Computer Vision And Intelligent Media Recognition – Firenze

Università degli Studi di Firenze · Ingegneria dell'Informazione · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Federico Pernici 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 ›

Il docente indica 5 testi · da studiare tutti

Testi di riferimento (per importanza)

Prince, Simon J.D. — Understanding Deep Learning, MIT Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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

Torralba – — Foundations of Computer Vision Cerca 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, 2022 Cerca 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 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 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.

Apri la scheda ufficiale ›

Aiutaci a tenerci aggiornati

Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.