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Prof. Indro Spinelli

Sapienza Università di Roma · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · libri consigliati, cosa studiare e orario delle lezioni, a.a. 2026/2027

Deep Learning Canale unico

Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · esame facoltativo · 6 CFU · apri nel catalogo

Reference books Machine Learning

Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine LearningVai su Amazon ›
Christopher – BishopVai su Amazon ›

Reference books for Deep Learning

Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, MuVai su Amazon ›
Francois Fleuret, 2024. The Little Book of DeepVai su Amazon ›
Michael – Joan BrunaVai su Amazon ›
Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. DeepVai su Amazon ›
Andrew Ng, 2019. Machine Learning Yearning (available at:Vai su Amazon ›
Zhang Lipton Li Smola BookVai su Amazon ›

Reference books for Computer Vision

Antonio Torralba, Phillip Isola and William T. Freeman,Vai su Amazon ›
Richard Szeliski – Algorithms and ApplicationsVai su Amazon ›

Reference books for Robotics

Frank Dellaert, 2024, Robotics. (available at: https://www.roboticsbook.org/)Vai su Amazon ›

Reference book for Python and Pytorch

Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, MuVai su Amazon ›
Jake VanderPlas – Tools and Techniques for DevelopersVai su Amazon ›
Cosa indica di studiare il docente
  • Slides and coding scripts will be distributed after lectures, as well as references to online material, including papers and blogs.

Argomenti del programma: Introduzione al deep learning, la relazione tra deep learning e machine learning, e applicazioni alla computer vision e natural language processing. Introduzione all'elaborazione delle immagini digitali e le convoluzioni, introduzione all'elaborazione di input di testo e parlato.

Foundations Of Data Science 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.

Fundamentals Of Data Science Canale unico

Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 1º anno · 1º semestre · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Machine Learning Canale unico

Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 3º anno · 2º semestre · 6 CFU · apri nel catalogo

Libro di riferimento per Machine Learning

Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine LearningVai su Amazon ›
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Libro di riferimento per Deep Learning

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Libro di riferimento per Computer Vision

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Libro di riferimento per Python and Pytorch

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Cosa indica di studiare il docente
  • Slides e coding scripts saranno distribuiti alle lezioni, e si condivideranno riferimenti a materiale online, inclusi articoli e blogs.

Argomenti del programma: Introduzione al Machine Learning e applicazioni alla computer vision e a natural language processing. Fondamenti di elaborazione digitale delle immagini, incluse le convoluzioni, e introduzione all'elaborazione di input testuali e vocali. Regressione lineare, Gradient Descent, Normal Equation. Classificazione con regressione logistica, metodo di Newton, regressione softmax.

Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Indro Spinelli per Deep Learning?

Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning; Christopher – Bishop; Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, Mu; Francois Fleuret, 2024. The Little Book of Deep; Michael – Joan Bruna; Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep; Andrew Ng, 2019. Machine Learning Yearning (available at:; Zhang Lipton Li Smola Book; Antonio Torralba, Phillip Isola and William T. Freeman,; Richard Szeliski – Algorithms and Applications; Frank Dellaert, 2024, Robotics. (available at: https://www.roboticsbook.org/); Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, Mu; Jake VanderPlas – Tools and Techniques for Developers

Quali libri consiglia il prof. Indro Spinelli per Foundations Of Data Science?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.

Quali libri consiglia il prof. Indro Spinelli per Fundamentals Of Data Science?

Il docente non ha ancora pubblicato i testi.

Quali libri consiglia il prof. Indro Spinelli per Machine Learning?

Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning; Christopher – Bishop; Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, Mu; Francois Fleuret, 2024. The Little Book of Deep; Michael – Joan Bruna; Ian Goofellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2017. Deep; Andrew Ng, 2019. Machine Learning Yearning (available at:; Zhang Lipton Li Smola Book; Antonio Torralba, Phillip Isola and William T. Freeman,; Richard Szeliski – Algorithms and Applications; Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, Mu; Jake VanderPlas – Tools and Techniques for Developers