Questo evento ha lo scopo di celebrare i tre team vincitori della “Machine Learning challenge III” e di condividere i loro progetti con la comunità KNIME. La sfida è stata offerta agli studenti del corso di Machine Learning del Prof. Fabio Stella all'interno della Laurea Magistrale in Data Science del Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione dell'Università di Milano-Bicocca. Il tema della competizione è “Previsione dell'approvazione del prestito e algoritmi di machine learning”. Gli studenti hanno anche progettato dashboard interattive per visualizzare i risultati dell'analisi predittiva e le relazioni tra l'idoneità all'approvazione del prestito nei richiedenti. Scopri in questo evento come KNIME e il suo approccio low-code consentono la creazione di soluzioni analitiche avanzate a problemi di grande attualità e interesse pubblico.

**Dove - Edificio U7 - Stanza 15**

**Programma dell’evento:**
**14:00 - 14: 10 - Benvenuto (Prof. Stella and KNIME)**
**14:10 - 15:40 - Presentazione progetti dei tre team finalisti (mezz'ora ciascuno)**
**15:40 - 15:50 - Decisione del comitato**
**15:50- 16:30 - Awards**

IN ENGLISH
This event aims to celebrate the three winning teams of the “Machine Learning challenge III” and to share their projects with the KNIME community. The challenge was offered to students of the Machine Learning course of Prof. Fabio Stella within the Master's Degree in Data Science of the Department of Computer Science, Systems and Communication of the University of Milano-Bicocca. The theme of the competition is “Prediction of loan approval and machine learning algorithms”. Students also designed interactive dashboards to visualize the results of predictive analytics and the relationships between eligibility for loan approval in applicants. Discover in this event how KNIME and its low-code approach enable the creation of advanced analytical solutions to problems of great topicality and public interest.

**Where: Building U7 - Room 15**

Event Program:
14:00 - 14: 10 - Welcome (Prof. Stella and KNIME)
14:10 - 15:40 - Presentations by students (half hour each)
15:40 - 15:50 - Committee decision
15:50- 16:30 - Awards

Italy KNIME Users

KNIME Event Coordinator

sergio melis

Francesco Alaimo

Ianni Stammwitz

✔️Moji

p.dilshatt

Machine Learning Challenge 2025 - Università degli Studi di Milano-Bicocca

University of Milan

Venue Address:
***[Westhive Bleicherweg](https://www.westhive.com/de/standorte/zuerich-bleicherweg/)***
***[Stockerstrasse 38, 8002 Zurich](https://www.westhive.com/de/standorte/zuerich-bleicherweg/)***

KNIME Data Connect will be making its next stop in Zurich on May 8th, 2025, featuring presentations on AI and AI agents.

**Talk 1 - AI in Business – Lessons from Real-World Use Cases by Sandro Saitta**

Artificial Intelligence is far more than ChatGPT or Generative AI. This talk begins with a brief overview of AI, followed by a review of real-world use cases across key industries, including telecommunications, chemicals, food, manufacturing, and banking. We explore how AI is being applied in these sectors and examine the lessons learned through successes and failures. The session concludes with a brief look at how KNIME is integrated into executive education to support AI literacy and adoption.

**Talk 2 - Building AI Agents with KNIME: A practical walkthrough by Roberto Cadili**

GenAI understands and responds to natural language, which is why early use cases often centered around chatbots. However, when an LLM is equipped with tools and the ability to orchestrate them intelligently, it evolves beyond a simple chatbot—it becomes an agentic system. These AI agents can interact with data, take action, pursue goals, and adapt to dynamic environments with varying levels of autonomy. In this tutorial, you'll learn how to build an AI agent for a company's "Ask Me Anything" (AMA) project using KNIME. We'll walk through how to create and integrate both intelligent and traditional tools (e.g., customer support tickets, company insight retriever) that the agent can leverage. We'll also see how to design the agent to orchestrate these tools effectively and deliver smart, contextual answers to user queries. Best of all, we’ll do it all using KNIME’s visual workflows, ensuring transparency, self-documentability and without coding.

