Computational Learning – prof. Daniele Castellana

Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · Università degli Studi di Firenze · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · canale unico

Libri del canale

Computational Learning 6 CFU

DCProf. Daniele Castellana Canale unico

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

[DL] Deep LearningIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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[BRML] Bayesian Reasoning and Machine Learning, David Barber,Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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[ESL] The Element of Statistical LearningIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Christopher – BishopIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso introduce i concetti e modelli base del Machine Learning (ML). L'obiettivo principale è di fornire un'idea generale su cosa è l'apprendimento automatico, che sarà utile agli studenti per (1) capire i più recenti modelli dello stato dell'arte e (2) applicare correttamente i model di ML in pratica.

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Testi d'esame di Computational Learning del prof. Daniele Castellana, canale unico, corso di laurea in Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale (Laurea magistrale (LM Data)), Università degli Studi di Firenze, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: [DL] Deep Learning; [BRML] Bayesian Reasoning and Machine Learning, David Barber,; [ESL] The Element of Statistical Learning; Christopher – Bishop.

Vedi anche: Prof. Daniele Castellana · Computational Learning a Firenze (tutti i canali)