Pattern recognition and machine learning, C.M. Bishop, Springer
Libro adottato a Trieste, a.a. 2026/2027 · 3 canali
«Pattern recognition and machine learning, C.M. Bishop, Springer» è adottato per Deep Learning (Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste – Trieste); per Deep Learning dal prof. Antonio Emanuele Cinà (Mathematics – sede di Trieste, Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste – Trieste).
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Come lo indica il docente: Pattern recognition and machine learning, C.M. Bishop, Springer 2006
Chi lo adotta
Deep Learning – docente non ancora indicato (canale unico)Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-17) · esame facoltativo · Scienze e Tecnologie Quantistiche / 1º anno · 2º semestre · Scienze e Tecnologie Quantistiche · 6 CFU
Deep Learning – Prof. Antonio Emanuele Cinà (canale unico)Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre · Computational Mathematics and Modelling · 6 CFU
Deep Learning – Prof. Antonio Emanuele Cinà (canale unico)Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · esame facoltativo · 6 CFU
Corso di laurea: Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-17) · esame facoltativo · Scienze e Tecnologie Quantistiche / 1º anno · 2º semestre · Scienze e Tecnologie Quantistiche · 6 CFU
Pattern recognition and machine learning, C.M. Bishop, Springerquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: The course provides an extensive treatment of deep learning starting from the basics to advanced topics. - Introduction to deep learning - Artificial neurons, shallow networks, deep networks - Loss functions - Gradient descent and its variants - Backpropagation - Regularization - Convolutional neural networks - Recurrent neural networks - Attention models and transformers - Introduction to deep unsupervised learning…
Corso di laurea: Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre · Computational Mathematics and Modelling · 6 CFU
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: The course provides an extensive treatment of deep learning starting from the basics to advanced topics. - Introduction to deep learning - Artificial neurons, shallow networks, deep networks - Loss functions - Gradient descent and its variants - Backpropagation - Regularization - Convolutional neural networks - Recurrent neural networks - Attention models and transformers - Introduction to deep unsupervised learning…
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: The course provides an extensive treatment of deep learning starting from the basics to advanced topics. - Introduction to deep learning - Artificial neurons, shallow networks, deep networks - Loss functions - Gradient descent and its variants - Backpropagation - Regularization - Convolutional neural networks - Recurrent neural networks - Attention models and transformers - Introduction to deep unsupervised learning…
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