
School of Engineering

Subjects:
37151Basic IT 1Informatica di base 1
93149Computer Science, Digital Media, Network SocietyInformatica, media digitali e societÓ delle reti
24153General ITInformatica generale
92060IT for the CommunicationInformatica per la comunicazione
13160Test of Knowledge of Information TechnologyIdoneitÓ di informatica
38045Theoretical Computer ScienceInformatica teorica (6 crediti)
38067Theoretical Computer Science and Artificial IntelligenceCorso integrato di Informatica teorica e Intelligenza artificiale (12 crediti)
67169Theory and Techniques of Web DesignTeoria e tecniche della progettazione web

Subjects (previous Academic Years):
93116IT for the Communication MDInformatica per la comunicazione LM
67101IT for the HumanitiesInformatica per le discipline umanistiche
57109Test of Knowledge of Information TechnologyIdoneitÓ di informatica
28044Test of Knowledge of Information TechnologyIdoneitÓ di infornatica


Riccardo Dondi ha conseguito nel 2005 il dottorato di ricerca presso l'Universita' di Milano-Bicocca con una tesi sulla complessita' computazionale e di approssimazione per alcuni problemi fondamentali in Biologia Computazionale.

Gli interessi di ricerca vertono sullo studio della complessita' e di algoritmi esatti e di approssimazione per alcuni problemi fondamentali in Biologia Computazionale, quali haplotyping, ricostruzione e confronto di filogenesi, clustering di dati sperimentali (Consensus Clustering, Correlation Clustering, Fingerprint Clustering, k-Anonymity), confronto tra sequenze, analisi di reti biologiche.