Prof. Francesco Segatta

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

Libri adottati dal prof. Francesco Segatta

Materials Data Science, Stefan Sandfeld, Springer (2024) – Materials Informatics (I.C.) (Materials Science and Batteries, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Anoop Krishnan – Hariprasad Kodamana – Materials Informatics (I.C.) (Materials Science and Batteries, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
methods for complex systems & big data, J. – Materials Informatics (I.C.) (Materials Science and Batteries, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, – Materials Informatics (I.C.) (Materials Science and Batteries, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Ronald – Explorations in Monte Carlo Methods – Materials Informatics (I.C.) (Materials Science and Batteries, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)

Materie del prof. Francesco Segatta

Materials Informatics (I.C.) – con Prof. Cesare Franchini Canale unico

Corso di laurea: Materials Science and Batteries · Laurea magistrale (LM-SC.MAT) · 1º anno · 1º semestre · 12 CFU

Bologna · Scienze · 12 CFU · apri nel catalogo · Materials Science and Batteries · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 5 testi · da studiare tutti

Modulo Ai and data driven materials

Materials Data Science, Stefan Sandfeld, Springer (2024)Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Anoop Krishnan – Hariprasad Kodamana Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Data-driven modeling & scientific computation

methods for complex systems & big data, J.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Modulo Modelling of materials interfaces

Ronald – Explorations in Monte Carlo Methods Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Books on AI/ML Materials Informatics

Argomenti del programma: Philosophy of the course The course introduces modern artificial intelligence and data-driven approaches for materials science through the lens of the scientific method. Rather than presenting machine-learning algorithms as isolated techniques, the course is organised around the key scientific questions encountered during a materials-discovery workflow: how materials are transformed into data, how predictive models…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Francesco Segatta per Materials Informatics (I.C.)?

Materials Data Science, Stefan Sandfeld, Springer (2024); Anoop Krishnan – Hariprasad Kodamana; methods for complex systems & big data, J.; Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow,; Ronald – Explorations in Monte Carlo Methods