Sapienza Università di Roma · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · libri consigliati, cosa studiare e orario delle lezioni, a.a. 2026/2027
Deep Learning And Applied Artificial Intelligence Canale unico
Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · esame facoltativo · 6 CFU · apri nel catalogo
Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.
Cosa indica di studiare il docente
Data la natura altamente dinamica dell'area coperta da questo corso avanzato, non è previsto un testo unico di riferimento. Durante il corso verranno indicate e fornite di volta in volta le fonti sotto forma di articoli scientifici e…
Argomenti del programma: - Data, features, and embeddings - Data awareness - Modeling prior knowledge - The curse of dimensionality - Task-driven features and invariances - Recap of linear algebra - Vector spaces, bases - Linear maps - Matrix notation and matrix algebra - Tensors and tensor operations - Parametric models and regression - Linear and polynomial regression - Convexity and Lp norms - Underfitting and overfitting - Cross…
Natural Language Processing Canale unico
Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · esame facoltativo · 6 CFU · apri nel catalogo
Argomenti del programma: Si veda: https://github.com/iacopomasi/NLP - Introduzione al Natural Language Processing - Modelli N-gram; smoothing; interpolation; backoff - Assegnazione part-of-speech (incluso POS tagging multilingue) - Analisi sintattica: tecniche statistiche e neurali - Semantica computazionale e semantica lessicale - Lessici computazionali: WordNet - Reti semantiche multilingue: BabelNet - Word Sense Disambiguation; Entity…
Deep Learning And Applied Artificial Intelligence Canale unico
Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali · esame facoltativo · 6 CFU · apri nel catalogo
Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.
Cosa indica di studiare il docente
Data la natura altamente dinamica dell'area coperta da questo corso avanzato, non è previsto un testo unico di riferimento. Durante il corso verranno indicate e fornite di volta in volta le fonti sotto forma di articoli scientifici e…
Argomenti del programma: - Data, features, and embeddings - Data awareness - Modeling prior knowledge - The curse of dimensionality - Task-driven features and invariances - Recap of linear algebra - Vector spaces, bases - Linear maps - Matrix notation and matrix algebra - Tensors and tensor operations - Parametric models and regression - Linear and polynomial regression - Convexity and Lp norms - Underfitting and overfitting - Cross…
Domande frequenti
Quali libri consiglia il prof. Iacopo Masi per Deep Learning And Applied Artificial Intelligence?
Il docente non ha ancora pubblicato i testi.
Quali libri consiglia il prof. Iacopo Masi per Natural Language Processing?
Jacob Eisenstein. Introduction to Natural Language Processing, MIT; Yoav Goldberg. Neural Network Methods for Natural Language
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