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Prof. Federico Pernici

Università degli Studi di Firenze · Ingegneria dell'Informazione · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Federico Pernici

Materie del prof. Federico Pernici

Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Biomedica · Laurea triennale (L-9) · esame facoltativo · 6 CFU

Firenze · Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Russell – Artificial IntelligenceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Deisenroth – Mathematics for Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Murphy – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Zhang – Dive into Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Visual And Multimedia Recognition Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Multimedia Systems · 6 CFU

Firenze · Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica · 2º anno · 1º semestre ›

Testi di riferimento (per importanza)

Prince, Simon J.D. — Understanding Deep Learning, MITCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Goodfellow – Aaron — Deep LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Torralba – — Foundations of Computer VisionCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Szeliski, Richard — Computer Vision

Algorithms and Applications, Springer, 2022Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Deisenroth – Cheng Soon — Mathematics for Machine LearningCerca 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 introduce i principi della visione artificiale affrontata con metodi di deep learning, mostrando come le reti neurali possano apprendere rappresentazioni semantiche dal contenuto delle immagini per riconoscerle. Sono trattati i concetti di base su rappresentazioni visive, classificazione e riconoscimento di oggetti, insieme ad alcuni temi più avanzati resi possibili dai recenti sviluppi del deep learning.

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Computer Vision And Intelligent Media Recognition Canale unico

Corso di laurea: Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU

Firenze · Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Intelligenza Artificiale · 2º anno · 1º semestre ›

Testi di riferimento (per importanza)

Prince, Simon J.D. — Understanding Deep Learning, MITCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Goodfellow – Aaron — Deep LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Torralba – — Foundations of Computer VisionCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Szeliski, Richard — Computer Vision

Algorithms and Applications, Springer, 2022Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Deisenroth – Cheng Soon — Mathematics for Machine LearningCerca 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 introduce i principi della visione artificiale affrontata con metodi di deep learning, mostrando come le reti neurali possano apprendere rappresentazioni semantiche dal contenuto delle immagini per riconoscerle. Sono trattati i concetti di base su rappresentazioni visive, classificazione e riconoscimento di oggetti, insieme ad alcuni temi più avanzati resi possibili dai recenti sviluppi del deep learning.

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Fondamenti di Informatica E-N

Corso di laurea: Ingegneria Gestionale · Laurea triennale (L-9) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Firenze · Ingegneria Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Gestionale · 1º anno · 2º semestre · canale E-N ›

Introduction to Computation and Programming Using Python

With Application to Understanding Data Second EditionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso mira a far raggiungere allo studente una capacità di progettazione e programmazione di algoritmi attraverso la comprensione delle regole che formano la struttura del linguaggio python. Nella seconda parte vengono introdotti i concetti di struttura dati e di algoritmo in riferimento alla rappresentazione di liste, dizionari e insiemi e a problemi di ricerca e ordinamento.

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Fondamenti di Informatica E-N

Corso di laurea: Ingegneria Meccanica · Laurea triennale (L-9) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Firenze · Ingegneria Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Meccanica · 1º anno · 2º semestre · canale E-N ›

Introduction to Computation and Programming Using Python

With Application to Understanding Data Second EditionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso mira a far raggiungere allo studente una capacità di progettazione e programmazione di algoritmi attraverso la comprensione delle regole che formano la struttura del linguaggio python. Nella seconda parte vengono introdotti i concetti di struttura dati e di algoritmo in riferimento alla rappresentazione di liste, dizionari e insiemi e a problemi di ricerca e ordinamento.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Federico Pernici per Visual And Multimedia Recognition?

Prince, Simon J.D. — Understanding Deep Learning, MIT; Goodfellow – Aaron — Deep Learning; Torralba – — Foundations of Computer Vision; Algorithms and Applications, Springer, 2022; Deisenroth – Cheng Soon — Mathematics for Machine Learning

Quali libri consiglia il prof. Federico Pernici per Computer Vision And Intelligent Media Recognition?

Prince, Simon J.D. — Understanding Deep Learning, MIT; Goodfellow – Aaron — Deep Learning; Torralba – — Foundations of Computer Vision; Algorithms and Applications, Springer, 2022; Deisenroth – Cheng Soon — Mathematics for Machine Learning

Quali libri consiglia il prof. Federico Pernici per Fondamenti di Informatica (Ingegneria Gestionale, canale E-N)?

With Application to Understanding Data Second Edition

Quali libri consiglia il prof. Federico Pernici per Fondamenti di Informatica (Ingegneria Meccanica, canale E-N)?

With Application to Understanding Data Second Edition