- Oggetto:
Sistemi complessi (II SEM)
- Oggetto:
Complex Systems
- Oggetto:
Anno accademico 2021/2022
- Codice dell'attività didattica
- INT 1462
- Docenti
- Prof. Michele Caselle (Referente)
Prof. Alessandro Vercelli - Corso di studi
- Corso SSST
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- A scelta dello studente
- Crediti/Valenza
- 3 (18 ore)
- SSD dell'attività didattica
- FIS/02 - fisica teorica, modelli e metodi matematici
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria
- Tipologia d'esame
- Elaborato
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Obiettivo del corso è fornire agli studenti alcuni strumenti di base per lo studio dei sistemi complessi. In particolare nei primo modulo verranno presentate nozioni di base di teoria dei network, Meccanica Statistica e Reti Neurali. Nel modulo successivo verrano presentati alcuni casi di studio particolarmente significativi nell’ambito delle neuroscienze.The goal of the course is to provide students with a few basic tools for the analysis of complex systems. In particular the first part of the course deals with basic notions of Statistical Mechanics, Network Theory and Artificial Neural Networks. Then in the second part of the course a few case studies of particular relevance in neuroscience will be discussed.- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni frontali/Lectures
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Tesina conclusiva/Written report
- Oggetto:
Programma
Modulo 1- Introduzione allo studio dei Sistemi ComplessiDocente Michele Caselle (10 ore)
1) Introduzione generale al corso:
- definizione di sistema complesso
- proprietà emergenti e soglie critiche.
2) Introduzione alla teoria delle reti:
− Network omogenei ed eterogenei: hubs, clustering, small world
− Organizzazione in comunita' dei network complessi
− Modelli per la formazione dei network
3) Introduzione alla meccanica statistica dei sistemi complessi:
- Entropia di Shannon
- Leggi di scala
- Complessità e teoria dell'informazione
4) Introduzione alle reti neurali artificiali
- percettrone
- modello di Hop
Modulo 2 - Sistemi Complessi nel cervello
Docenti: Alessandro Vercelli (8 ore)
5) Self organization nello sviluppo embrionale: nature vs nurture
6) Organizzazione della corteccia cerebrale: tipi neuronali, minicolonne e colonne, moduli corticali
7) Organizzazione delle connessioni neurali: micro-, meso- e macroconnettomica.
8) Struttura delle vie visive (e gerarchia nelle aree corticali): reti neurali a multistrato
Module 1 - Introduction to Complex SystemsTeaching staff: Michele Caselle (10 hours)
1) General Introduction:
- definition of complex system
- critical thresholds and emerging properties
2) Introduction to network theory:
− Homogeneous and etrogeneous networks: hubs, clustering, small world
− Community Detection
− Models of network formation
3) Introduction to the Statistical Mechanics of Complex Systems:
- Shannon Entropy
- scaling laws
-Complexity and information theory
4) Introduction to artificial neural networks
- perceptron
- Hopfield model
Module 2 - Complex systems in the brain
Teaching staff: Alessandro Vercelli (8 hours)
5) Self-organization in embryonic development: nature vs nurture
6) Organization of the cerebral cortex: neuronal types, minicolumns and columns, cortical modules
7) Organization of neural connections: micro-, meso- and macroconnectomics.
8) Structure of the visual pathways (and hierarchy in cortical areas): multilayer neural network
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- Slide e materiale didattico fornito dal docenteLecture notes provided by the teacher
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