Applicazione di reti neurali a casi reali

Oggi dietro alla gran parte della tecnologia che utilizziamo quotidianamente esiste una complessa struttura di algoritmi che trovano il loro fondamento nella teoria delle reti neurali. Questi “oggetti”, in realtà, non sono altro che algoritmi più o meno complessi che sono in grado di imparare a fare determinate azioni a partire da un set di dati di addestramento. Esistono diversi tipi di reti neurali, che a seconda del caso possono essere utilizzate per gli scopi che ci siamo prefissi.
In questo breve excursus ci occuperemo principalmente delle basi della teoria delle reti neurali e del loro funzionamento, dei loro vantaggi e dei loro limiti. In particolare vedremo il loro utilizzo nella analisi chemometrica e nella segmentazione di immagini (sia per l’estrazione di features che per il Dimensional Scaling). Infine mostrerò alcuni casi specifici su cui ho lavorato e sto lavorando attualmente.

Relatore

Stefano Pagnotta - Università degli Studi di Pisa & CNR di Pisa

Docente di riferimento

Alessandro Aldini

Vincoli di partecipazione

Il seminario è limitato alle coorti di studenti che non hanno lezione.

Date

Luogo Data Orario Crediti (CFU)
Aula Turing 12 Febbraio 2019 16:00 0,125