Prof. Luigi Quaranta

Università degli Studi di Bari Aldo Moro · Dipartimento di Informatica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Luigi Quaranta

Building Machine Learning Powered Applications – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Valliappa Lakshmanan – Machine Learning Design Patterns – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Designing Machine Learning Systems – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Engineering – Building Applications with Foundation Models – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Lanubile – Training Future Machine Learning Engineers, in IEEE… – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
ICSE 2023 – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Mitchell – Model Cards for Model Reporting – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Quaranta – Eliciting Best Practices for Collaboration with Computational… – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Zhang – Machine Learning Testing – Software Engineering For Ai-Enabled Systems (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)

Materie del prof. Luigi Quaranta

Software Engineering For Ai-Enabled Systems Canale unico

Corso di laurea: Computer Science – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Bari · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Bari · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 9 testi · da studiare tutti

Altri testi suggeriti

Building Machine Learning Powered Applications Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Valliappa Lakshmanan – Machine Learning Design Patterns Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Designing Machine Learning Systems Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Engineering – Building Applications with Foundation Models Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Articoli di ricerca e letteratura grigia suggeriti

Lanubile – Training Future Machine Learning Engineers, in IEEE…Cerca su Amazon ›Da studiare: Pp. 60-67, 2024. doi: 10.1109/MS.2023.3310768Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

ICSE 2023 Cerca su Amazon ›Da studiare: Pp. 95-100, doi: 10.1109/ICSE-SEET58685.2023.00015 ( https://arxiv.org/abs/2302.01048v1Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Mitchell – Model Cards for Model Reporting Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Quaranta – Eliciting Best Practices for Collaboration with Computational…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Zhang – Machine Learning Testing Cerca su Amazon ›Da studiare: Pp. 1-1, 5555. doi: 10.1109/TSE.2019.2962027 ( https://arxiv.org/pdf/1906.10742.pdfVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

In Proceedings ACL, p. 4902–4912. (2020) (

Argomenti del programma: Lezioni: - Introduzione e concetti fondamentali - Ingegneria dei requisiti per il Machine Learning (ML) - Controllo di versione per codice e dati - Tracciamento degli esperimenti di ML - Assicurazione della qualità per sistemi di ML - API per componenti di ML - Model Context Protocol (MCP) - Progettazione di sistemi basati su ML - Containerizzazione e orchestrazione - CI/CD per componenti di ML - Monitoraggio dei…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Luigi Quaranta per Software Engineering For Ai-Enabled Systems?

Building Machine Learning Powered Applications; Valliappa Lakshmanan – Machine Learning Design Patterns; Designing Machine Learning Systems; Engineering – Building Applications with Foundation Models; Lanubile – Training Future Machine Learning Engineers, in IEEE…; ICSE 2023; Mitchell – Model Cards for Model Reporting; Quaranta – Eliciting Best Practices for Collaboration with Computational…; Zhang – Machine Learning Testing