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Prof. Massimo Walter Rivolta

Università degli Studi di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Massimo Walter Rivolta

Materie del prof. Massimo Walter Rivolta

Architettura degli Elaboratori I – con Prof. Alberto Borghese Nunzio, Prof. Matteo Rè, Prof. Gabriella Trucco Gruppo 1

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

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica · 1º anno · 1º semestre ›

"Computer Organization & Design

The Hardware – Patterson and J.LVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Struttura e progetto dei calcolatori

Hennessy – Patterson and J.LVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Verranno fornite le slide sia per la parte di teoria sia per la parte di laboratorio come traccia del materiale presentato.
  • Per la parte di laboratorio verranno forniti link a materiale disponibile on-line.

Argomenti del programma: ARTE DI TEORIA Introduzione L'architettura di riferimento. Il ciclo di esecuzione delle istruzioni. Storia dell'elaboratore. Codifica dell'informazione. Rappresentazione binaria dei numeri. Logica e algebra combinatoria Operazioni su numeri binari. Le operazioni fondamentali: addizioni e sottrazioni. Rappresentazione binaria dei numeri in virgola mobile. Logica combinatoria. Algebra di Boole: variabili e operatori.

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Architettura degli Elaboratori I – con Prof. Gabriella Trucco, Prof. Matteo Rè, Prof. Alberto Borghese Nunzio Gruppo 2

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

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica · 1º anno · 1º semestre ›

La parte di teoria si basa sugli argomenti trattati in

di David – Struttura e Progetto dei CalcolatoriVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Verranno fornite slides, esercizi ed altro materiale integrativo sia per la parte di teoria sia per la parte di laboratorio.
  • Per la parte di laboratorio verranno forniti link a materiale disponibile on-line.

Argomenti del programma: Per la parte di teoria: - introduzione agli argomenti, obiettivi e organizzazione del corso; - rappresentazione ed elaborazione logica dell'informazione: codifiche binarie per numeri naturali, interi e reali, funzioni logiche e algebra di Boole; - rappresentazione ed elaborazione fisica dell'informazione: porte logiche e tabelle di verità; - sintesi di funzioni logiche con circuiti combinatori, realizzazione…

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Artificial Intelligence For Time Series Analysis Canale unico

Corso di laurea: Informatica - magistrale · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica - magistrale ›

Titolo

Taylor – Testo obbligatorioVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Il materiale verrà interamente fornito dal docente sotto forma di slide, note e codice nella pagina myAriel del corso. Gli studenti interessati ad approfondimenti possono consultare:

Argomenti del programma: · Struttura dell'insegnamento, motivazione dell'insegnamento ed esempi di applicazione · Cenni di spazio di probabilità e teoria della misura · Variabili aleatorie, processi stocastici e stazionarietà · Convergenza delle variabili aleatorie e processi ergodici · Stima a massima verosimiglianza (MLE) e massimo a posteriori (MAP) · Stima a massima verosimiglianza (MLE) e massimo a posteriori (MAP) per regressione…

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Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Human-Centered Artificial Intelligence · Laurea magistrale (LM-55) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Studi Umanistici · 6 CFU · apri nel catalogo · Human-Centered Artificial Intelligence · 1º anno · 2º semestre ›

Robert Tibshirani – 978-0-387-84858-7Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Virginia Dignum – 978-3-031-24349-3Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Aldo Faisal – Machine LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: FONDAMENTALI - Introduzione al Machine Learning, numpy e pandas con esempi - Plotting con matplotlib e seaborn con esempi - Elementi di probabilità e statistica - Tecniche di ottimizzazione per ML MACHINE LEARNING - Statistical learning, apprendimento supervisionato (regressione e classificazione) e non supervisionato (clustering) APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO - Preparazione dei dati con esempi - Selezione delle…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Massimo Walter Rivolta per Architettura degli Elaboratori I (Informatica, gruppo 1)?

The Hardware – Patterson and J.L; Hennessy – Patterson and J.L

Quali libri consiglia il prof. Massimo Walter Rivolta per Architettura degli Elaboratori I (Informatica, gruppo 2)?

di David – Struttura e Progetto dei Calcolatori

Quali libri consiglia il prof. Massimo Walter Rivolta per Artificial Intelligence For Time Series Analysis?

Taylor – Testo obbligatorio

Quali libri consiglia il prof. Massimo Walter Rivolta per Machine Learning?

Robert Tibshirani – 978-0-387-84858-7; Virginia Dignum – 978-3-031-24349-3; Aldo Faisal – Machine Learning