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Unit II

Sapienza Università di Roma · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · tutti i canali con docenti, libri e orari, a.a. 2026/2027

Prof. Walter Quattrociocchi Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Applied Computer Science and Artificial Intelligence – Informatica Applicata e Intelligenza Artificiale · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 2º semestre

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slide, dispense, notebook, dataset ed esercitazioni forniti dal docente durante il corso e resi disponibili sulla piattaforma didattica.
  • Materiale integrativo costituito da articoli scientifici e documentazione tecnica selezionati dal docente.

Argomenti del programma: Introduzione alla Data Science e al processo di analisi dei dati Il ruolo dei dati nei processi decisionali La pipeline di analisi dei dati Introduzione ai sistemi complessi Acquisizione, gestione e preparazione dei dati Raccolta e integrazione dei dati Dati strutturati e non strutturati Qualità dei dati e preprocessing Basi di dati relazionali e SQL Programmazione per la Data Analysis Introduzione a R Introduzione…

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Prof. Emiliano Casalicchio , Prof. Gaia Maselli Canale unico

Corso di laurea: Applied Computer Science and Artificial Intelligence – Informatica Applicata e Intelligenza Artificiale · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 2º semestre

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Modulo: UNIT II N/D Modulo: UNIT I Parte I: Introduzione - Concetti di base - Storia dei sistemi operativi - Relazione tra sistemi operativi e hardware - Struttura dei sistemi operativi Parte II: Gestione dei processi - Processi - Pianificazione della CPU - Thread Parte III: Sincronizzazione dei processi - Strumenti di sincronizzazione - Esempi di sincronizzazione - Deadlock Parte IV: Gestione della memoria -…

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Prof. Fabio Galasso , Prof. Iacopo Masi Canale unico

Corso di laurea: Applied Computer Science and Artificial Intelligence – Informatica Applicata e Intelligenza Artificiale · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 2º semestre

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Jerome – The Elements of Statistical LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Kevin – Probabilistic Machine LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Deep LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Stuart – Peter NorvigVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • I primi tre libri coprono la parte di base di machine learning. Gli altri due coprono la parte di Deep Learning.

Argomenti del programma: Modulo: UNIT II Programma di massima Introduzione: Che cosa è l'apprendimento automatico (machine learning, ML)? Dai sistemi basati su regole a prendere decisioni tramite apprendimento I tipi di problemi che può risolvere ML Statistica di base, Riassunto di Algebra Lineare e Teoria delle Probabilità The curse of dimensionality e l'assunzione che i dati siano su una varietà Distribuzione normale multivariata,…

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