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Deep Learning – prof. Riccardo Zese

Ingegneria Informatica e dell'Automazione – sede di Ferrara · Università degli Studi di Ferrara · 2º anno · 2º semestre · 8 CFU · canale unico

Libri del canale

Deep Learning 8 CFU

RZProf. Riccardo Zese Canale unico

Bibliografia

Jake VanderPlas. Python data science handbook: essential toolsIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Ian Goodfellow – Deep LearningIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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  • Le seguenti voci sono un elenco di fonti da sfruttare per approfondire e accompagnare lo studio.
  • Lo studio del materiale didattico fornito tramite Google Classroom è sufficiente al superamento dell'esame.

Argomenti del programma: Introduzione a Python Introduzione Machine Learning - Classificazione - Regressione (Logistic regression) Introduzione alle Reti Neurali - Struttura, shallow/deep - Introduzione Keras/Tensorflow - Backpropagation + Gradient Descent - Regularization - Practical Methods Convolutional NN + architetture significative Recurrent/Recursive NN + architetture significative Applicazioni pratiche e direzioni di ricerca -…

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Testi d'esame di Deep Learning del prof. Riccardo Zese, canale unico, corso di laurea in Ingegneria Informatica e dell'Automazione – sede di Ferrara (Laurea magistrale (LM-32)), Università degli Studi di Ferrara, 2º anno · 2º semestre · 8 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Jake VanderPlas. Python data science handbook: essential tools; Ian Goodfellow – Deep Learning.

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Vedi anche: Prof. Riccardo Zese · Deep Learning a Ferrara (tutti i canali)