Questo libro si rivolge a chi vorrebbe capire le reti neurali artificiali, ma pensa che sia troppo difficile farlo.
Il testo ha infatti l'obiettivo di condurre il lettore neofita alla comprensione e alla programmazione di una rete neurale artificiale (ANN), fornendogli una "cassetta degli attrezzi" completa di tutti gli strumenti teorici e pratici.
I concetti matematici necessari alla comprensione dei principi fondamentali delle ANN sono descritti esaustivamente nella prima parte del testo, che prevede come unico requisito la conoscenza dell'algebra elementare studiata alle scuole medie inferiori.
Nella seconda parte si presentano le prime nozioni di architetture degli elaboratori, i fondamenti dell'assembler e un sottoinsieme del linguaggio C sufficiente a seguire gli esempi di programmazione descritti nel libro.
Nella terza parte vengono introdotti i concetti fondamentali di biologia alla base delle reti neurali e, di seguito, il modello matematico di: memoria associativa, apprendimento mediante propagazione inversa, percettrone e reti multistrato di percettroni. In questa fase viene fornita una dettagliata descrizione matematica di questi modelli, seguita sempre dall'implementazione in codice C. Infine viene presentato il modello del cognitrone che è alla base delle moderne reti neurali convoluzionali.
Il testo è un'opera organica, frutto solo di elaborazioni originali dell'autore.
Sebbene non sia un requisito fondamentale, per compilare gli esempi in linguaggio C si consiglia di disporre di un personal computer con installato linux nativamente o su macchina virtuale.
Buona lettura.
