Minicorsi
Cosmologia e Deep Learning, dalla lavagna al notebook.
Minicorsi tenuti nelle Scuole del CBPF e all’IAG-USP, con slide, video e notebook pronti da eseguire.
XIII Scuola del CBPF · 2021
Cosmologia con Python
Minicorso tenuto dal 9 al 13 agosto 2021 alla XIII Scuola del CBPF, che unisce i fondamenti della cosmologia a esercizi pratici in Python.
Notebook e script
- 1Fit della costante di Hubble — dataset dell’esercizio 01
- 2Equazione di Friedmann
- 3Parametri cosmologici con le supernove
- 4Vincoli dalle lenti gravitazionali fortiNon disponibile
- 5Dataset di redshift fotometrici
- 6Spettro di potenza
- 7Combinazione di sonde osservative
Esempio 1 adattato da Princeton PHY 209
XIII Scuola del CBPF · 2021
Deep Learning
Versione del minicorso tenuta dal 9 al 13 agosto 2021 alla XIII Scuola del CBPF, con la prof.ssa Elisangela L. Faria.
Slide
- Lezione 01
- Lezione 02
- Lezione 03
- Lezione 04
- Lezione 05
IAG-USP · 2021
Deep Learning nel corso di Data Science
Lezione del corso di Data Science dell’IAG-USP, in inglese.
Versione precedente
Introduzione al Deep Learning
Otto ore di lezione e otto ore di pratica con tutor. L’obiettivo è offrire un’introduzione breve ma utile al Deep Learning, con un’attenzione particolare all’astronomia. Se non sei un astronomo, non preoccuparti: ciò che potrebbe mancarti è solo la motivazione scientifica dietro gli esempi e una comprensione più profonda dei dati.
Per eseguire gli esempi
- TensorFlow
- Keras
- Anaconda Python 3
- Matplotlib
- NumPy
Presentazioni (in inglese)
XII Scuola del CBPF · 2019
Deep Learning alla XII Scuola
Versione del minicorso tenuta dal 29 luglio al 2 agosto 2019. La prima lezione è stata tenuta dal dott. Márcio Albuquerque.
Video (YouTube, in portoghese)
Esempi condivisibili
Brevi notebook per sperimentare tecniche di Deep Learning applicate all’astronomia.
Gli esempi da 1 a 5 sono stati scritti da Luciana Olívia Dias e Patrick Schubert sotto la mia supervisione. Una versione simile del primo esempio è disponibile su adventuresinmachinelearning.com