Keivan Amini

Assegnista di ricerca sotto la supervisione del Prof. Daniel Remondini, svolge analisi dati per contribuire al progetto GenoMed4All attraverso l'implementazione di algoritmi di supervised e unsupervised machine learning per l’analisi e l’integrazione di dati multi-omici (principalmente riduzione dimensionalitá, clustering e classificazione).

Si laurea in Applied Physics con una tesi in robotica e reinforcement learning scritta durante un tirocinio presso l'Istituto di Sistemi Intelligenti e Robotica dell'Università Sorbona, a Parigi.

In passato ha svolto lezioni di coding, elettronica e robotica presso i Laboratori Aperti dell'Emilia-Romagna, diretti a ragazzi di scuole superiore, medie ed elementari.

In generale è appassionato di problem solving, programmazione e machine learning.