Libri Universitari › Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)
Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)
· ISBN 9780262035613
8.5 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo1 docente · 2 corsi di laurea
Scheda libro
Titolo
Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)
ISBN
9780262035613
Lingua
Inglese
Pagine
775
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 8,5 settimane
Cosa si studia con questo libro Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/): di cosa parla
Deep Learning, di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, edito nel 2017 e consultabile anche online, è uno dei testi di riferimento sull'apprendimento profondo. Parte dagli elementi di algebra lineare, probabilità e ottimizzazione e arriva alle reti neurali moderne, ai metodi di regolarizzazione e di addestramento e ai modelli generativi. Il volume, in lingua inglese, è adatto agli studenti di informatica, ingegneria e scienza dei dati che seguono Advanced Machine Learning and Computer Vision, e a chi desidera una trattazione organica del deep learning.
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Chi lo adotta Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/): esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano
Sapienza 1 facoltà · 2 esami
Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/) a Sapienza: Advanced Machine Learning, Advanced Machine Learning And Computer Vision, prof. Galasso
Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica
Di cosa si tratta: Fondamenti di deep learning: perceptron e Support Vector Machines, reti neurali, reti convoluzionali con backpropagation e discesa stocastica del gradiente, addestramento tra preprocessing, inizializzazione dei pesi e ottimizzazione degli iperparametri. Modelli per classificazione di immagini, localizzazione e segmentazione, GAN, VAE, diffusion, architetture multimodali, transformer e reti neurali su grafi.
Di cosa si tratta: Concetti avanzati di machine learning applicati alla visione artificiale tramite reti neurali profonde, con parte teorica, programmazione pratica e un progetto finale. Si parte dai modelli di classificazione allo stato dell'arte, per stimare quali oggetti compaiano in un'immagine, e si prosegue con le applicazioni di visione sviluppate in modo operativo.
Domande frequenti su Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)
Per quale esame serve Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)?
È indicato per Advanced Machine Learning, Advanced Machine Learning And Computer Vision a Sapienza, dal prof. Fabio Galasso. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Fabio Galasso per Advanced Machine Learning?
Per Advanced Machine Learning (Sapienza) il prof. Fabio Galasso indica Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/); l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
Qual è il prezzo migliore di Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)?
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Quanto tempo serve per studiare Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)?
≈ 8,5 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Learning (available at: https://www.deeplearningbook.org/)?
L'ISBN è 9780262035613.
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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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