Neural Models For Natural Language Processing (1) (Lm) – prof. Fabio Tamburini

Digital Humanities and Digital Knowledge · Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · esame facoltativo · 6 CFU · canale unico

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Neural Models For Natural Language Processing (1) (Lm) 6 CFU

FTProf. Fabio Tamburini Canale unico

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Capitoli tratti dai seguenti volumi

Tamburini – Neural Models for the Automatic Processing of…Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Raschka – Machine Learning with Pytorch and Scikit-learnVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Stevens – Deep Learning With PytorchVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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Argomenti del programma: Ripasso di Machine/Deep Learning Classificazione & Clustering utilizzando Scikit-Learn (SVC, KNN, Decision Trees, etc.) Dettagli tecnici per addestrare DNNs - Funzioni di attivazione - Funzioni di Loss - Ottimizzazione & calcolo automatico del gradiente PyTorch framework LAB: Usare CoLab per eseguire esperimenti LAB: Ottimizzazione di funzioni in PyTorch LAB: Primo esperimento con DNN: Multi-Layer Perceptron LAB:…

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Testi d'esame di Neural Models For Natural Language Processing (1) (Lm) del prof. Fabio Tamburini, canale unico, corso di laurea in Digital Humanities and Digital Knowledge (Laurea magistrale (LM-43)), Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, esame facoltativo · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Tamburini – Neural Models for the Automatic Processing of…; Raschka – Machine Learning with Pytorch and Scikit-learn; Stevens – Deep Learning With Pytorch.

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Vedi anche: Prof. Fabio Tamburini · Neural Models For Natural Language Processing (1) (Lm) a Bologna (tutti i canali)