Libri Universitari › Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)
Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)
· ISBN 9781009389433
7.1 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo1 docente · 2 corsi di laurea
Scheda libro
Titolo
Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)
ISBN
9781009389433
Lingua
Inglese
Pagine
548
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 6 settimane
Cosa si studia con questo libro Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html): di cosa parla
Testo interattivo di apprendimento profondo, che unisce spiegazione dei concetti, codice e quaderni di lavoro. Il volume introduce le reti neurali e le loro applicazioni, con esempi eseguibili che permettono di sperimentare direttamente i metodi presentati. È adatto agli studenti di informatica, ingegneria e scienza dei dati che seguono corsi di machine learning avanzato e visione artificiale, e a chi desidera imparare le tecniche del deep learning partendo da esempi pratici da modificare ed eseguire in prima persona.
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Chi lo adotta Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html): esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano
Sapienza 1 facoltà · 2 esami
Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html) a Sapienza: Advanced Machine Learning, Advanced Machine Learning And Computer Vision, prof. Galasso
Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica
Di cosa si tratta: Fondamenti di deep learning: perceptron e Support Vector Machines, reti neurali, reti convoluzionali con backpropagation e discesa stocastica del gradiente, addestramento tra preprocessing, inizializzazione dei pesi e ottimizzazione degli iperparametri. Modelli per classificazione di immagini, localizzazione e segmentazione, GAN, VAE, diffusion, architetture multimodali, transformer e reti neurali su grafi.
Di cosa si tratta: Concetti avanzati di machine learning applicati alla visione artificiale tramite reti neurali profonde, con parte teorica, programmazione pratica e un progetto finale. Si parte dai modelli di classificazione allo stato dell'arte, per stimare quali oggetti compaiano in un'immagine, e si prosegue con le applicazioni di visione sviluppate in modo operativo.
Domande frequenti su Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)
Per quale esame serve Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)?
È indicato per Advanced Machine Learning, Advanced Machine Learning And Computer Vision a Sapienza, dal prof. Fabio Galasso. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Fabio Galasso per Advanced Machine Learning?
Per Advanced Machine Learning (Sapienza) il prof. Fabio Galasso indica Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html); l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
Qual è il prezzo migliore di Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)?
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Quanto tempo serve per studiare Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)?
≈ 6 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Zhang Lipton Li Smola Book, 2019 Dive into Deep Learning (interactive book and code at: http://d2l.ai/index.html)?
L'ISBN è 9781009389433.
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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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