**Agenda:**

17:30-17:45: Welcome - Elisabeth Richter, *KNIME*
17:45-18:15: Talk 1 - Sandro Saitta, *viadata*
18:15-18:45: Talk 2 - Roberto Cadili, *KNIME*
18:45-20:30: Networking

**Speakers:**

***Sandro Saitta*** is passionate about helping companies become more data-driven. He has worked across various industries to promote data usage and is currently a Data & AI advisor at viadata, a company specializing in executive advising and corporate training. He gained experience with a wide range of companies, including Swisscom (as a consultant), SICPA Security Solutions, Expedia, Nestlé Nespresso and the Swiss Data Science Center. Sandro also lectures at Business School Lausanne (BSL) and in the Certificate of Advanced Studies (CAS) in Data Science & Management at HEC Lausanne. Additionally, he is a member of the executive committee of CDOIQ Europe and co-founded the Swiss Association for Analytics. He holds a Ph.D. in Computer Science from the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).

***Roberto Cadili*** is a data scientist on the Evangelism team at KNIME. As editor for Low Code for Data Science, he is helping the KNIME community shape successful data science stories, tutorials, and best practices that are worth sharing.

Switzerland KNIME Users

Shantanu(KNIME)

Roberto Daniele Cadili

Diogo Baltazar

Carolina Rubio

Muriel Bekto

Marco Deutschmann

Elisabeth Richter

Sandro

Filipe

nadhir bentireche

Syed Masood

Marc Hauser

Damien Wimmer

Elson Mendes Filho

Sam H

Carles

Alessio Venturini

Sandro Brändle

nuwaerne

Abhilash Babu

Introduction to AI and AI Agents - KNIME Data Connect : Zurich 

Zurich Bleicherweg 

The KNIME Data Connect Asia Roadshow will be in Singapore on May 20th at [Republic Polytechnic.](https://www.rp.edu.sg/)

Join us for an exciting event where you'll get an in-depth introduction to the KNIME analytics platform and discover its AI features. Learn how KNIME is transforming academic curricula and empowering students and researchers. Plus, hear firsthand from an industry expert at Siemens Healthineers as they share an insightful use case.

Confirmed Agenda:

**4:30 - 4:35 PM**
Welcome and Reception

**4:35 PM - 5:05 PM**
Talk 1: Introduction to KNIME and AI Agents without Coding
**Speaker:** Rosaria, VP Evangelism, KNIME

The introduction of AI has significantly lowered the barrier for the access to data science. Let's lower the other barrier then, the coding barrier! KNIME is not new to lowering the coding barrier. Ever since its first version KNIME Analytics Platform has adopted visual programming to provide a more comfortable low code based experience for the data professionals. After a short introduction to KNIME Analytics Platform, I will show how to build an AI based workflow and how to assemble an agentic system of tools and agents. All without coding.

**5:05 PM - 5:35 PM**
Talk 2: AI Integration of KNIME Analytics Platform into Academic Curricula and Professional Development Programs
**Speaker:** Henry Leong, Senior Lecturer, Republic Polytechnic

In this session, we will explore the integration of KNIME Analytics Platform into academic curricula and professional development programs. We'll discuss how KNIME's intuitive, low-code interface enhances data science education, facilitates student engagement, and prepares learners for industry-recognized certifications. Additionally, we'll showcase practical applications of KNIME in final year projects and Continuous Education and Training (CET) initiatives, demonstrating its versatility in fostering data literacy and analytical skills across various educational contexts.

**5:35 PM - 6:05 PM**
Talk 3: Education at Scale in the AI Era: Friend, Fiend or Fundamental Shift?
**Speaker:** Santosh Nair, Regional Head of Innovation and Process Consulting, APAC IT Siemens Healthineers

This session delves into the practical challenges and strategies for educating large groups effectively, drawing lessons from experiences in large organisations. We'll also explore one of the most pressing questions: the role of Artificial Intelligence. Is AI a 'friend,' augmenting our capabilities and democratizing knowledge, or a 'fiend,' threatening established roles and learning paradigms?

