Prof. Claudio Gallicchio

Università di Pisa · Dipartimento di Filologia, Letteratura e Linguistica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Claudio Gallicchio

James – An Introduction to Natural Language Processing – Human Language Technologies (Informatica Umanistica – sede di Pisa, esame facoltativo · 9 CFU)
O'Reilly Media, Inc – Human Language Technologies (Informatica Umanistica – sede di Pisa, esame facoltativo · 9 CFU)
Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, – Human Language Technologies (Informatica Umanistica – sede di Pisa, esame facoltativo · 9 CFU)
Manning – Foundations of Statistical Natural Language Processing – Human Language Technologies (Informatica Umanistica – sede di Pisa, esame facoltativo · 9 CFU)
Kubler – Dependency Parsing – Human Language Technologies (Informatica Umanistica – sede di Pisa, esame facoltativo · 9 CFU)
Koehn – Statistical Machine Translation – Human Language Technologies (Informatica Umanistica – sede di Pisa, esame facoltativo · 9 CFU)
Russell – Artificial Intelligence – Introduzione All'Intelligenza Artificiale (Informatica – sede di Pisa, 3º anno · 2º semestre · 6 CFU)
Mitchell – Machine Learning – Introduzione All'Intelligenza Artificiale (Informatica – sede di Pisa, 3º anno · 2º semestre · 6 CFU)
Kistler – Spiking Neuron Models – Computational Neuroscience (Informatica – sede di Pisa, esame facoltativo · Artificial Intelligence · 6 CFU)
Theoretical Neuroscience – Computational Neuroscience (Informatica – sede di Pisa, esame facoltativo · Artificial Intelligence · 6 CFU)
Izhikevich – Dynamical systems in neuroscience – Computational Neuroscience (Informatica – sede di Pisa, esame facoltativo · Artificial Intelligence · 6 CFU)
Haykin – Neural Networks and Learning Machines – Computational Neuroscience (Informatica – sede di Pisa, esame facoltativo · Artificial Intelligence · 6 CFU)
Goodfellow – Deep Learning – Computational Neuroscience (Informatica – sede di Pisa, esame facoltativo · Artificial Intelligence · 6 CFU)
Scardapane – Alice’s Adventures in a differentiable wonderland – Computational Neuroscience (Informatica – sede di Pisa, esame facoltativo · Artificial Intelligence · 6 CFU)
Kistler – Spiking Neuron Models – Applied Brain Science (Bionics Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 2º semestre · Neural Engineering · 12 CFU)
Theoretical Neuroscience – Applied Brain Science (Bionics Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 2º semestre · Neural Engineering · 12 CFU)
Izhikevich – Dynamical systems in neuroscience – Applied Brain Science (Bionics Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 2º semestre · Neural Engineering · 12 CFU)
Haykin – Neural Networks and Learning Machines – Applied Brain Science (Bionics Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 2º semestre · Neural Engineering · 12 CFU)
Goodfellow – Deep Learning – Applied Brain Science (Bionics Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 2º semestre · Neural Engineering · 12 CFU)
Scardapane – Alice’s Adventures in a differentiable wonderland – Applied Brain Science (Bionics Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 2º semestre · Neural Engineering · 12 CFU)

Materie del prof. Claudio Gallicchio

Human Language Technologies Canale unico

Corso di laurea: Informatica Umanistica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-43) · esame facoltativo · 9 CFU

Pisa · Dipartimento di Filologia, Letteratura e Linguistica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica Umanistica – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

James – An Introduction to Natural Language Processing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

O'Reilly Media, Inc Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Manning – Foundations of Statistical Natural Language Processing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Kubler – Dependency Parsing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Koehn – Statistical Machine Translation Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso presenta principi, modelli e tecniche all'avanguardia per l'analisi e la generazione del linguaggio naturale, concentrandosi principalmente su approcci di apprendimento automatico statistico e in particolare sull'apprendimento profondo (Deep Learning). Gli studenti impareranno come applicare queste tecniche in una vasta gamma di applicazioni utilizzando moderne librerie di programmazione.

