Cosa si studia con questo libro Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/): di cosa parla
Mathematics for Machine Learning, di Deisenroth, Faisal e Ong, pubblicato nel 2020 e disponibile anche online, è un testo in lingua inglese che riunisce gli strumenti matematici necessari per l'apprendimento automatico: algebra lineare, geometria analitica, calcolo, probabilità e ottimizzazione. Il volume prepara alla lettura di testi più avanzati sui modelli di machine learning e può essere affrontato anche da chi riprende le basi di calcolo e probabilità. È adatto a studenti magistrali di informatica, matematica, fisica e ingegneria che seguono insegnamenti avanzati di machine learning e visione artificiale.
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Chi lo adotta Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/): esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano
Sapienza 1 facoltà · 2 esami
Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/) a Sapienza: Advanced Machine Learning, Advanced Machine Learning And Computer Vision, prof. Galasso
Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica
Di cosa si tratta: Fondamenti di deep learning: perceptron e Support Vector Machines, reti neurali, reti convoluzionali con backpropagation e discesa stocastica del gradiente, addestramento tra preprocessing, inizializzazione dei pesi e ottimizzazione degli iperparametri. Modelli per classificazione di immagini, localizzazione e segmentazione, GAN, VAE, diffusion, architetture multimodali, transformer e reti neurali su grafi.
Di cosa si tratta: Concetti avanzati di machine learning applicati alla visione artificiale tramite reti neurali profonde, con parte teorica, programmazione pratica e un progetto finale. Si parte dai modelli di classificazione allo stato dell'arte, per stimare quali oggetti compaiano in un'immagine, e si prosegue con le applicazioni di visione sviluppate in modo operativo.
Domande frequenti su Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/)
Per quale esame serve Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/)?
È indicato per Advanced Machine Learning, Advanced Machine Learning And Computer Vision a Sapienza, dal prof. Fabio Galasso. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Fabio Galasso per Advanced Machine Learning?
Per Advanced Machine Learning (Sapienza) il prof. Fabio Galasso indica Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/); l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
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Quanto tempo serve per studiare Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/)?
≈ 4 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning (available at: https://mml-book.github.io/)?
L'ISBN è 9781108455145.
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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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