Libri UniversitariApri il catalogo

Libri di Deep Learning – prof. Farid Melgani

Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento · Università di Trento · esame facoltativo · Intelligent Vehicles · 6 CFU · canale unico

Libri del canale

Deep Learning 6 CFU

FMProf. Farid Melgani Canale unico
Duda – 2nd EditionVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Koutroumbas – 1st editionVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Vapnik – Statistical Learning TheoryVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville. DeepVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Cristianini – Kernel Methods for Pattern AnalysisVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Simon – Understanding Deep LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Duda – Pattern classificationVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Theodoridis – Pattern recognitionVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Vapnik – Statistical learning theoryVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goodfellow – Deep learningVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Prince – Understanding deep learningVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale proiettato a lezione.

Argomenti del programma: Modulo 2 Capitolo 11 - Artificial Neural Networks and Backpropagation Capitolo 12 - Convolutional Neural Networks Capitolo 13 - Recurrent Neural Networks and Sequence Models Capitolo 14 - Deep Unsupervised Learning (GAN, VAE, Diffusion Models) Capitolo 15 - Deep Reinforcement Learning Capitolo 16 – Introduction to Foundation Models

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Apri nel catalogo: Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento, 2º anno, tutte le materie e i canali ›

Testi d'esame di Deep Learning del prof. Farid Melgani, canale unico, corso di laurea in Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento (Laurea magistrale (LM-33)), Università di Trento, esame facoltativo · Intelligent Vehicles · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Duda – 2nd Edition; Koutroumbas – 1st edition; Vapnik – Statistical Learning Theory; I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville. Deep; Cristianini – Kernel Methods for Pattern Analysis; Simon – Understanding Deep Learning; Duda – Pattern classification; Theodoridis – Pattern recognition; Vapnik – Statistical learning theory; Goodfellow – Deep learning; Shawe-Taylor – Kernel methods for pattern analysis; Prince – Understanding deep learning.

Altre materie del prof. Melgani

Vedi anche: Prof. Farid Melgani · Deep Learning a Trento (tutti i canali)