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Deep e Reinforcement Learning per Agenti Intelligenti – Brescia

Università degli Studi di Brescia · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Alfonso Emilio Gerevini Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · annuale · 9 CFU

Brescia · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 9 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · 2º anno ›

Aston Zhang – Dive into Deep LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Ian Goodfellow – Deep LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Richard – Reinforcement LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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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