CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR GEOPHYSICAL APPLICATIONS
(Didattica frontale)
- Lingua: INGLESE
- Sede: SPAZIO ESTERNO AL POLIMI
- Iscrizioni: 21-04-2020alle ore 12:00 del
08-05-2020
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- Docente responsabile
- BESTAGINI PAOLO
- CCS proponenti
- Ingegneria delle Telecomunicazioni
- CFU
- 2
- Ore in presenza
- 20
- Prerequisiti
Fondamenti di elaborazione dei segnali.
- N° max studenti
- 230
- Criteri di selezione
- Media esami
- Parole chiave:
- Convolutional Neural Networks
Descrizione dell'iniziativa
Reti Neurali Convolutive per Applicazioni Geofisiche
L'esplorazione del sottosuolo tramite tecniche non distruttive è basata sull'utilizzo di onde elastiche e/o elettromagnetiche che si propagano catturando informazioni sul mezzo attraversato. L'elaborazione e l'interpretazione di questi dati di natura geofisica è tipicamente affrontata in maniera multidisciplinare, e permette di estrarre diversi tipi di informazione riguardanti lo scenario sotto analisi. Tuttavia, le nuove sfide nel campo delle immagini geofisiche necessitano di nuove metodologie che vanno oltre quelle standard tipicamente usate.In questo corso, ci si occuperà di problemi nel campo dell'elaborazione di immagini geofisiche che sono stati recentemente affrontati con l'utilizzo di reti neurali convolutive. In primo luogo, si affronterà il problema dell'interpolazione di dati geofisici con l'utilizzo di autoencoder convolutivi. Successivamente, si affronterà il problema dell'interpretazione di immagini geofisiche tramite l'uso di reti avversarie generative.Gli studenti impareranno le basi delle applicazioni mostrate durante il corso, e si cimenteranno con la loro implementazione in Python.
L'esplorazione del sottosuolo tramite tecniche non distruttive è basata sull'utilizzo di onde elastiche e/o elettromagnetiche che si propagano catturando informazioni sul mezzo attraversato. L'elaborazione e l'interpretazione di questi dati di natura geofisica è tipicamente affrontata in maniera multidisciplinare, e permette di estrarre diversi tipi di informazione riguardanti lo scenario sotto analisi. Tuttavia, le nuove sfide nel campo delle immagini geofisiche necessitano di nuove metodologie che vanno oltre quelle standard tipicamente usate.In questo corso, ci si occuperà di problemi nel campo dell'elaborazione di immagini geofisiche che sono stati recentemente affrontati con l'utilizzo di reti neurali convolutive. In primo luogo, si affronterà il problema dell'interpolazione di dati geofisici con l'utilizzo di autoencoder convolutivi. Successivamente, si affronterà il problema dell'interpretazione di immagini geofisiche tramite l'uso di reti avversarie generative.Gli studenti impareranno le basi delle applicazioni mostrate durante il corso, e si cimenteranno con la loro implementazione in Python.
Periodo di svolgimento
dal Maggio 2020 a Luglio 2020
Calendario
Mercoledì dalle 18 alle 20
Maggio: 13, 20, 27
Giugno: 3, 10, 17, 24
Luglio: 1, 8
Note
Il corso verrà erogato a distanza. Ulteriori dettagli verranno forniti agli iscritti quando il periodo di iscrizione sarà concluso.