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Prof. Edie Miglio

Politecnico di Milano · Scuola del Design · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Edie Miglio

Materie del prof. Edie Miglio

Computer Animation Canale unico

Corso di laurea: Design degli Interni · Laurea triennale · 3º anno · 1º semestre · 054667 CFU

Politecnico di Milano · Scuola del Design · 054667 CFU · apri nel catalogo

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

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Nell'ambito della Computer graphics gioca attualmente un ruolo molto importante la Computer animation. Il Corso, pur non facendo riferimento ad un software particolare, intende fornire i principi matematici di base atti a comprendere ed eventualmente rielaborare le metodologie su cui sono basati i software di computer animation.

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Computer Animation Canale unico

Corso di laurea: Design del Prodotto Industriale · Laurea triennale · 3º anno · 1º semestre · 054667 CFU

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

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Nell'ambito della Computer graphics gioca attualmente un ruolo molto importante la Computer animation. Il Corso, pur non facendo riferimento ad un software particolare, intende fornire i principi matematici di base atti a comprendere ed eventualmente rielaborare le metodologie su cui sono basati i software di computer animation.

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Curve e Superfici per il Design Canale unico

Corso di laurea: Design del Prodotto Industriale · Laurea triennale · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

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Testi consigliati (facoltativi)

978-88-470-3986-5Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Jones – Computer Graphics through Key MathematicsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: L'insegnamento ha l'obiettivo di fornire allo studente gli strumenti numerici e algoritmici di base per la descrizione di forme nello spazio tridimensionale. Mediante la trattazione di aspetti numerici propri della grafica e della geometria computazionale, lo studente sarà in grado di modellare, generare, muovere, deformare e approssimare forme complesse di interesse applicativo.

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Computer Animation Canale unico

Corso di laurea: Design della Comunicazione · Laurea triennale · 3º anno · 1º semestre · 054667 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Nell'ambito della Computer graphics gioca attualmente un ruolo molto importante la Computer animation. Il Corso, pur non facendo riferimento ad un software particolare, intende fornire i principi matematici di base atti a comprendere ed eventualmente rielaborare le metodologie su cui sono basati i software di computer animation.

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Computer Animation Canale unico

Corso di laurea: Design della Moda · Laurea triennale · 3º anno · 1º semestre · 054667 CFU

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

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Nell'ambito della Computer graphics gioca attualmente un ruolo molto importante la Computer animation. Il Corso, pur non facendo riferimento ad un software particolare, intende fornire i principi matematici di base atti a comprendere ed eventualmente rielaborare le metodologie su cui sono basati i software di computer animation.

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Numerical Analysis For Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Computer Science and Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · ARTIFICIAL INTELLIGENCE · 055697 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 055697 CFU · apri nel catalogo · Computer Science and Engineering · 1º semestre ›

Testi consigliati (facoltativi)

Strang – Linear Algebra and Learning from DataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Nocedal – Numerical OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Griewank – Evaluating DerivativesCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

. Calin, Deep Learning Architectures

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

Argomenti del programma: 1. Numerical Linear Algebra Tools Singular value decomposition, principal components and best low rank matrix. Eigenvalues. Least square methods. QR factorization. Toeplitz matrices and shift invariant filters. Convolution. Randomized SVD 2. Automatic differentiation Wenger list, Direct Acyclic Graphs, Forward mode of AD Dual numbers Backward mode of AD 3.

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Numerical Analysis For Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Electronics Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 055697 CFU

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Testi consigliati (facoltativi)

Strang – Linear Algebra and Learning from DataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Nocedal – Numerical OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Griewank – Evaluating DerivativesCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

. Calin, Deep Learning Architectures

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

Argomenti del programma: 1. Numerical Linear Algebra Tools Singular value decomposition, principal components and best low rank matrix. Eigenvalues. Least square methods. QR factorization. Toeplitz matrices and shift invariant filters. Convolution. Randomized SVD 2. Automatic differentiation Wenger list, Direct Acyclic Graphs, Forward mode of AD Dual numbers Backward mode of AD 3.

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Numerical Analysis For Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: High Performance Computing Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 055697 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 055697 CFU · apri nel catalogo · High Performance Computing Engineering · 1º semestre ›

Testi consigliati (facoltativi)

Strang – Linear Algebra and Learning from DataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Nocedal – Numerical OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Griewank – Evaluating DerivativesCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

. Calin, Deep Learning Architectures

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

Argomenti del programma: 1. Numerical Linear Algebra Tools Singular value decomposition, principal components and best low rank matrix. Eigenvalues. Least square methods. QR factorization. Toeplitz matrices and shift invariant filters. Convolution. Randomized SVD 2. Automatic differentiation Wenger list, Direct Acyclic Graphs, Forward mode of AD Dual numbers Backward mode of AD 3.

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Numerical Analysis For Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Mathematical Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 8 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 8 CFU · apri nel catalogo · Mathematical Engineering · 1º semestre ›

Testi consigliati (facoltativi)

Strang – Linear Algebra and Learning from DataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Nocedal – Numerical OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Griewank – Evaluating DerivativesCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

. Calin, Deep Learning Architectures

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

Argomenti del programma: 1. Numerical Linear Algebra Tools Singular value decomposition, principal components and best low rank matrix. Eigenvalues. Least square methods. QR factorization. Toeplitz matrices and shift invariant filters. Convolution. Randomized SVD 2. Automatic differentiation Wenger list, Direct Acyclic Graphs, Forward mode of AD Dual numbers Backward mode of AD 3.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Edie Miglio per Curve e Superfici per il Design?

978-88-470-3986-5; Jones – Computer Graphics through Key Mathematics

Quali libri consiglia il prof. Edie Miglio per Numerical Analysis For Machine Learning (Computer Science and Engineering, canale unico)?

Strang – Linear Algebra and Learning from Data; Nocedal – Numerical Optimization; Griewank – Evaluating Derivatives; Goodfellow – Deep Learning; Mathematical Approach – Anno

Quali libri consiglia il prof. Edie Miglio per Numerical Analysis For Machine Learning (Electronics Engineering, canale unico)?

Strang – Linear Algebra and Learning from Data; Nocedal – Numerical Optimization; Griewank – Evaluating Derivatives; Goodfellow – Deep Learning; Mathematical Approach – Anno

Quali libri consiglia il prof. Edie Miglio per Numerical Analysis For Machine Learning (High Performance Computing Engineering, canale unico)?

Strang – Linear Algebra and Learning from Data; Nocedal – Numerical Optimization; Griewank – Evaluating Derivatives; Goodfellow – Deep Learning; Mathematical Approach – Anno

Quali libri consiglia il prof. Edie Miglio per Numerical Analysis For Machine Learning (Mathematical Engineering, canale unico)?

Strang – Linear Algebra and Learning from Data; Nocedal – Numerical Optimization; Griewank – Evaluating Derivatives; Goodfellow – Deep Learning; Mathematical Approach – Anno