I am a Master's student in Computer Engineering, having graduated with laude in my Bachelor’s degree. I am deeply passionate about various fields of computer science, with a particular focus on back-end development, machine learning, and cybersecurity.
I enjoy applying my technical knowledge through personal projects, selecting the most effective programming languages for each context, such as Python or Java. I take pride in documenting my work using LaTeX to ensure high standards of organization and clarity, which facilitates project scalability and future technical reviews.
I strive to stay updated with industry trends.
My goal is to ensure every project is technically sound, well-structured, and clearly presented.
Configurazione rete in GNS3: host, router, firewall, server
Progettazione di una rete sicura in GNS3 con segmentazione DMZ e perimetrale. Implementazione di regole firewall per i dispositivi di rete OPNSense, IDS Snort per la rilevazione di intrusioni e protezione da attacchi DoS al Web Server, e servizi Web/DB isolati nella DMZ realizzati tramite WordPress e MySQL. Configurazione automatizzata tramite script Bash.
Classificatore MAP e ottimizzazione SGD per Classificazione Binaria
Progetto Python di machine learning supervisionato. Implementa la riduzione dimensionale (PCA/SVD), calcola il classificatore bayesiano teorico (MAP) e ne stima iterativamente i parametri tramite ottimizzazione numerica (SGD), mettendo a confronto i risultati con grafici di convergenza 2D.
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TORCS: Controllo di un veicolo autonomo virtuale
Sviluppo di un sistema di guida autonoma ibrido per il simulatore TORCS, integrando Java per la logica di controllo (state machine) e Python per l'addestramento di modelli di Machine Learning (MLPRegressor). La comunicazione bidirezionale avviene tramite bridge di rete, permettendo al veicolo di analizzare i sensori e reagire autonomamente. Il progetto è interamente gestito con Docker per garantire la massima portabilità e facilità di setup dell'ambiente.
Trasmissioni Digitali: Modulazioni, fading e tecniche di diversità
Simulazione in MATLAB di sistemi di trasmissione digitale con modulazioni PAM, PPM, PSK e QAM. Il progetto analizza le prestazioni in termini di probabilità di errore tramite simulazioni Monte Carlo, valutando l'impatto di SNR e fading. Include l'implementazione di tecniche di diversity per migliorare la robustezza del segnale, con analisi dettagliata tramite grafici prestazionali.
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