lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 1 corso di laurea
Scheda libro
Titolo
Deep learning for vision systems
Autori
Elgendy, Mohamed Mohamed Elgendy
Editore
Manning, 2020
Edizione
2020
ISBN
9781617296192
Lingua
Inglese
Pagine
458
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 5 settimane
Cosa si studia con questo libro Elgendy – Deep Learning for Vision Systems: di cosa parla
Deep Learning for Vision Systems è un manuale in lingua inglese dedicato all'impiego delle reti neurali profonde per la visione artificiale. Il volume presenta tecniche e architetture utilizzate per riconoscere, classificare e analizzare immagini, con un taglio orientato alla pratica e alla realizzazione di sistemi. Si rivolge a studenti di informatica, ingegneria e scienze dei dati che affrontano l'apprendimento automatico. È adatto allo studio di deep learning e di machine learning, come testo applicativo per chi desidera passare dai concetti di base alla costruzione di modelli per immagini.
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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 Elgendy – Deep Learning for Vision Systems
Per quale esame serve Elgendy – Deep Learning for Vision Systems?
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 Elgendy – Deep Learning for Vision Systems; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
Qual è il prezzo migliore di Elgendy – Deep Learning for Vision Systems?
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 Elgendy – Deep Learning for Vision Systems?
≈ 5 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Elgendy – Deep Learning for Vision Systems?
L'ISBN è 9781617296192 (editore Manning).
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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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