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Prof. Antonio Emanuele Cinà

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Antonio Emanuele Cinà

Materie del prof. Antonio Emanuele Cinà

Algorithmic Design Canale unico

Corso di laurea: Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo

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

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Algorithmic Data Mining Canale unico

Corso di laurea: Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo

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Algorithmic Design Canale unico

Corso di laurea: Geophysics and Geodata – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-79) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo

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Algorithmic Design Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo

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Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre · Computational Mathematics and Modelling · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Mathematics – sede di Trieste · 2º anno · 2º semestre ›

Simon – PrinceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course provides an extensive treatment of deep learning starting from the basics to advanced topics. - Introduction to deep learning - Artificial neurons, shallow networks, deep networks - Loss functions - Gradient descent and its variants - Backpropagation - Regularization - Convolutional neural networks - Recurrent neural networks - Attention models and transformers - Introduction to deep unsupervised learning…

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Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 6 CFU · apri nel catalogo · Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · 2º anno · 2º semestre ›

Simon – PrinceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course provides an extensive treatment of deep learning starting from the basics to advanced topics. - Introduction to deep learning - Artificial neurons, shallow networks, deep networks - Loss functions - Gradient descent and its variants - Backpropagation - Regularization - Convolutional neural networks - Recurrent neural networks - Attention models and transformers - Introduction to deep unsupervised learning…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Antonio Emanuele Cinà per Deep Learning (Mathematics – sede di Trieste, canale unico)?

Simon – Prince; Pattern recognition and machine learning, C.M. Bishop, Springer

Quali libri consiglia il prof. Antonio Emanuele Cinà per Deep Learning (Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste, canale unico)?

Simon – Prince; Pattern recognition and machine learning, C.M. Bishop, Springer