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Machine Learning And Deep Learning I.C. – Bologna

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Ingegneria e architettura · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Andrea Asperti, 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

I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT PressCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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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Prof. Andrea Asperti, Prof. Claudio Sartori Canale unico

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

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I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT PressCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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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Prof. Andrea Asperti, Prof. Claudio Sartori Canale unico

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

Bologna · Ingegneria e architettura · 12 CFU · apri nel catalogo · Communications Engineering · 2º anno · 2º semestre ›

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I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville Deep Learning . MIT PressCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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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