Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non Vincolata
Libro adottato a Bologna, a.a. 2026/2027 · 3 canali
«Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non Vincolata» è adottato per Optimization And Machine Learning M dal prof. Michele Monaci (Automation Engineering, Communications Engineering, Ingegneria elettronica – Bologna).
Come lo indica il docente: L. Grippo e M. Sciandrone, Metodi di Ottimizzazione Non Vincolata. Springer
- Titolo
- Metodi di ottimizzazione non vincolata
- Autori
- Luigi Grippo
- Editore
- Springer, 2011
- ISBN
- 9788847017931
Chi lo adotta
- Optimization And Machine Learning M – Prof. Michele Monaci (canale unico)Automation Engineering · Laurea magistrale (LM-25) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU / esame facoltativo · 6 CFU
- Optimization And Machine Learning M – Prof. Michele Monaci (canale unico)Communications Engineering · Laurea magistrale (LM-27) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU
- Optimization And Machine Learning M – Prof. Michele Monaci (canale unico)Ingegneria elettronica · Laurea magistrale (LM-29) · 2º anno · 2º semestre · Electronics for intelligent systems, big-data and internet of things · 6 CFU
Programma e testi di ogni canale
Optimization And Machine Learning M – Prof. Michele Monaci Canale unico
Corso di laurea: Automation Engineering · Laurea magistrale (LM-25) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU / esame facoltativo · 6 CFU
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- Slides disponibili online.
Optimization And Machine Learning M – Prof. Michele Monaci Canale unico
Corso di laurea: Communications Engineering · Laurea magistrale (LM-27) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- Slides disponibili online.
Optimization And Machine Learning M – Prof. Michele Monaci Canale unico
Corso di laurea: Ingegneria elettronica · Laurea magistrale (LM-29) · 2º anno · 2º semestre · Electronics for intelligent systems, big-data and internet of things · 6 CFU
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
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