Università Roma Tre

Gli obiettivi sono fornire competenze avanzate e specifiche nell'ambito delle più recenti architetture di reti neurali Deep. Particolare attenzione sarà data a modelli multimodal, e alle reti capaci di analizzare strutture di dati complesse, quali grafi e multivariate time series; e al deep reinforcement learning.
Al termine del corso lo studente sarà in grado di: progettare e ottimizzare in maniera adeguata reti neurali Deep, saper distinguere e valutare diverse soluzioni, e saper selezionare e personalizzare le architetture di reti più efficaci da utilizzare in ambiti applicativi reali, supervised, unsupervised o seguendo un approccio basato su un apprendimento per rinforzo. Il corso è costituito da una parte teorica e metodologica sui concetti avanzati e innovativi, e da una attività laboratoriale in cui tali concetti sono applicati nella risoluzione di problemi mediante i più recenti framework di sviluppo