Cambridge University Press · 2024 · ISBN 9781009389433
7.6 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 1 corso di laurea
Scheda libro
Titolo
Dive into deep learning
Autori
Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola
Editore
Cambridge University Press, 2024
Edizione
2024
ISBN
9781009389433
Lingua
Inglese
Pagine
548
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 6 settimane
Cosa si studia con questo libro Zhang – Dive into Deep Learning: di cosa parla
Dive into Deep Learning, di Zhang, Lipton, Li e Smola, del 2020, è un testo in lingua inglese sull'apprendimento profondo. Presenta reti neurali, ottimizzazione, reti convoluzionali e ricorrenti, meccanismi di attenzione, visione e linguaggio, con codice eseguibile e spiegazioni passo per passo. È adatto a chi frequenta Deep Learning e Machine Learning e Deep Learning e cerca un manuale interattivo, in cui teoria, matematica e implementazione procedono insieme. Il materiale è pensato per chi possiede basi di algebra lineare, probabilità e programmazione.
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Di cosa si tratta: Reti neurali lineari, trade-off bias-varianza, multilayer perceptron, backpropagation e autoencoder aprono lo studio. Seguono le reti convolutive per le immagini e la computer vision, le reti ricorrenti, word embedding, modelli seq2seq e transformer per le sequenze, e i modelli generativi come i Variational Autoencoders, oltre a ottimizzazione e algoritmi basati sul gradiente.
Di cosa si tratta: Algebra lineare, calcolo e differenziazione automatica sostengono l'introduzione al deep learning. Le reti neurali sono affrontate con backpropagation e algoritmi di ottimizzazione, quindi si passa alle reti convoluzionali, alle reti ricorrenti, ai Transformers e agli autoencoder. Completano il quadro i modelli generativi, il reinforcement learning e un esempio pratico di elaborazione del linguaggio naturale.
Strumenti da tenere accanto ai libri d'esame, oltre a quelli indicati dal docente.
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Domande frequenti su Zhang – Dive into Deep Learning
Per quale esame serve Zhang – Dive into Deep Learning?
È indicato per Deep Learning, Machine Learning e Deep Learning a Bologna, dai docenti Matteo Ferrara, Davide Maltoni. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Matteo Ferrara per Deep Learning?
Per Deep Learning (Bologna) il prof. Matteo Ferrara indica Zhang – Dive into Deep Learning; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
Qual è il prezzo migliore di Zhang – Dive into Deep Learning?
Il comparatore prezzi di questa pagina mette a confronto Amazon, IBS e Libraccio, nuovo e usato: su Amazon il prezzo aggiornato è nella scheda del negozio.
Quanto tempo serve per studiare Zhang – Dive into Deep Learning?
≈ 6 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Zhang – Dive into Deep Learning?
L'ISBN è 9781009389433 (editore Cambridge University Press).
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Come leggere questi datiCome è calcolata la difficoltà ›
Crediti (CFU)
50%
1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura
50%
pagine dei libri indicati divisi per i CFU (pagine dalla scheda SBN; se non note, una stima di 400 pagine a libro).
Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.
Atenei e facoltà in ordine di diffusione. Per ogni esame: docente, corso di laurea, facoltà e il confronto con gli altri libri che indica.
Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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