AppuntiDeepLearning

Appunti completi di Deep Learning (in italiano), basati sul corso universitario del Politecnico di Bari tenuto dal Prof. Vito Walter Anelli. Scritti in LaTeX per uso personale e accademico.

Appunti di Deep Learning

Benvenuti! Questa repository contiene i miei appunti personali sul Deep Learning, realizzati in LaTeX e organizzati per capitoli.

📁 Struttura del progetto

• main.tex: file principale che include tutti i capitoli
• chapters/: cartella con i vari capitoli in .tex
• figure/: immagini utilizzate negli appunti
• references.bib: file BibTeX con tutte le citazioni
• output/appunti_deep_learning.zip: al suo interno la versione PDF compilata

📚 Contenuti

• Introduzione al Deep Learning
• Architetture di base
• Learning Representation
• Funzioni di attivazione e di costo
• Ottimizzatori
• Normalization Layer
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Recurrent Neural Networks (RNN)
• Generalizzazione e Overfitting
• Autoencoder
• Generative Adversarial Networks (GAN)
• Transformer
• Modelli di Diffusione
• Graph Neural Networks (GNN) e Graph Convolutional Networks (GCN)
• Energy-Based Models
• Flow Matching & Stable Diffusion 3
• Advanced Multi Head Attention

📜 Licenza Tutti i diritti riservati. Non è consentita la copia, modifica o distribuzione senza autorizzazione scritta.

✍️ Autore Creati e mantenuti da Domenico Calò (Nori-0).