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Apprendimento profondo

Questo modulo esplora il deep learning, un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali con molti strati per modellare modelli complessi nei dati. Vengono trattati concetti fondamentali come le reti neurali convoluzionali e ricorrenti, la retropropagazione e le tecniche di addestramento, nonché le applicazioni nel riconoscimento delle immagini e del parlato, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nei veicoli autonomi.

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Sutton, Richard S. e Andrew G. Barto. Apprendimento per rinforzo: An Introduction. Seconda edizione. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Theodoridis, Sergios e Konstantinos Koutroumbas. Pattern Recognition. 4° ed. Burlington Heidelberg: Academic Press, 2009.

Zhang, Aston, Zachary C. Lipton, Mu Li e Alexander J. Smola. "Immersione nel Deep Learning". arXiv, 22 agosto 2023.

http://arxiv.org/abs/2106.11342

Nielsen, Michael A. Reti neurali e apprendimento profondo, 2019.

http://neuralnetworksanddeeplearning.com

Tunstall, Lewis, Leandro von Werra e Thomas Wolf. Elaborazione del linguaggio naturale con i trasformatori: Costruire applicazioni linguistiche con Hugging Face. Prima edizione. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2022.

Rao, Delip e Brian McMahan. Elaborazione del linguaggio naturale con PyTorch: Costruire applicazioni linguistiche intelligenti con l'apprendimento profondo. Prima edizione. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2019.

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio e Aaron Courville. Apprendimento profondo. Adaptive Computation and Machine Learning Series. The MIT Press, 2016.

Goldberg, Yoav. "A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing", arXiv, 2015.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1510.00726

Eisenstein, Jacob. Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale. Computazione adattiva e apprendimento automatico. The MIT Press, 2019.

Jurafsky, Daniel e James H. Martin. Elaborazione del parlato e del linguaggio: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall Series in Artificial Intelligence. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 2000.

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Sutton, Richard S. e Andrew G. Barto. Apprendimento per rinforzo: An Introduction. Seconda edizione. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

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