Deep Learning – prof. Roberto Basili

ICT and Internet Engineering - Ingegneria di Internet e delle Tecnologie per l'Informazione e la Comunicazione · Università degli Studi di Roma Tor Vergata · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU · a scelta (Group 2: optional courses) · canale unico

Testi d'esame di Deep Learning del prof. Roberto Basili, canale unico, corso di laurea in ICT and Internet Engineering - Ingegneria di Internet e delle Tecnologie per l'Informazione e la Comunicazione (Laurea magistrale (LM-27)), Università degli Studi di Roma Tor Vergata, 1º anno · 2º semestre · 9 CFU · a scelta (Group 2: optional courses), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Ml – Introduction to Deep Neural Learning; Neural Language Processing; Mor Harchol-Balter – URL of the book; ML. Pattern Recognition and Machine learning, C. Bishop.; Web IR – And Usage Data.

Deep Learning – Prof. Roberto Basili Canale unico

Corso di laurea: ICT and Internet Engineering - Ingegneria di Internet e delle Tecnologie per l'Informazione e la Comunicazione · Laurea magistrale (LM-27) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU · a scelta (Group 2: optional courses) / 1º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Group 2: optional courses) / 2º anno · 2º semestre · 9 CFU · a scelta (Group 2: optional courses) / 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Group 2: optional courses)

Tor Vergata · Ingegneria · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 5 testi · da studiare tutti

Ml – Introduction to Deep Neural Learning Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Neural Language Processing Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Mor Harchol-Balter – URL of the book Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

ML. Pattern Recognition and Machine learning, C. Bishop.Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Web IR – And Usage Data Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Dispense fornite dal docente

Argomenti del programma: Sezione I: Apprendimento automatico avanzato e apprendimento profondo. Apprendimento profondo e intelligenza artificiale. Metodi supervisionati. Teoria dell'apprendimento statistico: apprendibilità tramite PAC. Apprendimento basato su kernel. Kernel dipendenti da task. Apprendimento profondo con reti neurali: percettroni, percettroni multistrato, reti neurali profonde.

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Vedi anche: Prof. Roberto Basili · Deep Learning a Tor Vergata (tutti i canali)