<div dir="ltr"><div dir="ltr">Dear all,<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">As part of the series of seminars &quot;Insalate di Matematica&quot;,<span> <b>Andrea</b></span><b> Sebastiani</b> (Università di Bologna) will give a talk. </div><div dir="auto">The speaker will deliver the talk <u>in presence</u> and the meeting will also be broadcasted <u>online</u> (see below for more information).</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Here the details:</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><u>Date and time</u>: <b>5th of April 2023, 4:00 pm (CET)</b></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><u>Title</u>: &quot;<span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;background-color:rgb(255,229,153)">Deep Learning for Inverse Problems in Imaging</span>&quot;</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><u>Abstract</u>: <span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">In the field of imaging, inverse problems arise when attempting to reconstruct an image from incomplete or indirect data. These problems are usually ill-posed: reconstructing a unique solution that fits the observations is  challenging without some prior knowledge on the underlying data distribution. Traditional methods minimize a cost function derived by assuming some prior statistical knowledge of data. On the contrary, deep learning techniques try to extrapolate the solution of an inverse problem from existing large sets of data. In many applications, building such datasets is expensive and time-consuming.</span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">Very recent techniques combine the two approaches in order to have deep learning methods that do not need extensive datasets.</div></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><div dir="auto"><u>Keywords</u>: <span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">Inverse Problems, Imaging, Deep Learning.</span></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"></div><div dir="auto"><u><b>Information to attend in room 3014</b></u></div><div dir="auto">The seminar will take place in room 3014, at the building U5-Ratio, Università degli Studi di Milano Bicocca.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"></div><div dir="auto"><u><b>Information to attend online </b></u></div><div dir="auto"><font color="#0000ff"><a href="https://unimib.webex.com/unimib/j.php?MTID=m3e64647cd2cd80ffab19c969a4e49287" rel="noreferrer" target="_blank">https://unimib.webex.com/unimib/j.php?MTID=m3e64647cd2cd80ffab19c969a4e49287</a> </font>(Password:Insalate (46725283 from phones))</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"></div><div dir="auto"><b>** We inform you that the talk will be recorded and uploaded on our website. If you join the talk after the starting time, we kindly ask you to ensure that your microphone and webcam are turned off **</b></div><div dir="auto"><b><br></b></div><div dir="auto"></div><div dir="auto">You can find the poster of the event in the attachment. </div><div dir="auto">We are looking forward to seeing you! </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"></div><div dir="auto">For further information, please visit our website: <a href="https://sites.google.com/view/insalate-di-matematica" rel="noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">https://sites.google.com/view/insalate-di-matematica</a> or contact us at <a href="mailto:insalate.matematica@unimib.it" rel="noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">insalate.matematica@unimib.it</a>. Find us also on our Instagram page: <a href="https://www.instagram.com/insalate_di_matematica22/" rel="noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">https://www.instagram.com/insalate_di_matematica22/</a></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"></div><div dir="auto">The organizers: Andrea Bisterzo, Alberto Cassella, Bianca Marchionna, Andrea Rivezzi, <span style="color:rgb(0,0,0)">Simone Blumer, </span>Giovanni Siclari, Marta Tameni, Matteo Tarocchi, Marco Zullino.</div></div></div>