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Advanced Process Monitoring And Control – prof. Gianluca Boccardo

Ingegneria Chimica e dei Processi sostenibili · Politecnico di Torino · 2º anno · 1º semestre · Chemical Engineering for green transition · 5 CFU · canale unico

Libri del canale

Advanced Process Monitoring And Control 5 CFU

GBProf. Gianluca Boccardo Canale unico

Main references (selected chapters)

Kutz – *Data-Driven Science and EngineeringVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Goodfellow – *Deep Learning*Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Géron – *Hands-On Machine Learning with Scikit-LearnVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Lecture slides and curated reading lists will be made available through the course platform. Curated code repositories with Jupyter notebooks, datasets, and laboratory templates will be provided for reproducible exercises.

Argomenti del programma: Data-driven modelling: datasets, preprocessing, feature engineering, training/validation/testing, bias-variance tradeoff, cross-validation. Classical machine learning methods: linear and nonlinear regression, regularization (Ridge, Lasso), logistic regression, decision trees, random forests, ensemble methods, support vector machines.

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Testi d'esame di Advanced Process Monitoring And Control del prof. Gianluca Boccardo, canale unico, corso di laurea in Ingegneria Chimica e dei Processi sostenibili (Laurea magistrale (LM-22)), Politecnico di Torino, 2º anno · 1º semestre · Chemical Engineering for green transition · 5 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Kutz – *Data-Driven Science and Engineering; Goodfellow – *Deep Learning*; Géron – *Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn.

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Vedi anche: Prof. Gianluca Boccardo · Advanced Process Monitoring And Control a Politecnico di Torino (tutti i canali)