Il corso sarà una introduzione alle Reti Neurali, con un focus specifico sulla loro storia, i loro successi/sconfitte ed il loro status attuale da un punto di vista sia teorico che applicativo. Nella parte iniziale si osserveranno brevemente le reti neurali biologiche; si passerà quindi ad illustrare quali sono le componenti di base di una rete neurale e come queste vengono integrate nel modello. Successivamente passeremo a studiare il processo di learning nelle sue principali varianti (unsupervised/supervised, reinforced, etc.) e le più popolari strategie/topologie di reti. A seguire vedremo una galleria di modelli di rete (Jordan, Elman, Hopfield, Radial-Basis, etc.) e, se il tempo lo consentirà, discuteremo temi recenti nel disegno di RN: transfomers, logical neural networks, fast/slow thinking models.