Machine Learning – prof. Fabio Galasso, Indro Spinelli

Informatica · Sapienza Università di Roma · 3º anno · 2º semestre · Metodologico · 6 CFU · a scelta (Metodologici caratterizzanti) · canale unico

Testi d'esame di Machine Learning del prof. Fabio Galasso, Indro Spinelli, canale unico, corso di laurea in Informatica (Laurea triennale (L-31)), Sapienza Università di Roma, 3º anno · 2º semestre · Metodologico · 6 CFU · a scelta (Metodologici caratterizzanti), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning; Christopher – Bishop; Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, Mu; Francois Fleuret, 2024. The Little Book of Deep; Michael – Joan Bruna; Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep; Andrew Ng, 2019. Machine Learning Yearning (available at:; Zhang Lipton Li Smola Book; Antonio Torralba, Phillip Isola and William T. Freeman,; Richard Szeliski – Algorithms and Applications; Jake VanderPlas – Tools and Techniques for Developers.

Machine Learning – Prof. Fabio Galasso, Prof. Indro Spinelli Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 2º semestre · Metodologico · 6 CFU · a scelta (Metodologici caratterizzanti) / 3º anno · 2º semestre · Tecnologico · 6 CFU · a scelta (Insegnamenti metodologici di completamento)

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

Il docente indica 12 testi · da studiare tutti

Libro di riferimento per Machine Learning

Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

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

Libro di riferimento per Deep Learning

Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, Mu Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Francois Fleuret, 2024. The Little Book of Deep Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Michael – Joan Bruna Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Andrew Ng, 2019. Machine Learning Yearning (available at:Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Zhang Lipton Li Smola Book Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Libro di riferimento per Computer Vision

Antonio Torralba, Phillip Isola and William T. Freeman,Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Richard Szeliski – Algorithms and Applications Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Libro di riferimento per Python and Pytorch

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Jake VanderPlas – Tools and Techniques for Developers Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Slides e coding scripts saranno distribuiti alle lezioni, e si condivideranno riferimenti a materiale online, inclusi articoli e blogs.

Argomenti del programma: Introduzione al Machine Learning e applicazioni alla computer vision e a natural language processing. Fondamenti di elaborazione digitale delle immagini, incluse le convoluzioni, e introduzione all'elaborazione di input testuali e vocali. Regressione lineare, Gradient Descent, Normal Equation. Classificazione con regressione logistica, metodo di Newton, regressione softmax.

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Vedi anche: Prof. Fabio Galasso · Prof. Indro Spinelli · Machine Learning a Sapienza (tutti i canali)