**6:05 PM - 6:30 PM**
Talk 4 : KNIME for Engineering-AI Research
**Speaker**: Ir. Dr. Nickholas Anting Anak Guntor, Associate Professor Faculty of Civil Engineering and Built Environment Universiti Tun Hussein Onn Malaysia

This session highlights and demonstrates the application of KNIME as a powerful data science and AI platform for Engineering-AI research. I will discuss how KNIME can be integrated as a primary research tool in areas such as materials optimization, predictive maintenance in the energy sector, and structural health monitoring for detecting concrete leakage. Additionally, I will explain how KNIME helps researchers and engineers save time and reduce costs in their analytical workflows.

**6:30 PM - 7:30 PM**
Refreshments and Networking

***Onsite Address:***
***Lecture room (LR-E5) in East 5 building***
***Republic Polytechnic***
***9 Woodlands Avenue 9, Singapore 738964***

KNIME Users Singapore

Joey Chan

Vimal

Alvin Ambrose Tan

Iris Ng

Evan

Jamin

NICKHOLAS ANTING

Henry Leong

surya R

edmond

Hung Teng

Vincent Lim

Terence Foo

Hooi Woon Han

Jek Min

Wilson

Sneha Ravi

AI and Data Analytics - KNIME Data Connect: Singapore 

Republic Polytechnic

L’Università degli Studi Guglielmo Marconi ospita un incontro su KNIME, Intelligenza Artificiale e analisi dei dati, con un focus sulle applicazioni nell’industria 4.0 e nell’ottimizzazione dei processi aziendali.

L'evento offrirà l’opportunità di approfondire il ruolo dell’IA nei workflow di KNIME, analizzando metodologie innovative per la gestione dei dati.
Attraverso il confronto con esperti, i partecipanti esploreranno strumenti di data science e machine learning, con un approccio pratico e orientato alla ricerca.

Saranno illustrati casi studio sull’integrazione tra KNIME e AI, pipeline dati sicure e accessibili, oltre a metodologie avanzate per l’analisi dei KPI aziendali. Verrà inoltre presentato il progetto di integrazione tra Lean Six Sigma e KNIME, mirato a migliorare l’efficienza operativa con automazione e analisi avanzata.

L’evento favorirà il dialogo tra il mondo accademico e professionale, offrendo uno spazio di condivisione e networking.

Maurizio

Stefano Grimaldi

Gabriele Nocco

Valerio Segreto

ROBERTO Di TINNO

Arricchire i workflow di dati con l'Intelligenza Artificiale

Terrazza Prati 

**Talk 1 :** Valutazione dell'efficacia di un algoritmo diagnostico su KNIME: interpretazione automatizzata dell'immunotipizzazione nella elettroforesi capillare
Relators: Dott. Gaspare Ventimiglia e Francesco Alaimo

Nell'intervento verrà descritto lo sviluppo e la valutazione di un algoritmo diagnostico basato sulla piattaforma KNIME Analytics Platform per l'interpretazione automatica dell'immunotipizzazione mediante elettroforesi capillare, applicato specificamente alle disproteinemie plasmacellulari. Il lavoro si concentra sull'uso di un algoritmo di riconoscimento immagini basato su reti neurali convoluzionali (CNN) per analizzare i proteinogrammi, con l'obiettivo di assistere nelle procedure diagnostiche. Vengono presentati i risultati dell'addestramento del modello con diverse quantità di immagini di pazienti e l'applicazione della tecnica SMOTE per dimostrare l'applicabilità del metodo, avendo avuto modo di testarlo con un set di immagini non sufficiente, culminando in una proposta per l'integrazione di tale sistema nel flusso di lavoro diagnostico.

