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Machine Learning – Salerno

Università degli Studi di Salerno · Dipartimento di Informatica · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Giuseppe Polese Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Fisciano · Laurea triennale (L-31) · esame facoltativo · 6 CFU

Salerno · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Fisciano · 3º anno · 1º semestre ›

Hayden Liu – PYTHON MACHINE LEARNING BY EXAMPLECerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: IL CORSO SI CONCENTRERÀ SUI SEGUENTI ARGOMENTI: • INTRODUZIONE AL MACHINE LEARNING ED ALLA PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI ML (4 ORE) - DEFINIZIONE DEI REQUISITI DI UN SISTEMA ML (1 ORA) - PIPELINE PER LA PROGETTAZIONE DI UN SISTEMA DI ML (1 ORA) - APPROCCI DI ML (1 ORA) - PROBLEMATICHE DI ML: UNDERFITTING ED OVERFITTING (1 ORA) • DATA ENGINEERING (6 ORE) - SORGENTI DI DATI (1 ORA) - FORMATI DI DATI (1 ORA) - DATI…

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Prof. Mario Vento Canale unico

Corso di laurea: Information Engineering for Digital Medicine – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU

Salerno · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica Applicata · 9 CFU · apri nel catalogo · Information Engineering for Digital Medicine – sede di Fisciano · 1º anno · 2º semestre ›

DEEP LEARNINGCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • DISPENSE E ALTRO MATERIALE FORNITO DURANTE IL CORSO
  • MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO SARA' DISPONIBILE NELLA SEZIONE DEDICATA DELL'INSEGNAMENTO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DI ATENEO ( HTTP://ELEARNING.UNISA.IT) ACCESSIBILE AGLI STUDENTI DEL CORSO TRAMITE LE CREDENZIALI UNICHE DI…

Argomenti del programma: UNITÀ DIDATTICA 1: CONCETTI FONDAMENTALI (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 6/0/4) - 1 (2 ORE LEZIONE): DEFINIZIONE DI MACHINE LEARNING. CENNI STORICI. TIPOLOGIE DI APPRENDIMENTO: APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO, APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO, APPRENDIMENTO SEMI-SUPERVISIONATO, REINFORCEMENT LEARNING. - 2 (2 ORE LEZIONE): DATI DI ADDESTRAMENTO. TIPOLOGIE DI DATO: DATI NUMERICI, DATI CATEGORICI, DATI STRUTTURATI.

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Prof. Diego Gragnaniello Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU

Salerno · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica Applicata · 9 CFU · apri nel catalogo

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

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