95168 - DEEP LEARNING, MODELLI MATEMATICI DELLA VISIONE E FISIOLOGIA

Anno Accademico 2020/2021

Conoscenze e abilità da conseguire

Modulo 1: al termine del modulo lo studente ha appreso le funzioni di alcune strutture fondamentali all'interno dell'apparato visivo umano.

Modulo 2: al termine del modulo lo studente ha appreso alcuni concetti matematici chiave (gruppi, fibrati, azioni) e sa usarli per la modellazione.

Modulo 3: al termine del modulo lo studente e' in grado di addestrare una rete neurale molto semplice attraverso l'implementazione di pytorch.

Programma/Contenuti

Modulo 1: Correlati neurali della visione (R. Breveglieri)

Si vogliono esporre nel dettaglio le funzioni delle strutture che formano l'apparato visivo umano a partire dalla retina, sino alla corteccia visiva primaria e alle aree corticali associative.

Modulo 2: Modelli matematici della visione umana (R. Fioresi)

Si vogliono esporre alcuni concetti fondamentali (es. fibrato, convoluzione) che risultano fondamentali nella modellazione degli apparati visivi insieme alla loro realizzazione algoritmica.

Modulo 3: Deep Learning (S. Martini)

Attraverso alcune attivita' interattive (in sicurezza secondo le norme di emergenza Covid) vedremo in pytorch/tensorflow alcuni delle realizzazioni piu' efficaci dell'algoritmo del Deep Learning. In questo modulo il prof. Martini si avvarra' dell'aiuto del dott. Luca Grementieri.



Metodi didattici

Lezioni frontali (online)

Modalità di verifica dell'apprendimento

Ogni studente dovra' concordare con uno dei docenti un argomento da approfondire in una tesina.

Strumenti a supporto della didattica

Per il modulo 3 sara' necessario l'uso di un computer da parte dello studente.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Rita Fioresi

Consulta il sito web di Rossella Breveglieri

Consulta il sito web di Simone Martini