MASSIMO PANELLA

Gli insegnamenti di cui è responsabile il prof. Massimo Panella sono normalmente tenuti in presenza, mentre saranno tenuti in modalità telematica a distanza ovvero in modalità mista (blended) nel periodo in cui le lezioni saranno sospese o limitate per cause di forza maggiore (COVID-19 o altro). Si prega di fare riferimento alle pagine dedicate alla didattica del sito del docente per ogni ulteriore informazione a tale riguardo: 
http://massimopanella.site.uniroma1.it/didattica
 
Tutti gli studenti che seguono l'insegnamento "Quantum Computing and Neural Networks" nell'A.A. 2025/2026 sono pregati di iscriversi in Google Classroom utilizzando la casella di posta "@studenti.uniroma1.it", il codice per l'iscrizione al corso è p2g45h2i. La pagina dedicata all'insegnamento, dove trovare anche i dettagli sulla modalità di erogazione adottata, è:  
https://massimopanella.site.uniroma1.it/didattica/qcnn
 
Tutti gli studenti che seguono l'insegnamento "Machine Learning for Industrial Engineering" nell'A.A. 2025/2026 (che diventerà "Advanced Neural Networks for Industrial Engineering" dal 2026/2027) sono pregati di iscriversi in Google Classroom utilizzando la casella di posta "@studenti.uniroma1.it", il codice per l'iscrizione al corso è 4k6wcsxw. La pagina dedicata all'insegnamento, dove trovare anche i dettagli sulla modalità di erogazione adottata, è:
https://massimopanella.site.uniroma1.it/didattica/mlie

Tutti gli studenti che seguono l'insegnamento "Elettrotecnica" (canale A-L, Laurea in Ingegneria Gestionale) nell'A.A. 2024/2025 sono pregati di iscriversi in Google Classroom utilizzando la casella di posta "@studenti.uniroma1.it", il codice per l'iscrizione al corso è 6vfjgdf. La pagina dedicata all'insegnamento, dove trovare anche i dettagli sulla modalità di erogazione adottata, è:
https://massimopanella.site.uniroma1.it/didattica/elettrotecnica
 
 
The courses held by prof. Massimo Panella will be normally provided in presence, whilst they will be provided in e-learning, either remotely in or blended mode, during the periods in which lectures will be suspended or limited for force majeure (COVID-19 or other). Please refer to the web pages of the teacher's website for any further information in this regard:
https://sites.google.com/uniroma1.it/massimopanella-eng/teaching
 
All students following the course "Quantum Computing and Neural Networks" in the A.Y. 2025/2026 are requested to register in Google Classroom utilizzando la casella di posta "@studenti.uniroma1.it", the registration code for the course is p2g45h2i. The web page of the course, where to find also details about the adopted learning mode, is:  
https://sites.google.com/uniroma1.it/massimopanella-eng/teaching/qcnn

All students following the course "Machine Learning for Industrial Engineering" in the A.Y. 2025/2026 (which will become "Advanced Neural Networks for Industrial Engineering" since 2026/2027) are requested to register in Google Classroom using the e-mail "@studenti.uniroma1.it", the registration code for the course is 4k6wcsxw. The web page of the course, where to find also details about the adopted learning mode, is:
https://sites.google.com/uniroma1.it/massimopanella-eng/teaching/mlie