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Autori – O'Reilly Media

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Autori – O'Reilly Media» è adottato per Modern Cpp Programming For Ict dal prof. Filippo Campagnaro (Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova – Padova); per Introduction To Machine Learning dal prof. Diego Santoro (Information Engineering – sede di Padova, Ingegneria Informatica – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: Effective Modern C++: 42 Specific Ways to Improve Your Use of C++11 and C++14 , Autori: Scott Meyers, Luogo: --, Anno: 2014, Editore: O'Reilly Media, Note: -- · A whirlwind tour of Python , Autori: Jake VanderPlas, Anno: 2016, Editore: O'Reilly Media, Inc

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Modern Cpp Programming For Ict – Prof. Filippo Campagnaro Canale unico

Corso di laurea: Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

Brian – Upper Saddle River NJCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
C++ Concurrency in ActionCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Autori – O'Reilly Mediaquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
William – 2nd EditionCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Autori – Addison-Wesley ProfessionalCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Nozioni di base • Gestione e organizzazione di progetti in ambiente GitLab. • La sintassi del C: operatori, espressioni, controllo del flusso e espressioni condizionali (es., while, for, switch-case, if-else). • Tipi di dati (costanti, variabili, referenze, puntatori). • Strutturare il codice: funzioni, programma principale “main”, argomenti.

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Introduction To Machine Learning – Prof. Diego Santoro Canale unico

Corso di laurea: Information Engineering – sede di Padova · Laurea triennale (L-8) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Information Engineering – sede di Padova · 2º anno · 2º semestre ›

Titolo

Autori – O'Reilly Mediaquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Handbook – 2nd EditionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
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Handbook – 2nd EditionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Python - Introduzione al linguaggio di programmazione. - Utilizzo di Python per l'analisi dei dati. - Studio empirico del comportamento di variabili aleatorie. 2) Introduzione al Machine Learning (ML) Istanze, features, label, training set, test set, goal, errore di generalizzazione, empirical risk minimization, overfitting, valutazione. Tipologie di apprendimento automatico.

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Introduction To Machine Learning – Prof. Diego Santoro Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica – sede di Padova · Laurea triennale (L-8) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica – sede di Padova · 3º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Python - Introduzione al linguaggio di programmazione. - Utilizzo di Python per l'analisi dei dati. - Studio empirico del comportamento di variabili aleatorie. 2) Introduzione al Machine Learning (ML) Istanze, features, label, training set, test set, goal, errore di generalizzazione, empirical risk minimization, overfitting, valutazione. Tipologie di apprendimento automatico.

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