Introduzione alle reti neurali e applicazioni sui dispositivi elettronici: Corso di Machine Learning

6 Apr 2022, 09:00 → 8 Apr 2022, 18:00 Europe/Rome

Elvira Rossi (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Alessandro Conventi (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Vincenzo Izzo (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

Parte 1 - Introduzione ML in elettronica: Corso di Python

Parte 2 - Introduzione ML in elettronica: Corso di Machine Learning

Parte 3 - Introduzione ML in elettronica: Corso di Machine Learning in sistemi di trigger

Obiettivi del corso: Il corso ha come obiettivo l’introduzione al Machine Learning per l’analisi dei dati, con particolare riguardo agli algoritmi di Deep Neural Network e Convolutional Neural Network.

Argomenti:

• Lezioni frontali:  Introduzione al Machine Learning e agli algoritmi principali, Classificazione e regressione, gestione di Over/Under Fitting, Misura delle performances, Data processing, Introduzione alla DNN e alla CNN.
• Esercitazioni: Introduzioni alle principali librerie utilizzate per la gestione  e visualizzazione dei dataset (pandas, scikit-learn, matplotlib) e per il training (keras, tensorflow), esercitazione su DNN e CNN.

Prerequisiti: Conoscenza base di Python

Struttura del Corso: 12 ore di lezione, suddivise in 6 ore di lezioni frontali e 6 ore di esercitazioni.

Docenti: Silvia Auricchio, Antimo Cagnotta, Francesco Carnevali, Francesco Cirotto, Roberto Schiattarella

Wednesday, 6 April

1 Introduction

Speakers: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (INFN Napoli), Francesco Cirotto, Roberto Schiattarella, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

IntroModule2 (1).pdf

Lezioni frontali: Lezione 1

Conveners: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (INFN Napoli), Francesco Cirotto (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Roberto Schiattarella, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

2 Introduction to ML

Speaker: Roberto Schiattarella

INTRO_ML.pdf

3 Registrazioni Lezione

Machine_Learning_day1.mp4

Hands on: sessione pratica 1

Conveners: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Cirotto, Roberto Schiattarella, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

Thursday, 7 April

Lezioni frontali: Lezione 2

Conveners: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Cirotto, Roberto Schiattarella, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

4 Neural Networks

Speakers: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (INFN Napoli)

INFN_retineurali_day2.pdf

5 Registrazioni Lezione

Day2.mp4

Hands on: sessione pratica 2

Conveners: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Cirotto, Roberto Schiattarella, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

Friday, 8 April

Lezioni frontali: Lezione 3

Conveners: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Cirotto, Roberto Schiattarella, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

6 Overview on Convolutional Neural Network

Speakers: Francesco Cirotto, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)

Convolutional Neural Networks.pdf

Convolutional Neural Networks.pptx

7 Registrazioni Lezione

day3_mattina.mp4

day3_pomeriggio.mp4

Hands on: sessione pratica 3

Conveners: Antimo Cagnotta (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Carnevali (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Francesco Cirotto, Roberto Schiattarella, Silvia Auricchio (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)