Riccardo Converso

Sono laureato magistrale in Informatica presso Università degli Studi di Napoli Federico II, con una solida formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning, supportata da basi robuste in basi di dati, modelli a grafo e sistemi distribuiti.

Nel mio percorso di studi ho approfondito apprendimento statistico, reti neurali, NLP, computer vision e tecnologie avanzate di database, con particolare attenzione ai Knowledge Graph e ai graph database (Neo4j) e alla loro integrazione con agenti intelligenti basati su LLM. Mi sono occupato di question answering, rappresentazione della conoscenza e gestione dell’ambiguità, cercando soluzioni che vadano oltre approcci puramente black-box.

Sono interessato allo sviluppo di sistemi di AI capaci di comprendere il contesto, ragionare su conoscenza strutturata e supportare processi decisionali complessi, con un approccio orientato all’interpretabilità e all’impatto reale.

Mi motiva lavorare all’intersezione tra tecnologia, dati e innovazione, in contesti dove l’AI è progettata come strumento concreto a supporto delle persone e delle organizzazioni.

Ho maturato esperienza nello sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale attraverso progetti accademici avanzati e collaborazioni con aziende, lavorando su Machine Learning, Deep Learning, NLP e Knowledge Graph.

Ho partecipato allo sviluppo di sistemi di question answering e agenti intelligenti, integrando LLM, graph database (Neo4j) e pipeline di elaborazione del linguaggio naturale, con attenzione a rappresentazione della conoscenza, gestione dell’ambiguità e adattamento al contesto.

Ho inoltre lavorato su progetti di analisi dei dati, simulazione e decision support, operando in contesti strutturati e multidisciplinari, con un approccio orientato a soluzioni concrete, spiegabili e scalabili.

Laurea Magistrale in Computer Science, con un percorso focalizzato su Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Durante gli studi ho approfondito Deep Learning, apprendimento statistico, NLP e Computer Vision, affiancando competenze avanzate in basi di dati, database NoSQL e graph database.

Ho studiato e applicato modelli di rappresentazione della conoscenza e Knowledge Graph, integrandoli con LLM e agenti intelligenti per sistemi di question answering e supporto alle decisioni. La formazione è stata completata da corsi su sistemi distribuiti, calcolo parallelo, complessità computazionale, logica e aspetti etici dell’AI, fornendo una visione solida e trasversale dei sistemi intelligenti.