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Prof. Andrea Asperti

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Ingegneria e architettura · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Andrea Asperti

Materie del prof. Andrea Asperti

Machine Learning And Deep Learning I.C. – con Prof. Claudio Sartori Canale unico

Corso di laurea: Artificial Intelligence · Laurea magistrale (LM-18) · 1º anno · 2º semestre · 12 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 12 CFU · apri nel catalogo · Artificial Intelligence · 1º anno · 2º semestre ›

Testi consigliati

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Per ogni lezione verrano forniti puntatori specifici a materiale disponibileon line, in aggiunta alle slides del corso.

Argomenti del programma: Il corso comincia con una introduzione alle Reti Neurali e al Deep Learning, e al loro tipico meccanismo di addestramento: l'algoritmo di backpropagation. Si discuteranno i principali tipi di reti neurali: feed forward, convoluzionali e ricorrenti, fornendo esempi concreti e discutendo architetture che si sono dimostrate utili per elaborazione di immagini, localizzazione, segmentazione, trasferimento di stile,…

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Project Work in Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Artificial Intelligence · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 3 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 3 CFU · apri nel catalogo

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

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Da concordare con il docente.

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Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Automation Engineering · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · Automation engineering · 6 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 6 CFU · apri nel catalogo · Automation Engineering · 2º anno · 2º semestre ›

Testi consigliati

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Per ogni lezione verrano forniti puntatori specifici a materiale disponibileon line, in aggiunta alle slides del corso.

Argomenti del programma: Il corso comincia con una introduzione alle Reti Neurali e al Deep Learning, e al loro tipico meccanismo di addestramento: l'algoritmo di backpropagation. Si discuteranno i principali tipi di reti neurali: feed forward, convoluzionali e ricorrenti, fornendo esempi concreti e discutendo architetture che si sono dimostrate utili per elaborazione di immagini, localizzazione, segmentazione, trasferimento di stile,…

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Machine Learning And Deep Learning I.C. – con Prof. Claudio Sartori Canale unico

Corso di laurea: Automation Engineering · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · Automation engineering · 12 CFU

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Testi consigliati

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Per ogni lezione verrano forniti puntatori specifici a materiale disponibileon line, in aggiunta alle slides del corso.

Argomenti del programma: Il corso comincia con una introduzione alle Reti Neurali e al Deep Learning, e al loro tipico meccanismo di addestramento: l'algoritmo di backpropagation. Si discuteranno i principali tipi di reti neurali: feed forward, convoluzionali e ricorrenti, fornendo esempi concreti e discutendo architetture che si sono dimostrate utili per elaborazione di immagini, localizzazione, segmentazione, trasferimento di stile,…

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Machine Learning And Deep Learning I.C. – con Prof. Claudio Sartori Canale unico

Corso di laurea: Communications Engineering · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 12 CFU

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Testi consigliati

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Per ogni lezione verrano forniti puntatori specifici a materiale disponibileon line, in aggiunta alle slides del corso.

Argomenti del programma: Il corso comincia con una introduzione alle Reti Neurali e al Deep Learning, e al loro tipico meccanismo di addestramento: l'algoritmo di backpropagation. Si discuteranno i principali tipi di reti neurali: feed forward, convoluzionali e ricorrenti, fornendo esempi concreti e discutendo architetture che si sono dimostrate utili per elaborazione di immagini, localizzazione, segmentazione, trasferimento di stile,…

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Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica · Laurea magistrale (LM-29) · 2º anno · 2º semestre · Electronics for intelligent systems, big-data and internet of things · 6 CFU

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Testi consigliati

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Per ogni lezione verrano forniti puntatori specifici a materiale disponibileon line, in aggiunta alle slides del corso.

Argomenti del programma: Il corso comincia con una introduzione alle Reti Neurali e al Deep Learning, e al loro tipico meccanismo di addestramento: l'algoritmo di backpropagation. Si discuteranno i principali tipi di reti neurali: feed forward, convoluzionali e ricorrenti, fornendo esempi concreti e discutendo architetture che si sono dimostrate utili per elaborazione di immagini, localizzazione, segmentazione, trasferimento di stile,…

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Introduzione All'Apprendimento Automatico Canale unico

Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 1º semestre · 6 CFU

Bologna · Scienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica · 3º anno · 1º semestre ›

Letture consigliate

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso è essenzialmente strutturato in due parti, una dedicata a tecniche tradizionali di Machine Learning, ed una rivolta ad una introduzione alle reti neurali e al deep learning. Nella parte iniziale si cercherà soprattutto di evidenziare l'approccio titpico del machine learning, incentrato sulla definizione di una classe parametrica di modelli, alla definizione di una funzione di loss per il confronto tra di…

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Deep Learning Canale unico

Corso di laurea: Informatica · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · Tecniche del software · 6 CFU

Bologna · Scienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica · 2º anno · 1º semestre ›

Letture suggerite

Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altri puntatori a material on line saranno forniti ad ogni lezione, in aggiunta alle slides del corso.

Argomenti del programma: Il corso comincia con una introduzione alle Reti Neurali e al Deep Learning, e al loro tipico meccanismo di addestramento: l'algoritmo di backpropagation. Si discuteranno i principali tipi di reti neurali: feed forward, convoluzionali e ricorrenti, fornendo esempi concreti e discutendo architetture che si sono dimostrate utili per elaborazione di immagini, localizzazione, segmentazione, trasferimento di stile,…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Andrea Asperti per Machine Learning And Deep Learning I.C. (Artificial Intelligence, canale unico)?

I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT Press

Quali libri consiglia il prof. Andrea Asperti per Deep Learning (Automation Engineering, canale unico)?

I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT Press

Quali libri consiglia il prof. Andrea Asperti per Machine Learning And Deep Learning I.C. (Automation Engineering, canale unico)?

I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT Press

Quali libri consiglia il prof. Andrea Asperti per Machine Learning And Deep Learning I.C. (Communications Engineering, canale unico)?

I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT Press

Quali libri consiglia il prof. Andrea Asperti per Deep Learning (Ingegneria elettronica, canale unico)?

I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT Press

Quali libri consiglia il prof. Andrea Asperti per Introduzione All'Apprendimento Automatico?

First Part – Mathematics for Machine Learning, by Deisenroth

Quali libri consiglia il prof. Andrea Asperti per Deep Learning (Informatica, canale unico)?

Goodfellow – Deep Learning