Farzad Nikfam

Dottorato in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni , 36^o ciclo (2020-2023)

Dottorato concluso nel 2024

Tesi:

Security and Privacy in Artificial Intelligence (Abstract)

Tutori:

Maurizio Martina

Profilo

Argomento di ricerca

Fast Adversarial Training and Privacy Preserving

Interessi di ricerca

Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea magistrale

Electronics Fundamentals and Applications. A.A. 2021/22, MECHATRONIC ENGINEERING (INGEGNERIA MECCATRONICA). Collaboratore del corso
Electronics Fundamentals and Applications. A.A. 2022/23, MECHATRONIC ENGINEERING (INGEGNERIA MECCATRONICA). Collaboratore del corso
Electronics Fundamentals and Applications. A.A. 2023/24, MECHATRONIC ENGINEERING (INGEGNERIA MECCATRONICA). Collaboratore del corso

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Pubblicazioni

Pubblicazioni durante il dottorato Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

Nikfam, Farzad (2024)
Security and Privacy in Artificial Intelligence. relatore: MARTINA, MAURIZIO; Shafique, Muhammad, 36. XXXVI Ciclo, P.: 117
Doctoral Thesis
Nikfam, Farzad; Casaburi, Raffaele; Marchisio, Alberto; Martina, Maurizio; Shafique, ... (2023)
A Homomorphic Encryption Framework for Privacy-Preserving Spiking Neural Networks. In: INFORMATION, vol. 14. ISSN 2078-2489
Contributo su Rivista
Nikfam, Farzad; Marchisio, Alberto; Martina, Maurizio; Shafique, Muhammad (2022)
AccelAT: A Framework for Accelerating the Adversarial Training of Deep Neural Networks through Accuracy Gradient. In: IEEE ACCESS, vol. 10, pp. 108997-109007. ISSN 2169-3536
Contributo su Rivista