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Eiben – Hands-On Genetic Algorithms with Python

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

«Eiben – Hands-On Genetic Algorithms with Python» è adottato per Artificial Intelligence For Forensics dal prof. Lorenzo Carnevale (Data Science – sede di Messina – Messina); per Big Data And Artifical Intelligence dal prof. Lorenzo Carnevale (Data Science – sede di Messina – Messina); per Bio-Inspired Artificial Intelligence dal prof. Lorenzo Carnevale (Data Science – sede di Messina – Messina).

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Come lo indica il docente: (i) Introduction to Evolutionary Computing, A. E. Eiben, J. E. Smith, 2015, Springer. (ii) Hands-On Genetic Algorithms with Python: Applying genetic algorithms to solve real-world deep learning and artificial intelligence problems, Eyal Wirsansky, 2020, ‎ Packt Publishing. (iii) Computational Intelligence: An Introduction, Andries P. Engelbrecht (Autore), 2007, 2nd edition, ‎ John Wiley & Sons Inc. (iv) Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies, Dario Floreano and Claudio Mattiussi, 2008, The MIT Press

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Artificial Intelligence For Forensics – Prof. Lorenzo Carnevale Canale unico

Corso di laurea: Data Science – sede di Messina · Laurea magistrale (LM Data) · 2º anno · annuale · Curriculum Forensics · 12 CFU

Messina · Scienze Matematiche e Informatiche, Scienze Fisiche e Scienze della Terra · 12 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Messina · 2º anno ›

Eiben – Hands-On Genetic Algorithms with Pythonquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Statistics and the Evaluation of Evidence for…Cerca 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: ------------------------------------------------------------ Modulo: A001896 - BIO-INSPIRED ARTIFICIAL INTELLIGENCE ------------------------------------------------------------ Introduzione alla bio-inspired computing. Differenza tra ottimizzazione, modellazione e simulazione. I problemi NP. Sistemi neurali. Sistemi nervosi biologici. Reti neurali artificiali.

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Big Data And Artifical Intelligence – Prof. Lorenzo Carnevale Canale unico

Corso di laurea: Data Science – sede di Messina · Laurea magistrale (LM Data) · 2º anno · annuale · Curriculum Economy · 12 CFU

Messina · Scienze Matematiche e Informatiche, Scienze Fisiche e Scienze della Terra · 12 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Messina · 2º anno ›

Eiben – Hands-On Genetic Algorithms with Pythonquesto libroCerca 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: ------------------------------------------------------------ Modulo: A001860 - BIG DATA MANAGEMENT ------------------------------------------------------------ Introduzione: il fenomeno dei Big Data. Infrastrutture per Big Data. File system distribuiti: HDFS. Hadoop e MapReduce. Introduzione ad Apache Hadoop e al paradigma di programmazione MapReduce. Interazione con HDFS e Hadoop tramite riga di comando.

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Bio-Inspired Artificial Intelligence – Prof. Lorenzo Carnevale Canale unico

Corso di laurea: Data Science – sede di Messina · Laurea magistrale (LM Data) · 2º anno · 2º semestre · Curriculum Information and Communication Technology · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre

Messina · Scienze Matematiche e Informatiche, Scienze Fisiche e Scienze della Terra · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Messina · 2º anno · 2º semestre ›

Eiben – Hands-On Genetic Algorithms with Pythonquesto libroCerca 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: Introduzione alla bio-inspired computing. Differenza tra ottimizzazione, modellazione e simulazione. I problemi NP. Sistemi neurali. Sistemi nervosi biologici. Reti neurali artificiali. Apprendimento supervisionato, non supervisionato e con rinforzo. Sistemi evoluzionari. Le origini della computazione evoluzionaria. I componenti degli algoritmi evoluzionari. Rappresentazione, mutazione e ricombinazione.

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