Metodi di Intelligenza Artificiale per la Fisica – prof. Stefano Giagu

Fisica · Sapienza Università di Roma · 3º anno · 2º semestre · Fisica applicata · 6 CFU · a scelta (GRUPPO B AFFINE INTEGRATIVO CURRICULUM FISICA APPLICATA) · canale unico

Testi d'esame di Metodi di Intelligenza Artificiale per la Fisica del prof. Stefano Giagu, canale unico, corso di laurea in Fisica (Laurea triennale (L-30)), Sapienza Università di Roma, 3º anno · 2º semestre · Fisica applicata · 6 CFU · a scelta (GRUPPO B AFFINE INTEGRATIVO CURRICULUM FISICA APPLICATA), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Goodfellow – Deep Learning; Bishop – Deep Learning.

Metodi di Intelligenza Artificiale per la Fisica – Prof. Stefano Giagu Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Fisica · Laurea triennale (L-30) · 3º anno · 2º semestre · Fisica applicata · 6 CFU · a scelta (GRUPPO B AFFINE INTEGRATIVO CURRICULUM FISICA APPLICATA)

Sapienza · Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Testi principali

Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Goodfellow – Deep Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Bishop – Deep Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: La prima parte del corso è dedicata allo studio dei concetti fondamentali e i metodi del Machine Learning [20 ore] La seconda parte è dedicata allo studio delle moderne tecniche di Deep Learning basato su Reti Nuerali Differenziabili [12 ore] Il corso prevede attività di laboratorio computazionale di tipo hands-on [28 ore] Argomenti: Introduzione al ML Elementi base python, numpy, scipy, matplotlib Statistical…

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Vedi anche: Prof. Stefano Giagu · Metodi di Intelligenza Artificiale per la Fisica a Sapienza (tutti i canali)