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[DL] Deep Learning

Libro adottato a Firenze, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«[DL] Deep Learning» è adottato per Computational Learning dal prof. Daniele Castellana (Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale – Firenze).

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Come lo indica il docente: [DL] Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press, 2016 Free online

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Computational Learning – Prof. Daniele Castellana Canale unico

Corso di laurea: Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM Data) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Firenze · Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA) · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · 2º anno · 1º semestre ›

[DL] Deep Learningquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
[BRML] Bayesian Reasoning and Machine Learning, David Barber,Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
[ESL] The Element of Statistical LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Christopher – BishopCerca 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 concetti e modelli base del Machine Learning (ML). L'obiettivo principale è di fornire un'idea generale su cosa è l'apprendimento automatico, che sarà utile agli studenti per (1) capire i più recenti modelli dello stato dell'arte e (2) applicare correttamente i model di ML in pratica.

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