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Prof. Alessandro Chiuso

Università degli Studi di Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Alessandro Chiuso

Materie del prof. Alessandro Chiuso

Machine Learning Canale g3gr3

Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Bioingegneria – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Shalev-Shwartz – Understanding Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Canale g3gr3

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Intelligent Robotics · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Shalev-Shwartz – Understanding Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Canale g3gr3

Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Control Systems Engineering – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Shalev-Shwartz – Understanding Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
The Elements of Statistical Learning , Autori: T.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Canale g3gr3

Corso di laurea: Electronic Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Electronic Engineering – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Shalev-Shwartz – Understanding Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Canale g3gr3

Corso di laurea: Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Shalev-Shwartz – Understanding Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Segnali e Sistemi Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria dell'Automazione e dei Sistemi – sede di Padova · Laurea triennale (L-8) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria dell'Automazione e dei Sistemi – sede di Padova · 2º anno · 2º semestre ›

Editore

Pearson Education, LimitedCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
di Probabilità – Libreria ProgettoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Autori – Libreria ProgettoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Signals – Systems and InferenceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Contenuti del corso 1. Segnali a tempo continuo - Analisi nel dominio del tempo: proprietà di simmetria, periodicità, norme, energia e segnali fondamentali. - Funzione delta di Dirac e convoluzione. - Analisi nel dominio della frequenza: serie di Fourier, trasformata di Fourier, durata temporale e banda. - Trasformata di Laplace e relative proprietà. 2.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Chiuso per Machine Learning (Bioingegneria – sede di Padova, canale g3gr3)?

Shalev-Shwartz – Understanding Machine Learning; Murphy – Machine Learning; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Chiuso per Machine Learning (Computer Engineering – sede di Padova, canale g3gr3)?

Shalev-Shwartz – Understanding Machine Learning; Murphy – Machine Learning; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Chiuso per Machine Learning (Control Systems Engineering – sede di Padova, canale g3gr3)?

Shalev-Shwartz – Understanding Machine Learning; Murphy – Machine Learning; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Chiuso per Machine Learning (Electronic Engineering – sede di Padova, canale g3gr3)?

Shalev-Shwartz – Understanding Machine Learning; Murphy – Machine Learning; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Chiuso per Machine Learning (Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova, canale g3gr3)?

Shalev-Shwartz – Understanding Machine Learning; Murphy – Machine Learning; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Chiuso per Segnali e Sistemi?

Pearson Education, Limited