Post di Denis Marini

Una descrizione delle reti neurali alla portata di tutti. https://lnkd.in/dpBGxUr3

https://lnkd.in/dUpSvNhr Il Mondo delle Reti Neurali è ricco di sorprese entusiasmanti! La scoperta del neurone formale ha portato al concetto di rete neurale. Una rete neurale o neuronale è un insieme di neuroni interconnessi che si scambiano informazione. Esistono diverse tipologie di reti: ricorrenti, a convoluzione; le più semplici sono le feed-forward in cui il flusso delle informazioni percorre i livelli in un sol verso dall'input all'output: Parleremo della struttura di una rete neurale, dei livelli, degli archi e dei nodi e vedremo come trattare matematicamente le reti con il linguaggio delle matrici. E per restare in tema attuale, non è un caso che Il premio Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton per le scoperte che hanno reso possibile il machine learning! #neuralnetworks #retineurali #intelligenzaartificiale #neuroscience #yousciences #doctorgiux #scienza #machinelearning #machine #giux #nobelprize

L'intelligenza si sa, risiede nel cervello, la dimora di noi stessi e della nostra mente. E' possibile costruire un modello matematico del cervello? La risposta ancora è ambigua e vedremo in futuro cosa accadrà, tuttavia: Inizia quì una piccola serie di video sul mondo delle reti neurali e dell'intelligenza artificiale, argomento di spicco del nostro tempo. La storia è figlia del '900 ma ci sono dei momenti chiave, come l'idea di Alan Turing dell'"intelligenza meccanica" o altre vicende interessanti legate allo sviluppo storico dei calcolatori. Qui partiremo dall'idea di costruire un Neurone Artificiale o Formale, che fu ideato da due signori: McCulloch e Pitts neurofisiologo e matematico, i quali individuarono le caratteristiche principali che un neurone giocattolo deve possedere; come la scarica, le sinapsi e l'attivazione. Vedremo come funziona questo semplice meccanismo alla base della nostra mente... e forse di una mente artificiale. #artificialintelligence #intelligenzaartificiale #neuralnetworks #neurone #cervello #matematica #yousciences #doctorgiux #giux

Quanto può essere noiosa e complessa la ricerca accademica da 1 a 10? Lasciamo a te la risposta, ma sappiamo tutti la verità… 🥲 E se ti dicessimo che tre tool AI possono letteralmente rivoluzionare le tue attività di studio? Si tratta di Scite, SciSpace e Litmaps, una vera e propria “trinità accademica”. 🔥 Trova i documenti che ti servono, scopri come è possibile collegarli tra loro e riassumili facilmente. Leggi l’articolo per conoscere ancora meglio questi tre strumenti imperdibili! 🚀➡️ https://lnkd.in/dUVVcsiQ #DLI #DeepLearningItalia #AI #Tool #Scite #SciSpace #Litmaps

🤩 Gli Allievi della 4a Ed. del Master Lab in #AIManagement sabato sono tornati sul #CampusVirtuale per una nuova, fondamentale, lezione dell'#AI Expert & Trainer Jonni Malacarne, questa volta sul #DeepNeuralNetwork. 👇 Quali temi sono stati affrontati? • Un' introduzione al #deeplearning • I fondamenti delle #retineurali • Le Reti Neurali Convoluzionali (#CNN) • Le Reti Neurali Ricorrenti (#RNN) e #LSTM • Trend e Futuro del Deep Learning • Come si affronta lo sviluppo di un progetto di DL • Alcuni esempi applicativi Si entra sempre più nel vivo delle skills più richieste dal #mercatodellavoro!

❔ Le reti neurali possono sembrare super complesse, vero? Ma in realtà, il loro cuore è fatto di algebra lineare: moltiplicazioni di matrici e vettori. Ogni neurone in una rete non fa altro che ricevere input, applicare una semplice operazione matematica (come una somma pesata) e passare il risultato al neurone successivo. Il vero trucco è come questi neuroni lavorano insieme e si organizzano in strati per estrarre informazioni sempre più complesse dai dati. Insomma, dietro alla complessità apparente delle reti neurali, c’è la bellezza della semplicità matematica.

