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Deep learning / Ian Goodfellow

Libro adottato a Padova, a.a. 2025/2026 · 2 canali

«Deep learning / Ian Goodfellow» è adottato per Deep Learning Applied To Neuroscience And Rehabilitation dal prof. Manfredo Atzori (Bioingegneria – sede di Padova – Padova); per Deep Learning dal prof. Loris Nanni (Computer Engineering – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: Deep learning / Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville. , Autori: Goodfellow, Ian, Luogo: Cambridge, Massachusetts, Anno: 2016, Editore: The MIT Press, Note: --

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Deep Learning Applied To Neuroscience And Rehabilitation – Prof. Manfredo Atzori Canale unico

Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Bioingegneria – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico, slide delle lezioni, notebook Python e articoli scientifici di riferimento suggeriti dal docente.

Argomenti del programma: Introduzione al Deep Learning: - Concetti fondamentali di machine learning e gestione dei dati. - Ottimizzazione, tipologie di layer, funzioni di attivazione e selezione degli iperparametri. - Tecniche e strategie per l'addestramento di reti neurali profonde (DNN). Risoluzione di problemi biomedici con le DNN: - Tipologie di dati nelle neuroscienze e nella riabilitazione.

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Deep Learning – Prof. Loris Nanni Canale g3gr1

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Deep learning; Goodfellow, Ian, Luogo

Cambridge – ISBN-10Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Shalev-Shwartz – ISBN-10:1107057132 ISBN-13Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: PARTE 1 Basi di reti neurali - Reti neurali feedforward - Allenamento di una rete neruale: algoritmo di backpropagation - Differenziazione automatica (Autodiff) - Reti neurali convoluzionali - Overfitting nelle reti neurali e metodi di ottimizzazione avanzati PARTE 2 Architetture neurali più avanzate - Batch normalization - Reti neurali di tipo residual - Auto-encoder e auto-encoder variazionali - Reti transformers…

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