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Goodfellow – Deep Learning

[Alanna Maldonado] · 2023 · ISBN 9789732345528
8.2 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo1 docente · 1 corso di laurea

Scheda libro

Titolo
Deep learning
Autori
Goodfellow, Ian Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
Editore
[Alanna Maldonado], 2023
Edizione
2023
ISBN
9789732345528
Lingua
n.d.
Pagine
787
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 8,5 settimane

Cosa si studia con questo libro Goodfellow – Deep Learning: di cosa parla

Deep Learning è un testo sull'apprendimento profondo, con i fondamenti matematici e i modelli di rete neurale. È adatto a chi studia applicazioni dell'apprendimento automatico alla medicina e all'analisi dei dati. Può accompagnare lo studio individuale e il lavoro in aula, offrendo un quadro di partenza per confronti e approfondimenti. Il testo si presta alla lettura ragionata e allo studio in vista dell'esame, anche come base per approfondimenti successivi. Si rivolge a chi cerca un riferimento solido per inquadrare l'argomento e per orientarsi tra i concetti fondamentali della disciplina.

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Chi lo adotta Goodfellow – Deep Learning: esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano

Bologna 1 facoltà · 1 esame

Goodfellow – Deep Learning a Bologna: Artificial Intelligence For Medicine M, prof. Diciotti

Facoltà: Ingegneria e architettura

Artificial Intelligence For Medicine M

Prof. Stefano Diciotti
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Pagina del docente: Stefano Diciotti
Scopri le domande d’esame:Apri scheda materia ›
Di cosa si tratta: Raccolta e gestione dei dati clinici, con controllo di qualità, armonizzazione, dataset sintetici e rapporto tra dimensione del dataset e intervalli di confidenza, introducono la tassonomia degli algoritmi di apprendimento automatico in ambito sanitario. Si trattano capacità del modello, generalizzazione, regolarizzazione, tuning degli iperparametri e strategie di validazione come hold-out e cross-validation.

Dettagli corso

Ingegneria elettronica
Corso: LM-29
CFU: 6Canale: Unico
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Tempo di studio e official info

Tempo consigliato per preparare l’esame: 13 settimane (3 mesi)
Dispense fornite dal docente.
Dati verificati il 02/10/2026

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Domande frequenti su Goodfellow – Deep Learning

Per quale esame serve Goodfellow – Deep Learning?

È indicato per Artificial Intelligence For Medicine M a Bologna, dal prof. Stefano Diciotti. A.a. 2026/2027.

Quali libri indica il prof. Stefano Diciotti per Artificial Intelligence For Medicine M?

Per Artificial Intelligence For Medicine M (Bologna) il prof. Stefano Diciotti indica Goodfellow – Deep Learning; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.

Qual è il prezzo migliore di Goodfellow – Deep Learning?

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Quanto tempo serve per studiare Goodfellow – Deep Learning?

≈ 8,5 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.

Qual è l'ISBN di Goodfellow – Deep Learning?

L'ISBN è 9789732345528 (editore [Alanna Maldonado]).

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Come leggere questi dati
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Crediti (CFU)50%1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura50%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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