**Talk 2** : Una preview della nuova KNIME image processing extension made in UniBZ
Relators: Andrea Rosani e Prof. G. Di Fatta

Il team del gruppo di Machine Learning del prof. Di Fatta all’Università di Bolzano-Bozen sta lavorando a una nuova KNIME extension per elaborazione avanzata di immagini. A fianco di nodi classici di image processing, come filtri e noise remval, abbiamo anche inserito un nodo basato su modelli di AI per segmentazione di immagini ("YOLO" e "Segment Anything").
Durante questo data Connect faremo una prima demo della extension in anteprima. Tenete conto che è ancora un work in progress con ancora pochi nodi, ma vorremmo mostrare l'avanzamento fatto e ricevere feedback dagli utenti di KNIME.

**About relators:**
**[Dott. Gaspare Ventimiglia](https://www.apss.tn.it/Azienda/Dirigenti/Ventimiglia-Gaspare)**[ ](https://www.apss.tn.it/Azienda/Dirigenti/Ventimiglia-Gaspare) Medico Chirurgo specialista in patologia Clinica e Biochimica presso APSS P.O. Santa Chiara di Trento, ricopre diversi altri incarichi quale responsabile del Settore Elettroforesi e Protidologia Specialistica e del settore POCT per l'intera APSS di Trento, del laboratorio Emogasanalisi per il P.O. S. Chiara di Trento e, inoltre, Componente della Commissione Repertorio Dispositivi Medici – HTA dell’APSS di Trento. Ha all'attivo diverse attività di Continuità Assistenziale presso numerosi presidi medici e come volontario durante l'Emergenza sbarchi immigrati, nel 2014, ricevendo anche un Encomio dal Presidente della Regione Sicilia.

**[Francesco Alaimo](https://www.linkedin.com/in/falaimo/)** laureato in Ingegneria Informatica, KNIME Certified Trainer e membro della community di KNIME, lavora per TIM SpA ed è Team Leader di un gruppo di che cura l'assurance e il delivery della Core Network Mobile. Nella lunga carriera ha svolto per diversi anni attività di Supporto Specialistico per le Reti mobili, poi progettista di rete, ma sempre a contatto con i dati degli impianti di telecomunicazione (configurazioni /allarmi/ misure). Da quando ha scoperto KNIME, ha abbracciato la filosofia low code e lo utilizza in TIM, per creare reportistiche automatiche sugli allarmi ripetitivi della rete e per il monitoraggio dei dati di Workflow management.

**[Giuseppe Di Fatta](https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/academic-staff/person/46582-giuseppe-di-fatta "https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/academic-staff/person/46582-giuseppe-di-fatta")** è professore ordinario presso la [Facoltà di Ingegneria della Libera Università di Bolzano-Bozen](https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/ "https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/") dal 2022. La sua attività didattica e di ricerca si concentra su machine learning, data science e calcolo distribuito, con applicazioni multidisciplinari in ambito scientifico e industriale.​
In precedenza, ha ricoperto il ruolo di professore e direttore del Dipartimento di Informatica presso la University of Reading (UK) dal 2016 al 2021. Ha contribuito allo sviluppo della prima versione della piattaforma KNIME durante la sua permanenza all'Università di Costanza (Germania) dal 2004 al 2006. Ha inoltre lavorato presso l'Istituto ICAR del CNR (Italia) e come research fellow all'International Computer Science Institute (ICSI) di Berkeley, California.​

**[Andrea Rosani](https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/academic-staff/person/43727-andrea-rosani "https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/academic-staff/person/43727-andrea-rosani")** è ricercatore presso la [Facoltà di Ingegneria della Libera Università di Bolzano-Bozen](https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/ "https://www.unibz.it/it/faculties/engineering/"). Dopo aver conseguito il dottorato di ricerca in Information and Communication Technology presso l’Università di Trento, ha maturato una solida esperienza nell’ambito dell’elaborazione di immagini e video, con particolare interesse per l’analisi automatica di contenuti visivi, il riconoscimento di pattern e l’intelligenza artificiale applicata al contesto biomedico e ambientale.

Calogero "Kalos" Bonasia

Vi Rivigio

FRANCESCO LUCIGNANO

corrado

Marian Solomon

Loredana Alaimo

Federico Marchesi

Francesco

Pietro Bonsignore

Image Processing with KNIME (Online) - Data Connect: Italia 

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