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Introduzione All'Intelligenza Artificiale Canale b

Corso di laurea: Informatica – sede di Pisa · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 2º semestre · 6 CFU

Pisa · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Pisa · 3º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Russell – Artificial Intelligence Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Mitchell – Machine Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Slide del corso forniti sulla piattaforma Moodle e materiale suggerito nelle slide.

Argomenti del programma: Risoluzione di problemi come ricerca: - Formulazione di problemi come ricerca in uno spazio di stati - Strategie di ricerca non informata ed euristica - Giochi con avversario (opzionale) Rappresentazione della conoscenza e ragionamento: - Il problema fondamentale della rappresentazione della conoscenza: espressività e complessità computazionale - Algoritmi efficienti per la soddisfacibilità - Deduzioni automatica:…

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Human Language Technologies Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU / 1º anno · 1º semestre · Artificial Intelligence · 9 CFU

Pisa · Dipartimento di Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Pisa · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

James – An Introduction to Natural Language Processing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

O'Reilly Media, Inc Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Manning – Foundations of Statistical Natural Language Processing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Kubler – Dependency Parsing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Koehn – Statistical Machine Translation Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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Computational Neuroscience Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · Artificial Intelligence · 6 CFU

Pisa · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Pisa · 2º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

Kistler – Spiking Neuron Models Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Theoretical Neuroscience Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Izhikevich – Dynamical systems in neuroscience Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Haykin – Neural Networks and Learning Machines Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Goodfellow – Deep Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Scardapane – Alice’s Adventures in a differentiable wonderland Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso è una introduzione ai principi fondamentali delle Neuroscienze Computazionali, considerando sia la modellazione neurale bio-ispirata che il punto di vista computazionale. Il contenuto include i seguenti argomenti: - Modelli computazionali del neurone biologico (modellistica delle neuroscienze) - Modelli di plasticità sinaptica e apprendimento (apprendimento delle rappresentazioni) - Reti neurali ricorrenti…

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Computational Neuroscience Canale unico

Corso di laurea: Informatics for Digital Health – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU / 2º anno · 2º semestre · 6 CFU

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Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

Kistler – Spiking Neuron Models Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Theoretical Neuroscience Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Izhikevich – Dynamical systems in neuroscience Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Haykin – Neural Networks and Learning Machines Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Goodfellow – Deep Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Scardapane – Alice’s Adventures in a differentiable wonderland Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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Applied Brain Science Canale unico

Corso di laurea: Bionics Engineering – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-21) · 1º anno · 2º semestre · Neural Engineering · 12 CFU

Pisa · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 12 CFU · apri nel catalogo · Bionics Engineering – sede di Pisa · 1º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

Kistler – Spiking Neuron Models Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Theoretical Neuroscience Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Izhikevich – Dynamical systems in neuroscience Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Haykin – Neural Networks and Learning Machines Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Goodfellow – Deep Learning Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Scardapane – Alice’s Adventures in a differentiable wonderland Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Advanced Image Processing - Il materiale didattico sarà fornito dal docente in forma di dispense.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Claudio Gallicchio per Human Language Technologies (Informatica Umanistica – sede di Pisa, canale unico)?

James – An Introduction to Natural Language Processing; O'Reilly Media, Inc; Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville,; Manning – Foundations of Statistical Natural Language Processing; Kubler – Dependency Parsing; Koehn – Statistical Machine Translation

Quali libri consiglia il prof. Claudio Gallicchio per Introduzione All'Intelligenza Artificiale?

Russell – Artificial Intelligence; Mitchell – Machine Learning

Quali libri consiglia il prof. Claudio Gallicchio per Human Language Technologies (Informatica – sede di Pisa, canale unico)?

Quali libri consiglia il prof. Claudio Gallicchio per Computational Neuroscience (Informatica – sede di Pisa, canale unico)?

Kistler – Spiking Neuron Models; Theoretical Neuroscience; Izhikevich – Dynamical systems in neuroscience; Haykin – Neural Networks and Learning Machines; Goodfellow – Deep Learning; Scardapane – Alice’s Adventures in a differentiable wonderland

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