Libri UniversitariApri il catalogo

Mitchell – Model Cards for Model Reporting

Libro adottato a Bari, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Mitchell – Model Cards for Model Reporting» è adottato per Software Engineering For Ai-Enabled Systems dal prof. Luigi Quaranta (Computer Science – sede di Bari – Bari).

Mitchell – Model Cards for Model ReportingCerca su Amazon ›

Come lo indica il docente: M. Mitchell et al., 2019. “Model Cards for Model Reporting”. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAT* '19), doi: 10.1145/3287560.3287596 ( https://arxiv.org/abs/1810.03993)

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Software Engineering For Ai-Enabled Systems – Prof. Luigi Quaranta 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 ›

Altri testi suggeriti

Building Machine Learning Powered ApplicationsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Designing Machine Learning SystemsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Articoli di ricerca e letteratura grigia suggeriti

Lanubile – Training Future Machine Learning Engineers, in IEEE…Cerca su Amazon ›Da studiare: Pp. 60-67, 2024. doi: 10.1109/MS.2023.3310768Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
ICSE 2023Cerca su Amazon ›Da studiare: Pp. 95-100, doi: 10.1109/ICSE-SEET58685.2023.00015 ( https://arxiv.org/abs/2302.01048v1Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Mitchell – Model Cards for Model Reportingquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Zhang – Machine Learning TestingCerca su Amazon ›Da studiare: Pp. 1-1, 5555. doi: 10.1109/TSE.2019.2962027 ( https://arxiv.org/pdf/1906.10742.pdfVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • In Proceedings ACL, p. 4902–4912. (2020) (

Argomenti del programma: Lezioni: - Introduzione e concetti fondamentali - Ingegneria dei requisiti per il Machine Learning (ML) - Controllo di versione per codice e dati - Tracciamento degli esperimenti di ML - Assicurazione della qualità per sistemi di ML - API per componenti di ML - Model Context Protocol (MCP) - Progettazione di sistemi basati su ML - Containerizzazione e orchestrazione - CI/CD per componenti di ML - Monitoraggio dei…

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Si studia insieme a