Artificial Intelligence For Electromagnetic Technologies – prof. Alessandro Toscano

Ingegneria elettronica per l'industria e l'innovazione · Università degli Studi Roma Tre · esame facoltativo · 9 CFU · canale unico

Testi d'esame di Artificial Intelligence For Electromagnetic Technologies del prof. Alessandro Toscano, canale unico, corso di laurea in Ingegneria elettronica per l'industria e l'innovazione (Laurea magistrale (LM-29)), Università degli Studi Roma Tre, esame facoltativo · 9 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Haykin – Neural Networks and Learning Machines; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Rao – Time Domain Electromagnetics; Goodfellow – Deep Learning.

Artificial Intelligence For Electromagnetic Technologies – Prof. Alessandro Toscano Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Ingegneria elettronica per l'industria e l'innovazione · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 9 CFU

Roma Tre · Ingegneria Industriale, Elettronica e Meccanica · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Manuali principali

Haykin – Neural Networks and Learning Machines Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Rao – Time Domain Electromagnetics Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Risorse complementari

Goodfellow – Deep Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Appunti del docente: durante il corso verranno distribuiti appunti e materiali originali, inclusi notebook di calcolo, esempi di codice, schemi concettuali e raccolte di problemi, pensati per supportare lo studio e facilitare…

Argomenti del programma: Il primo modulo, Fondamenti, introduce i concetti chiave dell’intelligenza artificiale applicata all’elettromagnetismo, ponendo le basi per un dialogo efficace tra i due ambiti disciplinari. L’obiettivo è fornire agli studenti un linguaggio condiviso e un impianto metodologico solido, utile a orientarsi nella complessità delle interazioni tra modelli fisici e algoritmi di apprendimento.

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