Algorithms and Applications, Springer, 2022

Libro adottato a Firenze, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Algorithms and Applications, Springer, 2022» è adottato per Visual And Multimedia Recognition dal prof. Federico Pernici (Ingegneria Informatica – Firenze); per Computer Vision And Intelligent Media Recognition dal prof. Federico Pernici (Intelligenza Artificiale – Firenze).

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Come lo indica il docente: Algorithms and Applications, Springer, 2022

Chi lo adotta

Visual And Multimedia Recognition – Prof. Federico Pernici (canale unico)Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Multimedia Systems · 6 CFU
Computer Vision And Intelligent Media Recognition – Prof. Federico Pernici (canale unico)Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Visual And Multimedia Recognition – Prof. Federico Pernici 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 ›

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

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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.

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Computer Vision And Intelligent Media Recognition – 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 ›