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Prof. Marco Chiani

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

Libri adottati dal prof. Marco Chiani

Materie del prof. Marco Chiani

Quantum Communications e Computing Lm Canale unico

Corso di laurea: Biomedical Engineering – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · 6 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 6 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering – sede di Cesena · 2º anno · 1º semestre ›

Per approfondimenti

Wilde – Quantum information theoryCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Rieffel – Quantum computingCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Mermin – Quantum computer scienceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Appunti distribuiti dai docenti.

Argomenti del programma: Prerequisiti L’insegnamento è destinato agli studenti dei corsi magistrali in ingegneria elettronica, telecomunicazioni, informatica, biomedica, automazione. Al fine di seguire proficuamente le lezioni sono sufficienti le conoscenze acquisite nella laurea triennale relative a numeri complessi, algebra lineare e probabilità.

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Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm – con Prof. Andrea Giorgetti Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-29) · 1º anno · 2º semestre · 12 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 12 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · 1º anno · 2º semestre ›

Modulo Machine learning per l'elaborazione dei segnali lm

Simon Prince – Understanding Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
MacKay – Information TheoryCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Theodoridis – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Watt – Machine Learning RefinedCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Modulo Metodi statistici per l'ingegneria dell'informazione lm

Kay – Fundamentals of Statistical Signal ProcessingCerca su Amazon ›Da acquistare più volumi: vol. I, vol. IIVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Van Trees – And Modulation TheoryCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Appunti del corso forniti dal docente

Argomenti del programma: Richiami su segnali tempo-discreti: energia, potenza, autocorrelazione, DTFT e spettro di potenza. DFT, IDFT, rappresentazione matriciale della DFT e FFT. Stima spettrale non parametrica: periodogramma, zero-padding, risoluzione spettrale, periodogramma mediato, metodo di Welch e finestratura. Analisi tempo-frequenza mediante STFT e spettrogramma; compromesso tra risoluzione temporale e risoluzione frequenziale.

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Quantum Communications e Computing Lm Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-29) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · 2º anno · 1º semestre ›

Per approfondimenti

Wilde – Quantum information theoryCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Rieffel – Quantum computingCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Mermin – Quantum computer scienceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Appunti distribuiti dai docenti.

Argomenti del programma: Prerequisiti L’insegnamento è destinato agli studenti dei corsi magistrali in ingegneria elettronica, telecomunicazioni, informatica, biomedica, automazione. Al fine di seguire proficuamente le lezioni sono sufficienti le conoscenze acquisite nella laurea triennale relative a numeri complessi, algebra lineare e probabilità.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Marco Chiani per Quantum Communications e Computing Lm (Biomedical Engineering – sede di Cesena, canale unico)?

Michael – Quantum Computation and Quantum Information; Wilde – Quantum information theory; Rieffel – Quantum computing; Mermin – Quantum computer science

Quali libri consiglia il prof. Marco Chiani per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm?

Simon Prince – Understanding Deep Learning; MacKay – Information Theory; Theodoridis – Machine Learning; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Watt – Machine Learning Refined; Kay – Fundamentals of Statistical Signal Processing; Van Trees – And Modulation Theory; Hastie – The Elements of Statistical Learning

Quali libri consiglia il prof. Marco Chiani per Quantum Communications e Computing Lm (Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena, canale unico)?

Michael – Quantum Computation and Quantum Information; Wilde – Quantum information theory; Rieffel – Quantum computing; Mermin – Quantum computer science