lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 1 corso di laurea
Scheda libro
Titolo
Deep learning
Autori
Bishop, Christopher M. Christopher M. Bishop, Hugh Bishop
Editore
Springer, 2024
Edizione
2024
ISBN
9783031454677
Lingua
Tedesco
Pagine
649
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 7 settimane
Cosa si studia con questo libro Bishop – Deep Learning: di cosa parla
Volume sull'apprendimento profondo, pubblicato nel 2024, che ne presenta fondamenti e concetti. Offre una trattazione sistematica dei modelli. È adatto a chi studia deep learning e machine learning. Viene adottato negli insegnamenti di Deep Learning e Machine Learning e Deep Learning. Si rivolge a studentesse e studenti che desiderano un testo affidabile su cui basare lo studio della materia. È un riferimento utile anche per chi voglia inquadrare il tema prima di passare a letture più specialistiche. Il volume si presta tanto alla lettura continuativa quanto alla consultazione per singole parti, in base alle esigenze dello studio.
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Di cosa si tratta: Reti neurali lineari, trade-off bias-varianza, multilayer perceptron, backpropagation e autoencoder aprono lo studio. Seguono le reti convolutive per le immagini e la computer vision, le reti ricorrenti, word embedding, modelli seq2seq e transformer per le sequenze, e i modelli generativi come i Variational Autoencoders, oltre a ottimizzazione e algoritmi basati sul gradiente.
Di cosa si tratta: Algebra lineare, calcolo e differenziazione automatica sostengono l'introduzione al deep learning. Le reti neurali sono affrontate con backpropagation e algoritmi di ottimizzazione, quindi si passa alle reti convoluzionali, alle reti ricorrenti, ai Transformers e agli autoencoder. Completano il quadro i modelli generativi, il reinforcement learning e un esempio pratico di elaborazione del linguaggio naturale.
Strumenti da tenere accanto ai libri d'esame, oltre a quelli indicati dal docente.
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Domande frequenti su Bishop – Deep Learning
Per quale esame serve Bishop – Deep Learning?
È indicato per Deep Learning, Machine Learning e Deep Learning a Bologna, dai docenti Matteo Ferrara, Davide Maltoni. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Matteo Ferrara per Deep Learning?
Per Deep Learning (Bologna) il prof. Matteo Ferrara indica Bishop – Deep Learning; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
Qual è il prezzo migliore di Bishop – Deep Learning?
Il comparatore prezzi di questa pagina mette a confronto Amazon, IBS e Libraccio, nuovo e usato: su Amazon il prezzo aggiornato è nella scheda del negozio.
Quanto tempo serve per studiare Bishop – Deep Learning?
≈ 7 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Bishop – Deep Learning?
L'ISBN è 9783031454677 (editore Springer).
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Come leggere questi datiCome è calcolata la difficoltà ›
Crediti (CFU)
50%
1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura
50%
pagine dei libri indicati divisi per i CFU (pagine dalla scheda SBN; se non note, una stima di 400 pagine a libro).
Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.
Atenei e facoltà in ordine di diffusione. Per ogni esame: docente, corso di laurea, facoltà e il confronto con gli altri libri che indica.
Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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