Non solo Neuralink. Sul Blog di LETSCOM Srl abbiamo approfondito - con il contributo di Dante Gabriel Muratore, professore di bioelettronica alla Delft University of Technology - l'universo delle Brain Computer Interface (BCI) così tanto attenzionato (come nel caso dello studio condotto dalla Stanford University. Parliamo di trasduttori che trasformano l'attività del cervello in segnali comprensibili da un elaboratore elettronico (in grado poi di convertirli in testo o suono). L'obiettivo è duplice: supportare la cura di condizioni invalidanti e la prevenzione di malattie degenerative croniche e offrire ai pazienti l'opportunità di migliorare la qualità della loro vita. 👉https://lnkd.in/dTFPN2uG

Ho recentemente intrapreso uno studio sulla funzione zeta di Riemann, avvalendomi dell'assistenza di modelli di linguaggio avanzati come SearchGPT. Questa collaborazione ha facilitato l'esplorazione di approcci innovativi, come l'introduzione di componenti armoniche nel modello tradizionale della funzione zeta, con l'obiettivo di catturare in modo più preciso le sue oscillazioni complesse. Implicazioni dell'utilizzo di modelli di linguaggio AI nella ricerca matematica: Assistenza nell'elaborazione di idee complesse: Modelli come SearchGPT possono aiutare a sviluppare e affinare concetti matematici, offrendo spiegazioni dettagliate e suggerendo direzioni di ricerca alternative. Accesso a risorse e riferimenti: Questi strumenti possono fornire rapidamente informazioni pertinenti, collegando a studi e pubblicazioni rilevanti, facilitando così una comprensione più approfondita del contesto di ricerca. Collaborazione interdisciplinare: L'integrazione di intelligenza artificiale nella ricerca matematica promuove un approccio più collaborativo, dove l'AI funge da partner nel processo di scoperta, come evidenziato da recenti sviluppi nel campo. Questo approccio non solo accelera il processo di ricerca, ma apre anche nuove prospettive nell'analisi di problemi matematici complessi, rendendo la collaborazione tra umani e AI una frontiera promettente nella matematica moderna. #Matematica #IntelligenzaArtificiale #Ricerca #Innovazione #Collaborazione #FunzioneZeta #AI #Scienza #Tecnologia #ApprendimentoAutomatico

Anche se non siete amanti della matematica, fate una veloce lettura. Ne intuirete l’inquadramento all’interno dell’AI ‼️ A tal fine, il manualetto “Mathematics of Neural Networks” di Bart M.N. Smets offre una utile panoramica matematica delle reti neurali e del deep learning, combinando teoria rigorosa e applicazioni pratiche. Si affrontano argomenti fondamentali come il #supervised #learning, i #neuroni #artificiali e le #funzioni di #attivazione, per poi passare a temi avanzati come i #gruppi di #Lie e le #reti #neurali #equivarianti. Il primo capitolo introduce i #concetti di #base, spiegando il supervised learning come metodo per apprendere una mappatura tra #dati di #input e #output noti tramite modelli come le reti neurali. Vengono discussi i neuroni artificiali, descritti matematicamente da trasformazioni affini seguite da funzioni di attivazione non lineari, e le reti neurali superficiali, evidenziando la loro capacità di approssimare funzioni lineari a tratti. Il secondo capitolo analizza le reti neurali profonde (#deep_networks), mostrando come la profondità consenta di modellare funzioni complesse in modo più efficiente rispetto alla larghezza. Vengono trattati i problemi dei gradienti che svaniscono o esplodono, con soluzioni come l’uso della funzione di attivazione #ReLU e tecniche di #inizializzazione dei #parametri. Si affronta anche il problema della #scalabilità per dati ad alta dimensionalità, come le #immagini. Infine, il terzo capitolo introduce un approccio innovativo basato sulla #geometria, sfruttando gruppi di Lie e #spazi #omogenei per progettare reti che rispettano #simmetrie geometriche. Questa sezione collega concetti matematici astratti alla progettazione pratica di architetture come le #reti #convoluzionali #equivarianti. Il testo si distingue per la chiarezza nell’unire rigore teorico e utilità applicativa, risultando fondamentale per chi desidera approfondire la comprensione matematica del funzionamento delle reti neurali e delle loro applicazioni nel campo dell’IA.

Ricercatori di Harvard e Google hanno collaborato per mappare una minuscola porzione del cervello umano con una precisione senza precedenti, rivelando la complessità di 57.000 neuroni e 150 milioni di sinapsi. Questa mappa 3D, frutto di un decennio di lavoro e dell'impiego dell'intelligenza artificiale, potrebbe rivoluzionare la nostra comprensione del cervello e delle sue malattie. #Neuroscienza #IntelligenzaArtificiale #AI #RicercaScientifica #Google #Harvard