Deep Learning – prof. Aurelio Uncini

Telecommunication Engineering - Ingegneria delle Telecomunicazioni · Sapienza Università di Roma · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (GRUPPO A) · canale unico

Testi d'esame di Deep Learning del prof. Aurelio Uncini, canale unico, corso di laurea in Telecommunication Engineering - Ingegneria delle Telecomunicazioni (Laurea magistrale (LM-27)), Sapienza Università di Roma, 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (GRUPPO A), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Uncini – MeM-AI; Uncini – Introduction to Neural Networks and Deep Learning; Aston Zhang – Dive into Deep Learning.

Deep Learning – Prof. Aurelio Uncini Canale unico

Corso di laurea: Telecommunication Engineering - Ingegneria delle Telecomunicazioni · Laurea magistrale (LM-27) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (GRUPPO A)

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

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Uncini – MeM-AI Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Uncini – Introduction to Neural Networks and Deep Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Aston Zhang – Dive into Deep Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Richiami essenziali (ridotti): backpropagation, ottimizzazione stocastica, regolarizzazione (solo ponte con ML). 2. DNN avanzate: ResNet, DenseNet, EfficientNet; tecniche di training avanzato (LR scheduling, weight init, batch norm, dropout evoluto). 3. Computer Vision: CNN avanzate, Inception/MobileNet, Vision Transformers (ViT), transfer learning, data augmentation. 4. Modelli generativi: o Richiami AE e VAE.

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Vedi anche: Prof. Aurelio Uncini · Deep Learning a Sapienza (tutti i canali)