Machine learning and deep learning with Python,…

Libro adottato a Bari, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Machine learning and deep learning with Python,…» è adottato per Artificial Intelligence For Security dal prof. Annalisa Appice (Computer Science – sede di Bari – Bari); per Analisi dei Dati per la Sicurezza dal prof. Annalisa Appice (Sicurezza Informatica – sede di Taranto – Bari).

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Come lo indica il docente: machine learning and deep learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 / Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. - 3. ed. - Birmingham ; Mumbai : Packt, 2019. - xxi, 741 p. : ill. ; 24 cm

Chi lo adotta

Artificial Intelligence For Security – Prof. Annalisa Appice (canale unico)Computer Science – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU
Analisi dei Dati per la Sicurezza – Prof. Annalisa Appice (canale unico)Sicurezza Informatica – sede di Taranto · Laurea magistrale (LM-66) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Artificial Intelligence For Security – Prof. Annalisa Appice Canale unico

Corso di laurea: Computer Science – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Bari · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Bari · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Teoria

Max Bramer – Principles of Data Mining Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: Pagine 1-187, 209-328Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Aggarwal – Neural Networks and Deep Learning A Textbook Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: Pagine 1-167Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Laboratorio

Machine learning and deep learning with Python,…questo 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: Teoria: ●Introduzione all’Intelligenza Artificiale compresi approcci task di machine learning e problemi di cybersecurity (10 ore) ●Selezione e validazione di modelli (2 ore) ●Tecniche di classificazione: Alberi di decisione, Prisms, k-nearest neighbouring, Nayve Bayes, Random forest, SVM, Stacking, Boosting (Adaboost),, Ensemble) (9 ore) ● Tecniche di clustering (k-means, k-medod, DBScan, clustering agglomerativo)…

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Analisi dei Dati per la Sicurezza – Prof. Annalisa Appice Canale unico

Corso di laurea: Sicurezza Informatica – sede di Taranto · Laurea magistrale (LM-66) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Bari · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Sicurezza Informatica – sede di Taranto · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Teoria

Max Bramer – Principles of Data Mining Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: Pagine 1-187, 209-236, 311-328Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning by Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: Capitoli 11,12Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Laboratorio

Machine learning and deep learning with Python,…questo libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Testi per approfondimenti

Aggarwal – Neural Networks and Deep Learning A Textbook Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026