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Norvig – Artificial Intelligence

Libro adottato a Trento, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Norvig – Artificial Intelligence» è adottato per Machine Learning dal prof. Andrea Passerini (Computer Science – sede di Trento, Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento, Management and Industrial Systems Engineering – sede di Trento – Trento).

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Come lo indica il docente: S. Russell and P. Norvig,Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Global ed., Pearson, 2021

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Machine Learning – Prof. Andrea Passerini Canale unico

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

Trento · Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Trento · 1º anno · 1º semestre ›

Duda – Pattern ClassificationCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Friedman – Probabilistic Graphical ModelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Cristianini – Kernel Methods for Pattern AnalysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Norvig – Artificial Intelligencequesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Probabilistic Machine LearningCerca 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: Introduzione all'apprendimento automatico: aspetti dello sviluppo di un sistema di apprendimento automatico, modalità e tipi di problemi di apprendimento, alberi di decisione, stima con primi vicini. Basi matematiche: algebra lineare, teoria della probabilità, test statistici. Stima dei parametri a massima verosimiglianza e Bayesiana. Modelli grafici probabilistici, inferenza, apprendimento di parametri e struttura.

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Machine Learning – Prof. Andrea Passerini Canale unico

Corso di laurea: Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-33) · esame facoltativo · Intelligent Vehicles · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Ingegneria Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione all'apprendimento automatico: aspetti dello sviluppo di un sistema di apprendimento automatico, modalità e tipi di problemi di apprendimento, alberi di decisione, stima con primi vicini. Basi matematiche: algebra lineare, teoria della probabilità, test statistici. Stima dei parametri a massima verosimiglianza e Bayesiana. Modelli grafici probabilistici, inferenza, apprendimento di parametri e struttura.

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Machine Learning – Prof. Andrea Passerini Canale unico

Corso di laurea: Management and Industrial Systems Engineering – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-31) · esame facoltativo · Management and Digitalization · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Ingegneria Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Management and Industrial Systems Engineering – sede di Trento · 2º anno · 1º semestre ›

Duda – Pattern ClassificationCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Friedman – Probabilistic Graphical ModelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Cristianini – Kernel Methods for Pattern AnalysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Norvig – Artificial Intelligencequesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Probabilistic Machine LearningCerca 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: Introduzione all'apprendimento automatico: aspetti dello sviluppo di un sistema di apprendimento automatico, modalità e tipi di problemi di apprendimento, alberi di decisione, stima con primi vicini. Basi matematiche: algebra lineare, teoria della probabilità, test statistici. Stima dei parametri a massima verosimiglianza e Bayesiana. Modelli grafici probabilistici, inferenza, apprendimento di parametri e struttura.

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