Neural Networks – prof. Danilo Comminiello, Simone Scardapane

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

Testi d'esame di Neural Networks del prof. Danilo Comminiello, Simone Scardapane, canale unico, corso di laurea in Artificial Intelligence and Robotics - Intelligenza Artificiale e Robotica (Laurea magistrale (LM-32)), Sapienza Università di Roma, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (insegnamenti affini e integrativi a scelta), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Alexander – Dive Into Deep Learning; Alice’s Adventures in a Differentiable Wonderland.

Neural Networks – Prof. Danilo Comminiello, Prof. Simone Scardapane Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

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

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

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Testi principali

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

Alice’s Adventures in a Differentiable Wonderland Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Materiale integrativo a cura del docente (lucidi del corso, articoli) disponibile sul sito web del corso e sul pagina della classe virtuale del corso (Classroom).
Lo studente non frequentante avrà a disposizione tutte le informazioni e il materiale didattico necessario per svolgere l'esame alle stesse condizioni e con le stesse modalità dello studente frequentante.

Argomenti del programma: INTRODUZIONE ALLE RETI NEURALI. Panoramica del corso, obiettivi, libri di testo e materiale, esami. Preliminari alle reti neurali. Algebra lineare per reti neurali. Regressione lineare e classificazione. Reti neurali completamente connesse. Differenziazione automatica dei programmi (avanti e indietro, prodotti vettoriali Jacobiani, checkpoint). (Rif: [1: Cap. 1, 2, 3, 4, 5, 11, 18]) RETI NEURALI CONVOLUZIONALI.

Apri la scheda ufficiale ›

Aiutaci a tenerci aggiornati

Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Altre materie del prof. Comminiello, Scardapane

Generative Models For Audio · Data Science · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo opzionale D)
Machine Learning For Signal Processing · Ingegneria Elettronica - Electronics Engineering · 1º anno · 2º semestre · Ingegneria Elettronica (percorso valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-statunitense o italo-francese) · 6 CFU · a scelta (GRUPPO DI CARATTERIZZAZIONE - MDEE)
Teoria dei Circuiti · Ingegneria delle Telecomunicazioni · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU

Altri esami del 2º anno – Artificial Intelligence and Robotics - Intelligenza Artificiale e Robotica

Autonomous And Mobile Robotics · 1º semestre · Giuseppe Oriolo
Planning And Reasoning · 1º semestre · Andrea Marrella

Vedi anche: Prof. Danilo Comminiello · Prof. Simone Scardapane · Neural Networks a Sapienza (tutti i canali)