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Teoh – ARTIFICIAL INTELLIGENCE WITH PYTHON

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

«Teoh – ARTIFICIAL INTELLIGENCE WITH PYTHON» è adottato per Context Aware Security Analytics in Computer Vision dal prof. Michele Nappi (Informatica – sede di Fisciano – Salerno); per Introduzione al Machine Learning dal prof. Stefania Tomasiello (Ingegneria Elettronica – sede di Fisciano – Salerno).

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Come lo indica il docente: TEOH, T. T., & RONG, Z. (2022). ARTIFICIAL INTELLIGENCE WITH PYTHON. IN MACHINE LEARNING. HTTPS://DOI.ORG/10.1007/978-981-16-8615-3 · T. T. TEOH, Z. RONG, ARTIFICIAL INTELLIGENCE WITH PYTHON, SPRINGER (2022)

Titolo
Artificial Intelligence with Python
Autori
Teik Toe Teoh
Editore
Springer Nature, 2022
ISBN
9789811686146

Chi lo adotta

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • IL MATERIALE DIDATTICO, DISPENSE DEL DOCENTE, ESEMPI DI ESERCIZI SVOLTI E ULTERIORE MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO, SONO DISPONIBILI ONLINE PER GLI STUDENTI SUL SITO DELL’INSEGNAMENTO.

Argomenti del programma: 1. L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA COMPUTER VISION (2H FRONTALI + 4 LAB) 2. METODI SUPERVISIONATI DI MACHINE LEARNING PER LA COMPUTER VISION (2H FRONTALI + 4 LAB) 3. METODI NON SUPERVISIONATI DI MACHINE LEARNING PER LA COMPUTER VISION (2H FRONTALI + 4 LAB) 4. DATA PREPARATION E METRICHE PER L’ANALISI DEI METODI DI ML E DL NELLA COMPUTER VISION (2H FRONTALI + 4 LAB) 5.

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • MATERIALE DIDATTICO (SLIDES, CODICI) FORNITO DAL DOCENTE DURANTE IL CORSO E RESO DISPONIBILE IN MOODLE ( HTTPS://ELEARNING.UNISA.IT/COURSE/VIEW.PHP?ID=9055)

Argomenti del programma: CONCETTI DI BASE (6 ORE) INTRODUZIONE ALLE RETI NEURALI. PROBLEMI DI REGRESSIONE, CLASSIFICAZIONE, CLUSTERING. APPLICAZIONE PRATICA/ESERCITAZIONI (RESTANTI ORE) LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE: PYTHON.

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