I materiali pubblicati sul sito costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazione all’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso.
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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Boracchi Giacomo

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Appunti - Artificial neural network and deep learning Premium

Esame Artificial neural network and deep learning

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. G. Boracchi

Università Politecnico di Milano

Appunti esame
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The file is in English IT: Questo file contiene il appunti delle slide integrati con delle note prese a lezione di tutti i capitoli del corso di Artificial neural network and deep learning (Magistrale Ingegneria Informatica) del professor Borracchi(AC 2022/2023). Inoltre sono integrati alcune note prese dalle domande degli esami passati EN: This file contains the notes of the slides integrated with the notes taken in class of all the chapters of Artificial neural network and deep learning course (Master's degree in Computer Engineering) by Professor Borracchi (AC 2022/2023). Also integrated are some notes taken from past exam questions Argomenti \ Topics: 1. Machine Learning vs Deep Learning 2. From Perceptron to Feed Forward Neural Network 2,1 Hebbian Learning 2.2 Feed Forward Neural Network 2.2.1 Output Layer in Regression and Classification 2.2.2. Loss Functions 2.2.3 Optimization and Learning 3. Neural Network Training 3.1 Prevent Neural Network Overfitting 3.2 Tips and Trick in NN 3.2.1 Better Activation Function. 3.2.2 Weights initialization 3.2.3 Batch Normalization 3.2.4 Gradient Descent trick 3.2.5 Data Preprocessing (for Image Recognition) 3.2.6 Pick The correct Learning Rate 4. Image Classification 4.1 Local (Spatial) Transformation 4.2 Linear Classifier 4.3 Image Classification Problem 5. Convolutional Neural Network 5.1 Convolutional Neural Network 5.2 Convolutional Layer 5.3 Other Layers 5.4 Dense Layers 5.5 Useful Formulas 6. CNN Parameter and Training 6.1 Training a CNN 6.2 Data Scarcity 6.2.1. Data Augmentation 6.2.2 Transfer Learning 20 7. Famous CNN Architectures 7.1 AlexNet 7.2 VGG16 7.3 Network In Network 7.4 GoogLeNet - Inception Module 7.5 ResNet 7.6 DenseNet 7.7. CNN Visualization 8. CNN For Semantic Segmentation 8.1 Data Pre-Processing and Batch Normalization 8.2 Visual Recognition problems 8.3 Fully convolutional Neural Network (FCNN) 8.3.1 Semantic Segmentation with FCNN 8.3.2 Training a FCNN 8.4. U-Net 9. GAP, Localization and CNN explanation 9.1 Localization 9.1.1. Weakly Supervised Localization and CAM 10. CNN for Object Detection 10.1 R-CNN Paper 10.2 Fast R-CNN 10.3 Faster R-CNN 10.4 YOLO 10.5 Instance Segmentation 10.6 Metric Learning 10.6.1 Siamese Networks 11. Auto Encoders and Generative Adversarial network 11.1 Autoencoders 11.2 Generative Models 11.2.1 Generative Adversarial Networks (GAN) 12. Recurrent Neural Network 12.1 Models with memory 12.1.1 Recurrent Neural Network (RNN) 12.1.2. Long-Short-Term Memories (LSTM) 12.2. Seq2Seq Model 13. Word Embedding 13.1 Some Good Model 13.2 Loss Function (extra) 14. Beyond Seq2Seq Architectures 14.1 Enchanted Seq2Seq
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Programmazione in matlab: Appunti di Informatica Premium

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. G. Boracchi

Università Politecnico di Milano

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Appunti di Informatica per l'esame del professor Boracchi. Sono presenti tutti i comandi per il linguaggio matlab con esempi e esercizi risolti. per avere una marcia in più nel momento dell'esame. Prezzo davvero imbattibile, con questi appunti potrete anche non andare a lezione!!
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Codifica dei numeri: Appunti di Informatica Premium

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. G. Boracchi

Università Politecnico di Milano

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Appunti di Informatica per l'esame del professor Boracchi con spiegazione ed esercizi svolti sulla codifica dei numeri; codice binario, decimale e cp2. Con questi appunti non avrete più problemi per risolvere questi esercizi! i più convenienti ma soprattutto i più utili che troverete in circolazione!!
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Linguaggio C: Appunti di Informatica Premium

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. G. Boracchi

Università Politecnico di Milano

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Appunti di informatica per l'esame del professor Boracchi su tutti i comandi per il linguaggio in C con esempi e esercizi risolti. per avere una marcia in più nel momento dell'esame. Prezzo davvero imbattibile, con questi appunti potrete anche non andare a lezione!!
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