Libri UniversitariProf. Francesco Gullo
Università degli Studi dell'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027
Libri adottati dal prof. Francesco Gullo
- Modern Approach – A MOdern Approach – Fondamenti e Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale (Informatica – sede di L'Aquila, 3º anno · 1º semestre · 6 CFU)
- Aggarwal – Artificial Intelligence – Fondamenti e Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale (Informatica – sede di L'Aquila, 3º anno · 1º semestre · 6 CFU)
- Foundations of Computational Agents – Fondamenti e Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale (Informatica – sede di L'Aquila, 3º anno · 1º semestre · 6 CFU)
- Aggarwal – Neural Networks and Deep Learning – Fondamenti e Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale (Informatica – sede di L'Aquila, 3º anno · 1º semestre · 6 CFU)
- Mitchell – Machine Learning – Fondamenti e Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale (Informatica – sede di L'Aquila, 3º anno · 1º semestre · 6 CFU)
- Prince – Understanding Deep Learning – Deep Neural Networks (Informatica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · AICoNDA - ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPLEX NETWORKS, AND DATA ANALYTICS · 6 CFU)
- Goodfellow – Deep Learning – Deep Neural Networks (Informatica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · AICoNDA - ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPLEX NETWORKS, AND DATA ANALYTICS · 6 CFU)
- Grippo – Introduction to Methods for Nonlinear Optimization – Deep Neural Networks (Informatica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · AICoNDA - ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPLEX NETWORKS, AND DATA ANALYTICS · 6 CFU)
- Modern Approach – A MOdern Approach – Deep Neural Networks (Informatica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · AICoNDA - ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPLEX NETWORKS, AND DATA ANALYTICS · 6 CFU)
- Aggarwal – Neural Networks and Deep Learning – Deep Neural Networks (Informatica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · AICoNDA - ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPLEX NETWORKS, AND DATA ANALYTICS · 6 CFU)
Materie del prof. Francesco Gullo
Networks And Decision Models Canale unico
Corso di laurea: Data Science Applicata – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM Data) · 1º anno · annuale · 12 CFU
Apri la scheda ufficiale ›Deep Neural Networks Canale unico
Corso di laurea: Data Science Applicata – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU
Apri la scheda ufficiale ›Fondamenti e Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale Canale unico
Corso di laurea: Informatica – sede di L'Aquila · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 1º semestre · 6 CFU
Il docente indica 5 testi · da studiare tutti
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- Tuttavia, dis eguito si riporta un elenco (non esaustivo) di testi consigliati (le slide del corso potrebbero basarsi su materiale tratto da alcuni di essi).
Deep Neural Networks Canale unico
Corso di laurea: Informatica – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · AICoNDA - ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPLEX NETWORKS, AND DATA ANALYTICS · 6 CFU
Il docente indica 5 testi · da studiare tutti
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- Tuttavia, ecco un elenco (non esaustivo) di testi consigliati (le slide del corso potrebbero basarsi su materiale tratto da alcuni di essi):
Deep Neural Networks Canale unico
Corso di laurea: Telecommunications Engineering: Advanced Technologies and Services – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-27) · 2º anno · 2º semestre · Networks for Reliable, Secure, and Intelligent Systems · 6 CFU / esame facoltativo · 6 CFU
Apri la scheda ufficiale ›Domande frequenti
Quali libri consiglia il prof. Francesco Gullo per Fondamenti e Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale?
Modern Approach – A MOdern Approach; Aggarwal – Artificial Intelligence; Foundations of Computational Agents; Aggarwal – Neural Networks and Deep Learning; Mitchell – Machine Learning
Quali libri consiglia il prof. Francesco Gullo per Deep Neural Networks (Informatica – sede di L'Aquila, canale unico)?
Prince – Understanding Deep Learning; Goodfellow – Deep Learning; Grippo – Introduction to Methods for Nonlinear Optimization; Modern Approach – A MOdern Approach; Aggarwal – Neural Networks and Deep Learning