Il corso introduttivo presenta gli argomenti alla base delle moderne architetture di reti neurali, ponendo particolare attenzione alle fondamenta matematiche ed alle loro implicazioni nello scenario delle reti neurali, per consentire allo studente di comprendere più compiutamente cosa esse siano e come catalogarle. Attraverso un uso applicato delle tecnologie con cui gli strumenti di intelligenza artificiale sono costruiti, ed un confronto con il modello progettuale con cui tali soluzioni sono costruite, l’obiettivo è rendere lo studente in grado di interpretare gli scenari attuali e futuri..

Programma

• Introduzione a Google colab
• Framework ANN
• Richiami di algebra lineare
• Introduzione agli array multidimensionali
• Elementi elementari di una ANN
• Tipi di operazioni elementari su tensori
• Richiami di calcolo delle probabilità
• Progettazione di una rete neurale
• Tipi di addestramento
• Modelli di reti neurali più diffusi
• Meccanismo di attenzione
• Trasformatori
• GNN (Graph Neural Network), LLM e Retrieval-Augmented Generation RAG