Generative Artificial Intelligence – prof. Fabrizio Silvestri

Artificial Intelligence and Robotics - Intelligenza Artificiale e Robotica · Sapienza Università di Roma · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Insegnamento caratterizzante a scelta) · canale unico

Testi d'esame di Generative Artificial Intelligence del prof. Fabrizio Silvestri, canale unico, corso di laurea in Artificial Intelligence and Robotics - Intelligenza Artificiale e Robotica (Laurea magistrale (LM-32)), Sapienza Università di Roma, 1º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Insegnamento caratterizzante a scelta), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Goodfellow – Deep Learning; Bishop – Deep Learning; Jurafsky – Speech and Language Processing; Murphy – Probabilistic Machine Learning.

Generative Artificial Intelligence – Prof. Fabrizio Silvestri Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Artificial Intelligence and Robotics - Intelligenza Artificiale e Robotica · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Insegnamento caratterizzante a scelta)

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Testi di riferimento principali

Goodfellow – Deep Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Bishop – Deep Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Jurafsky – Speech and Language Processing Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Murphy – Probabilistic Machine Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Letture e articoli scientifici di riferimento (VAE, GAN, modelli di diffusione, transformer, LLM, RAG, JEPA, modelli multimodali) sono elencati, insieme alle dispense e ai materiali del corso, sul sito ufficiale dell'insegnamento:

Argomenti del programma: Parte I - Fondamenti 1. Teoria della probabilità e algebra lineare per i modelli generativi. 2. Ottimizzazione e teoria dell'informazione. 3. Architetture di deep learning e meccanismo di attenzione (reti convoluzionali, transformer). 4. Apprendimento contrastivo, CLIP e autoencoder (VAE, ELBO). Parte II - Generative AI per le immagini 5. VQ-VAE e Generative Adversarial Networks (GAN): training avversario. 6.

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