1: Rete neurale artificiale: esplora le basi e l'ampio significato delle reti neurali. 2: Perceptron: comprendi i componenti fondamentali dei modelli di apprendimento a strato singolo. 3: Jürgen Schmidhuber: scopri la ricerca pionieristica alla base delle reti moderne. 4: Neuroevoluzione: esamina gli approcci genetici per ottimizzare le architetture neurali. 5: Rete neurale ricorrente: esamina le reti con memoria per dati sequenziali. 6: Rete neurale feedforward: analizza le reti in cui i dati si muovono in una sola direzione. 7: Perceptron multistrato: scopri le strutture a strati che migliorano la profondità della rete. 8: Rete neurale quantistica: scopri il potenziale dei modelli di apprendimento assistiti da quanti. 9: ADALINE: studia i neuroni lineari adattivi per il riconoscimento di pattern. 10: Rete di stato di eco: esplora i modelli di riserva dinamica per dati temporali. 11: Rete neurale spiking: comprendi i sistemi neurali ispirati alla biologia. 12: Reservoir computing: approfondisci le reti specializzate per l'analisi delle serie temporali. 13: Long shortterm memory: padroneggia le architetture progettate per conservare le informazioni. 14: Tipi di reti neurali artificiali: distingui tra vari modelli di rete. 15: Deep learning: afferra la profondità e la portata delle reti multistrato. 16: Learning rule: esplora i metodi che guidano l'addestramento dei modelli neurali. 17: Rete neurale convoluzionale: analizza le reti su misura per i dati delle immagini. 18: Problema del gradiente che svanisce: affronta le sfide nell'addestramento delle reti. 19: Reti neurali ricorrenti bidirezionali: scopri modelli che elaborano i dati in entrambe le direzioni. 20: Rete neurale residua: impara tecniche avanzate per ottimizzare l'apprendimento. 21: Storia delle reti neurali artificiali: traccia l'evoluzione di questo campo trasformativo.