Winter School "Advanced Numerical Methods for Machine & Deep Learning"

La scuola si propone di fornire una formazione avanzata e orientata alla ricerca nell’ambito dell’apprendimento automatico (ML) e delle reti neurali profonde (DNN). L’iniziativa si concentra sull’integrazione di solidi principi matematici in strumenti di intelligenza artificiale, affrontando sfide emergenti come la non linearità, la non scorrevolezza e la non convessità in probabilità e ottimizzazione ad alta dimensione.

Il programma esplorerà temi quali l’ottimizzazione numerica stocastica, la randomizzazione nell’algebra lineare numerica, le tecniche di regolarizzazione e la quantificazione dell’incertezza, con applicazioni nei settori dell’ingegneria e dell’imaging inverso.

La scuola – organizzata da Valeria Ruggiero dello Spoke 8 – è rivolta a studenti di dottorato e ricercatori all’inizio della carriera con competenze in matematica applicata, informatica, ingegneria o fisica, con l’obiettivo di fornire gli strumenti necessari per affrontare le nuove frontiere dell’intelligenza artificiale, e si terrà dal 20 al 24 gennaio a Ferrara.

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