Prof. Monica Visintin

Politecnico di Torino · Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Monica Visintin

Murphy – Machine Learning, a probabilistic perspective – Machine Learning For Health (ICT Engineering for Smart Societies, 1º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning – Machine Learning For Health (ICT Engineering for Smart Societies, 1º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Rasmussen – Gaussian Processes for Machine Learning – Machine Learning For Health (ICT Engineering for Smart Societies, 1º anno · 1º semestre · 6 CFU)

Materie del prof. Monica Visintin

Machine Learning For Health Canale unico

Corso di laurea: ICT Engineering for Smart Societies · Laurea magistrale (LM-27) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Politecnico di Torino · Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni · 6 CFU · apri nel catalogo · ICT Engineering for Smart Societies · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Murphy – Machine Learning, a probabilistic perspective Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Rasmussen – Gaussian Processes for Machine Learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Class slides will be available on the portal

Argomenti del programma: - Description of some e-health, m-health, and telemedicine applications (2 CFU) on the following topics: smart aging, fitness, Parkinson's disease, EEG, ECG, dermatology, lean in health care (2.1 CFU). - Review of linear algebra and basics on optimization methods (0.6 CFU). - Introduction to Python (0.3 CFU).

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Monica Visintin per Machine Learning For Health?

Murphy – Machine Learning, a probabilistic perspective; Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning; Rasmussen – Gaussian Processes for Machine Learning