The Science behind Neural Network


Le reti neurali artificiali rappresentano una delle tecnologie più avanzate nell'intelligenza artificiale (IA), esse si ispirano alla struttura e al funzionamento del cervello umano per elaborare informazioni e risolvere problemi complessi. 

Ma qual è la scienza che si cela dietro queste potenti tecnologie?

Le reti neurali sono composte da unità di elaborazione chiamate “neuroni artificiali”. Questi neuroni sono organizzati in strati:

        Strato di input: riceve i dati grezzi in ingresso.

        Strati nascosti: elaborano i dati attraverso operazioni matematiche e funzioni di attivazione.

        Strato di output: fornisce il risultato finale del processo.


Ogni connessione tra i neuroni è associata a un peso che viene ottimizzato durante l'addestramento per migliorare le prestazioni del modello.


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I neuroni del cervello umano sono cellule specializzate del sistema nervoso che trasmettono segnali elettrici e chimici per elaborare le informazioni, essi comunicano attraverso le sinapsi, rilasciando dei neuro trasmettitori che regolano le risposte nel sistema nervoso.

Cos’è una rete neurale.

(Neural Network)

Un excursus storico sulla nascita delle reti neurali, dal 1943 fino ai giorni nostri, fisici, matematici, biologi, informatici, che hanno messo le basi per lo sviluppo e la comprensione delle reti neurali.

(Con una sorpresa :-) )

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 

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Teoria delle Reti Neurali

Le reti neurali artificiali (ANN, Artificial Neural Networks) sono un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano.

Qui la parte della teoria alla base delle reti neurali. 

L.L.M. 

Large Language Model

Cos’è e come funziona un 

 Large Language Model, come CHATGPT, DEEPSEEK, CLAUDE,

COHERE, GEMINI, LIAMA, COPILOT,

MISTRAL, PHI-2, FALCON,

L.L.M. for 

DUMMIES

Ho pensato che per chi si avvicina per la prima volta agli LLM e alla AI di fare una spiegazione in semplici parole per capire come funziona 

L’ AI e come riesce a fare quello che fa  …(e sopratutto non pensa) 

NE.VAL.SYS

Nevi Valuetion System

Uno strumento avanzato per la diagnostica digitale per immagini dei nevi (nei), realizzato in Python, usando Keras e i dataset dell ISIC, su hardware raspberry 4 sia con Tensoflow che TFlight.

Trasformer: il fulcro dei Large Language Model

“Attention Is All You Need”


Esempio Step -by- Step di come il Transformer traduce la frase 

 “The cat drinks milk.”  

 In italiano:

 “Il gatto beve latte.

Fine-Tuning

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Ollama: un agente nel nostro computer 

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Silvestro: PhD: Computer Science,  S.A.N. and Storage Specialist

neural at neural-network.it

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