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Prof. Danilo Croce

Università degli Studi di Roma Tor Vergata · Ingegneria · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Machine Learning – con Prof. Giorgio Gambosi Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Gestionale · Laurea magistrale (LM-31) · esame facoltativo

Tor Vergata · Ingegneria · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Elementi di Metodi di Apprendimento Automatico – con Prof. Giorgio Gambosi Canale unico

Corso di laurea: Bioinformatica · Laurea magistrale (LM-6) · esame facoltativo

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Sistemi Operativi e Reti – con Prof. Manuel Fiorelli Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 1º semestre

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 12 CFU · apri nel catalogo

Tanenbaum – I moderni sistemi operativiVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso
Tanenbaum – FeamsterVai su Amazon ›
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Kurose – Un approccio top-downVai su Amazon ›
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I (I semestre) Introduzione ai sistemi operativi. Classificazione dei sistemi operativi. Principali modelli strutturali. Gestione dei processi. Thread. Sincronizzazione dei processi. Scheduling della CPU. Gestione della memoria. Gestione dell'I/O. Gestione del file system. Casi di studio: Unix e Linux. Parte II (II semestre) Introduzione alle reti di calcolatori e Internet. Livello fisico. Livello data link.

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Information Retrieval Canale unico

Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 2º semestre

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 6 CFU · apri nel catalogo

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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Manning – Introduction to Information RetrievalVai su Amazon ›
Cambridge, UK: Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-86571-5Vai su Amazon ›
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Machine Learning – con Prof. Giorgio Gambosi Canale unico

Corso di laurea: Informatica · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo

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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningVai su Amazon ›
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Information Retrieval Canale unico

Corso di laurea: Informatica · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 6 CFU · apri nel catalogo

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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Manning – Introduction to Information RetrievalVai su Amazon ›
Cambridge, UK: Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-86571-5Vai su Amazon ›
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Machine Learning – con Prof. Giorgio Gambosi Canale unico

Corso di laurea: Matematica Pura e Applicata · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo

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Algoritmi e Strutture Dati per Big Data – con Prof. Andrea Clementi Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Matematica Pura e Applicata · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: PART A: Probability and Computing: Randomized Algorithms for Big Data Basic Notions of Probability (Chapt 1 of [2]) (h4:00) Verifying Polynomial Identities (Chapt 1.1 of [2]) (h2:00) Verifying Matrix Multiplications (Chapt. 1.3 of [2]) (h2:00) Contention Resolutions (Chapt 13 of [3]) (h2:00) Randomized Quick-Sort (Chapt.

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Algoritmi e Strutture Dati per Big Data – con Prof. Andrea Clementi Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Metodi e Modelli per Data Science · Laurea triennale (L-35) · 3º anno · 1º semestre

Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: PART A: Probability and Computing: Randomized Algorithms for Big Data Basic Notions of Probability (Chapt 1 of [2]) Verifying Polynomial Identities (Chapt 1.1 of [2], Verifying Matrix Multiplications (Chapt. 1.3 of [2], Contention Resolutions (Chapt 13 of [3]) Randomized Quick-Sort (Chapt.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Machine Learning (Ingegneria Gestionale, canale unico)?

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Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Elementi di Metodi di Apprendimento Automatico?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.

Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Sistemi Operativi e Reti?

Tanenbaum – I moderni sistemi operativi; Tanenbaum – Feamster

Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Information Retrieval (Informatica, canale unico)?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.

Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Machine Learning (Informatica, canale unico)?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.

Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Machine Learning (Matematica Pura e Applicata, canale unico)?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.

Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Algoritmi e Strutture Dati per Big Data (Matematica Pura e Applicata, canale unico)?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.

Quali libri consiglia il prof. Danilo Croce per Algoritmi e Strutture Dati per Big Data (Metodi e Modelli per Data Science, canale unico)?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.