Nella prima parte di questo seminario verranno discussi alcuni problemi aperti riguardanti l’utilizzo di reti neurali profonde per l’apprendimento automatico su dati ad alta dimensionalità. In seguito, verranno introdotti alcuni modelli di rete neurale da una prospettiva meccanico statistica: i neuroni sono interpretati come unità interagenti e le capacità di processazione di informazione come proprietà collettive emergenti; verranno brevemente richiamate anche le tecniche di indagine utilizzate nelle mie ricerche, basate sulla meccanica statistica dei sistemi disordinati. Infine, presenterò alcuni recenti risultati riguardanti, in particolare, il modello di Hopfield e le macchine di Boltzmann.