Prof. Gaetano Zanghirati

Università degli Studi di Ferrara · Dipartimento di Matematica e Informatica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Gaetano Zanghirati

Burden – Numerical Analysis – Calcolo Numerico e Laboratorio (Informatica – sede di Ferrara, 2º anno · 2º semestre · 9 CFU)
Deisenroth – Mathematics for Machine Learning – Metodi e Algoritmi per il Machine Learning (Matematica – sede di Ferrara, 1º anno · 1º semestre · 8 CFU)
Hastie – The Elements of Statistical Learning – Metodi e Algoritmi per il Machine Learning (Matematica – sede di Ferrara, 1º anno · 1º semestre · 8 CFU)
Mitchell – Machine Learning – Metodi e Algoritmi per il Machine Learning (Matematica – sede di Ferrara, 1º anno · 1º semestre · 8 CFU)
Deisenroth – Mathematics for Machine Learning – Elementi di Metodi e Algoritmi per il Machine Learning (Matematica – sede di Ferrara, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Hastie – The Elements of Statistical Learning – Elementi di Metodi e Algoritmi per il Machine Learning (Matematica – sede di Ferrara, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Mitchell – Machine Learning – Elementi di Metodi e Algoritmi per il Machine Learning (Matematica – sede di Ferrara, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)

Materie del prof. Gaetano Zanghirati

Calcolo Numerico e Laboratorio Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Ferrara · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Ferrara · Dipartimento di Matematica e Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Ferrara · 2º anno · 2º semestre ›

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Appunti del docente Testi di riferimento

Burden – Numerical Analysis Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: L'insegnamento prevede 72 ore complessive di didattica frontale, suddivise tra parte teorica (circa 54 ore) e attività di laboratorio informatico (circa 18 ore). Gli argomenti coperti dalle lezioni sono i seguenti: - aritmetica del calcolatore, rappresentazione dei numeri finiti e operazioni relative; condizionamento di un problema e stabilità di un algoritmo; propagazione degli errori (circa 10 ore); - introduzione…

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Metodi e Algoritmi per il Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Ferrara · Laurea magistrale (LM-40) · 1º anno · 1º semestre · 8 CFU

Ferrara · Dipartimento di Matematica e Informatica · 8 CFU · apri nel catalogo · Matematica – sede di Ferrara · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Testi

Deisenroth – Mathematics for Machine Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Hastie – The Elements of Statistical Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Mitchell – Machine Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Gli argomenti presentati nelle lezioni si possono raggruppare in tre gruppi: introduzione, aspetti fondazionali, approcci di tipo funzionale. 1) Introduzione (circa 4 ore): - il problema dell’apprendimento statistico; - bias, conoscenza a priori, tassonomia; - il framework formale; perdita, errori, rischio.

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Elementi di Metodi e Algoritmi per il Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Ferrara · Laurea magistrale (LM-40) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU / 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Ferrara · Dipartimento di Matematica e Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Matematica – sede di Ferrara · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Testi

Deisenroth – Mathematics for Machine Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Hastie – The Elements of Statistical Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Mitchell – Machine Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso prevede 48 ore di lezioni frontali, che sono tenute tutte in presenza. Gli argomenti presentati nelle lezioni si possono raggruppare in tre macro-argomenti: introduzione, aspetti fondazionali, approcci di tipo funzionale. 1) Introduzione (circa 4 ore): - il problema dell’apprendimento statistico; - bias, conoscenza a priori, tassonomia; - il framework formale; perdita, errori, rischio.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Gaetano Zanghirati per Calcolo Numerico e Laboratorio?

Burden – Numerical Analysis

Quali libri consiglia il prof. Gaetano Zanghirati per Metodi e Algoritmi per il Machine Learning?

Deisenroth – Mathematics for Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Mitchell – Machine Learning

Quali libri consiglia il prof. Gaetano Zanghirati per Elementi di Metodi e Algoritmi per il Machine Learning?

Deisenroth – Mathematics for Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Mitchell – Machine Learning