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Autore:
Prof. Dr. Paolo Massimo Buscema
Il corso descrive approfonditamente le basi matematiche, focalizzandosi sul parametro di contrazione C e sui fattori di contrazione (ε e η) che regolano il passaggio del segnale tra i livelli della rete e ne garantiscono la convergenza, questa teoria si estende alle versioni "Deep" (Deep AutoCM) e alle architture iper-compositive (HCM e D-HCM).
Autore:
Prof. Dr. Paolo Massimo Buscema
Il corso approfondisce modelli e architetture avanzate di intelligenza artificiale, con particolare attenzione alle reti neurali adattive, ai modelli topologici e ai paradigmi generativi di nuova concezione. Il corso si colloca nell’ambito degli studi sull’intelligenza artificiale e sul machine learning, come naturale prosecuzione del percorso formativo di base. Fornisce agli studenti strumenti teorici e concettuali per comprendere, analizzare e progettare modelli di rete in grado di integrare componenti simboliche, numeriche e percettive, fino alle più recenti architetture multimodali e ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
