Prof. Pietro Pala
Università degli Studi di Firenze · Ingegneria dell'Informazione · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027
Libri adottati dal prof. Pietro Pala
- Addison Wesley – Basi di Dati (Ingegneria Informatica, esame facoltativo · Tecnico Scientifico · 6 CFU)
- Prentice Hall – Image And Video Analysis (Ingegneria Informatica, esame facoltativo · Multimedia Systems · 6 CFU)
- Lingfei Wu – Graph Neural Networks – Geometric Learning (Intelligenza Artificiale, esame facoltativo · 6 CFU)
Materie del prof. Pietro Pala
Basi di Dati/ Ingegneria del Software C.I. – con Prof. Enrico Vicario Canale unico
Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea triennale (L-8) · 3º anno · 1º semestre · 12 CFU
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Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea triennale (L-8) · esame facoltativo · Tecnico Scientifico · 6 CFU
Il docente indica 1 testo
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Image Processing And Security/Image And Video Analysis C.I. – con Prof. Alessandro Piva Canale unico
Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 2º semestre · Multimedia Systems · 12 CFU
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Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Multimedia Systems · 6 CFU
Il docente indica 1 testo
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- Materiale disponibile sulla piattaforma Moodle
Geometric Learning Canale unico
Corso di laurea: Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU
Il docente indica 1 testo
Produzione e Trattamento Immagini Diagnostiche – con Prof. Stefania Pallotta, Prof. Mario Mascalchi Canale unico
Corso di laurea: Tecniche di Radiologia Medica, per Immagini e Radioterapia (abilitante alla Professione Sanitaria di Tecnico di Radiologia Medica) · Laurea triennale (L/SNT3) · 3º anno · 2º semestre · 5 CFU
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Quali libri consiglia il prof. Pietro Pala per Basi di Dati?
Addison Wesley
Quali libri consiglia il prof. Pietro Pala per Image And Video Analysis?
Prentice Hall
Quali libri consiglia il prof. Pietro Pala per Geometric Learning?
Lingfei Wu – Graph Neural Networks