Introduzione a reti neurali artificiali e loro applicazioni
- Day - Time: 30 November -0001, h.00:00
- Place: Area della Ricerca CNR di Pisa - Room: C-29
Speakers
- Nadir Murru (Dipartimento di Matematica "Giuseppe Peano”, Università di Torino)
Referent
Abstract
Le reti neurali artificiali sono modelli matematici che tentano di imitare il funzionamento del sistema nervoso animale, in particolare del cervello. Nel loro modello più semplice sono rappresentate da particolari grafi, i cui nodi (neuroni) interagiscono tra di loro in base alle loro connessioni (sinapsi) e mediante semplici operazioni aritmetiche. In questo seminario introdurremo il modello di un singolo neurone (perceptrone) e a partire da esso come costruire reti neurali complesse. Presenteremo quindi le principali tecniche di apprendimento che si dividono in due categorie: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.
In particolare, presenteremo l'algoritmo di addestramento "backpropagation" come caso di apprendimento supervisionato e tecniche che coinvolgono l'uso di algoritmi evolutivi per l'apprendimento non supervisionato. Vedremo applicazioni a problemi di pattern recognition e di teoria dei giochi.
Bio: Nadir Murru consegue il Dottorato di Ricerca in Matematica nel 2011 nell'ambito della teoria dei numeri, presso l'Università di Torino. Successivamente ricopre posizioni di ricerca presso l'INRIM (Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica) di Torino e il CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche) di Pisa. Attualmente è assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Matematica dell'Università di Torino dove lavora sul progetto "Disabilità e Nuove Tecnologie". I suoi interessi di ricerca e studio riguardano principalmente la teoria dei numeri, la crittografia, il soft computing e le intelligenze artificiali. E' autore o co-autore di più di 35 articoli scientifici in questi settori.