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Prof. Davide Bacciu

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

Libri adottati dal prof. Davide Bacciu

Materie del prof. Davide Bacciu

Artificial Intelligence II Canale unico

Corso di laurea: Biotechnologies and Applied Artificial Intelligence for Health – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-9) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Pisa · Dipartimento di Biologia · 6 CFU · apri nel catalogo

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

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Generative And Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 9 CFU / 2º anno · 2º semestre · Big Data Technologies · 9 CFU

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

[BRML] David BarberCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
[SD] Simon – Understanding Deep LearningCerca 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
  • Il corso non prevede un libro di testo ufficiale che ne copra tutti i contenuti. Tuttavia, di seguito sono indicati alcuni testi di riferimento che trattano parti del programma.

Argomenti del programma: Gli argomenti trattati nell’ambito del corso includono: Apprendimento bayesiano Modelli grafici non diretti Reti bayesiane dinamiche Fondamenti del deep learning (CNN, Autoencoder, DBN, reti ricorrenti con meccanismi di gating, ecc.) Deep learning per la visione artificiale e l’elaborazione dei segnali Deep learning generativo (VAE, GAN, modelli di diffusione, modelli espliciti, ecc.) Modelli avanzati di deep…

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Artificial Intelligence For Digital Health Canale unico

Corso di laurea: Informatics for Digital Health – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU

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

Jenna Wiens – Patient Risk Stratification with Time-Varying ParametersCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Tim Smolem et atlCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Ping Wang – ACM ComputCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
David – Mitchel KleinCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Dimitris Bertsimas – Machine learningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Chen – Auto-Encoders in Deep Learning—A Review with New…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Pratella – A Survey of Autoencoder Algorithms to Pave…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Manuel Cossio – A Comprehensive Catalogue of 65 Techniques for…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Pooya Mobadersany – Predicting cancer outcomes from histology and genomics…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Jun maCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacciu – A Gentle Introduction to Deep Learning for…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
[SD] Simon – Understanding Deep LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Aliferis – AI and ML in health Care and…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
  • Much of the course content will be available through lecture slides and associated bibliographic references.
  • All the material above is available publicly or through the course page.

Argomenti del programma: Please note that minor changes to the schedule or course content may occur due to instructor commitments or unforeseen circumstances. Any such changes will be communicated to students in a timely manner. - Introduction - Introduction to the course - Machine Learning Fundamentals and Health Applications - Fundamentals of Probability and Statistics for AI - Lab Tutorial 1: Hypothesis testing - Machine Learning:…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Davide Bacciu per Generative And Deep Learning?

[BRML] David Barber; [SD] Simon – Understanding Deep Learning

Quali libri consiglia il prof. Davide Bacciu per Artificial Intelligence For Digital Health?

Jenna Wiens – Patient Risk Stratification with Time-Varying Parameters; Tim Smolem et atl; Ping Wang – ACM Comput; David – Mitchel Klein; Dimitris Bertsimas – Machine learning; Chen – Auto-Encoders in Deep Learning—A Review with New…; Pratella – A Survey of Autoencoder Algorithms to Pave…; Manuel Cossio – A Comprehensive Catalogue of 65 Techniques for…; Pooya Mobadersany – Predicting cancer outcomes from histology and genomics…; Jun ma; Bacciu – A Gentle Introduction to Deep Learning for…; [SD] Simon – Understanding Deep Learning; Aliferis – AI and ML in health Care and…