Deep e Reinforcement Learning per Agenti Intelligenti – prof. Alfonso Emilio Gerevini

Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · Università degli Studi di Brescia · 2º anno · annuale · 9 CFU · canale unico

Libri del canale

Deep e Reinforcement Learning per Agenti Intelligenti 9 CFU

AGProf. Alfonso Emilio Gerevini Canale unico

Il docente indica 5 testi · da studiare tutti

Concepts – And Techniques to Build Intelligent SystemsVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Aston Zhang – Dive into Deep LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Ian Goodfellow – Deep LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Dennis Rothman – Transformers for Natural Language ProcessingVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Richard – Reinforcement LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Fondamenti di Deep Learning; 2) Reti Feed-forward profonde; 3) Regolarizzazione e ottimizzazione dell’addestramento; 4) Convolutional Neural Networks; 5) Recurrent Neural Networks ed Attention Mechanism; 6) Modelli Transformer, BERT e GPT 7) Large Language Models 8) Concetti fondamentali di Representation Learning e Autoencoder 9) Generazione di immagini con Generative Adversarial Networks e Diffusion Models 10)…

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Testi d'esame di Deep e Reinforcement Learning per Agenti Intelligenti del prof. Alfonso Emilio Gerevini, canale unico, corso di laurea in Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia (Laurea magistrale (LM-32)), Università degli Studi di Brescia, 2º anno · annuale · 9 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Concepts – And Techniques to Build Intelligent Systems; Aston Zhang – Dive into Deep Learning; Ian Goodfellow – Deep Learning; Dennis Rothman – Transformers for Natural Language Processing; Richard – Reinforcement Learning.

Altre materie del prof. Gerevini

Intelligenza Artificiale · Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU
Fondamenti di Intelligenza Artificiale · Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · esame facoltativo · 6 CFU
Machine Learning e Data Mining · Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

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