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Prof. Alessandro Sperduti

Università degli Studi di Padova · Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale - ICEA · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Alessandro Sperduti

Materie del prof. Alessandro Sperduti

Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Mathematical Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-44) · esame facoltativo · Financial Engineering · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale - ICEA · 6 CFU · apri nel catalogo · Mathematical Engineering – sede di Padova · 2º anno · 2º semestre ›

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione ai contenuti dell'insegnamento; - Reti Neurali Feedforward profonde (deep); - Regolarizzazione per l'apprendimento deep; - Ottimizzazione per l'apprendimento di modelli deep; - Concetti di base per reti neurali convolutive; - Reti neurali ricorrenti, Transformer, e Mamba per la modellazione di sequenze; - Large Model basati su Transformer; -…

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Artificial Intelligence Canale unico

Corso di laurea: Computer Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Russell, Stuart; Norvig, Peter, Artificial Intelligence

Prentice Hall – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Artificial Intelligence – A modern approachCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La struttura e le tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione, Motivazioni, Architetture di Agenti Intelligenti; - Risoluzione di Problemi; - Ricerca con avversari; - Trattamento della conoscenza tramite logica preposizionale e del primo ordine; - Trattamento dell'Incertezza e Ragionamento Probabilistico; - Basi di Deep Learning e Apprendimento per rinforzo; - Basi di Sistemi con Vincoli; - Basi…

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Deep Learning Canale dispari

Corso di laurea: Computer Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Christopher – BishopCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione ai contenuti dell'insegnamento; - Reti Neurali Feedforward profonde (deep); - Regolarizzazione per l'apprendimento deep; - Ottimizzazione per l'apprendimento di modelli deep; - Concetti di base per reti neurali convolutive; - Reti neurali ricorrenti, Transformer, e Mamba per la modellazione di sequenze; - Large Model basati su Transformer; -…

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Deep Learning Canale pari

Corso di laurea: Computer Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Christopher – BishopCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione ai contenuti dell'insegnamento; - Reti Neurali Feedforward profonde (deep); - Regolarizzazione per l'apprendimento deep; - Ottimizzazione per l'apprendimento di modelli deep; - Concetti di base per reti neurali convolutive; - Reti neurali ricorrenti, Transformer, e Mamba per la modellazione di sequenze; - Large Model basati su Transformer; -…

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Deep Learning Canale dispari

Corso di laurea: Cybersecurity – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Cybersecurity – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Christopher – BishopCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione ai contenuti dell'insegnamento; - Reti Neurali Feedforward profonde (deep); - Regolarizzazione per l'apprendimento deep; - Ottimizzazione per l'apprendimento di modelli deep; - Concetti di base per reti neurali convolutive; - Reti neurali ricorrenti, Transformer, e Mamba per la modellazione di sequenze; - Large Model basati su Transformer; -…

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Deep Learning Canale pari

Corso di laurea: Cybersecurity – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Cybersecurity – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Christopher – BishopCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione ai contenuti dell'insegnamento; - Reti Neurali Feedforward profonde (deep); - Regolarizzazione per l'apprendimento deep; - Ottimizzazione per l'apprendimento di modelli deep; - Concetti di base per reti neurali convolutive; - Reti neurali ricorrenti, Transformer, e Mamba per la modellazione di sequenze; - Large Model basati su Transformer; -…

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Deep Learning Canale dispari

Corso di laurea: Data Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · Data Science · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
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Argomenti del programma: La tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione ai contenuti dell'insegnamento; - Reti Neurali Feedforward profonde (deep); - Regolarizzazione per l'apprendimento deep; - Ottimizzazione per l'apprendimento di modelli deep; - Concetti di base per reti neurali convolutive; - Reti neurali ricorrenti, Transformer, e Mamba per la modellazione di sequenze; - Large Model basati su Transformer; -…

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Deep Learning Canale pari

Corso di laurea: Data Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · Data Science · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh, Deep Learning

Springer – CONSIGLIATOCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione ai contenuti dell'insegnamento; - Reti Neurali Feedforward profonde (deep); - Regolarizzazione per l'apprendimento deep; - Ottimizzazione per l'apprendimento di modelli deep; - Concetti di base per reti neurali convolutive; - Reti neurali ricorrenti, Transformer, e Mamba per la modellazione di sequenze; - Large Model basati su Transformer; -…

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Architettura degli Elaboratori Canale dispari

Corso di laurea: Informatica – sede di Padova · Laurea triennale (L-31) · 1º anno · 1º semestre · 8 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 8 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Stallings, William, Computer Organization and Architecture

Designing for PerformanceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Patterson – Struttura e progetto dei calcolatoriCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
David – HennessyCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La struttura e le tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti: - Introduzione: Evoluzione dei calcolatori; visione ad alto livello della struttura di un calcolatore; struttura e funzione della Cpu. - Gestione della Memoria: Memorie e Gerarchie di Memorie. Cache: tecniche di associazione, politiche di rimpiazzo. Simulatore Cache.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Deep Learning (Mathematical Engineering – sede di Padova, canale unico)?

Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, Deep Learning,; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Artificial Intelligence?

Prentice Hall – CONSIGLIATO; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Deep Learning (Computer Science – sede di Padova, canale dispari)?

Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, Deep Learning,; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Deep Learning (Computer Science – sede di Padova, canale pari)?

Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, Deep Learning,; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Deep Learning (Cybersecurity – sede di Padova, canale dispari)?

Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, Deep Learning,; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Deep Learning (Cybersecurity – sede di Padova, canale pari)?

Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, Deep Learning,; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Deep Learning (Data Science – sede di Padova, canale dispari)?

Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, Deep Learning,; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Deep Learning (Data Science – sede di Padova, canale pari)?

Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, Deep Learning,; Springer – CONSIGLIATO

Quali libri consiglia il prof. Alessandro Sperduti per Architettura degli Elaboratori?

Designing for Performance; Patterson – Struttura e progetto dei calcolatori