Il corso prevede una prima parte introduttiva in cui verranno richiamati i concetti base della meccanica statistica e della teoria dell'informazione.

In seguito, verranno presentati alcuni modelli di neurone e di reti neurali, in grado di descrivere processi di memoria associativa e apprendimento, e se ne studieranno le proprietà emergenti. In particolare, verranno trattati in dettaglio e in maniera rigorosa la rete di Hopfield e le macchine di Boltzmann, che costituiscono "modelli artificiali", mentre verranno fatti solo alcuni cenni alla teoria del cavo, che costituisce un "modello biologico".

Infine, si discuteranno sistemi avanzati di "machine learning" profondo, sia da un punto di vista teorico che algoritmico.