Для отключения назойливого предупреждения о недостатке шрифтов в matplotlib при использовании в JupyterLab надо установить несколько пакетов. Читать
Архив рубрики: Публикации
Надежность нейронных сетей
Глубокие нейронные сети (DNN) становятся неотъемлемой частью IT-продуктов, провоцируя появление нового направления кибератак. Хакеры пытаются обмануть нейросети с помощью данных, которые не смогли бы обмануть человека.
Кэти Уорр рассматривает мотивацию подобных атак, риски, которые влечет вредоносный ввод, а также методы повышения устойчивости ИИ к таким взломам. Если вы специалист по data science, архитектор системы безопасности и стремитесь повысить устойчивость систем с ИИ или вас просто интересует различие между искусственным и биологическим восприятием, то эта книга для вас.
Скачать Книгу Надежность нейронных сетей
2023-05-27T08:38:32Книги и Курсы
Нейронный сети. Эволюция
Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения. Книга предоставляет возможность с нуля разобраться в сути работы искусственных нейронов и нейронных сетей, математических идей, лежащих в их основе, где от вас не требуется никаких специальных знаний, не выходящих за пределы школьного курса в области математики.
Скачать Книгу Нейронный сети. Эволюция
2023-05-27T08:28:45Книги и Курсы
Создаем нейронную сеть | Рашид Тарик
Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.
Основные темы книги:
нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
структура нейронных сетей;
сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
тренировка и тестирование нейронных сетей;
интерактивная среда программирования IPython;
использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
распознавание образов с помощью нейронных сетей.
Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.
Тарик Рашид — специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.
Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности «Machine Learning and Data Mining». Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
Скачать Книгу Создаем нейронную сеть | Рашид Тарик
2023-05-27T08:16:53Книги и Курсы
Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс
В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. Главы книги можно разбить на три группы.
— Основы нейронных сетей. Суть многих традиционных моделей машинного обучения можно понять, рассматривая их как частные случаи нейронных сетей. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Будет показано, что метод опорных векторов, линейная и логистическая регрессия, сингулярное разложение, факторизация матриц и рекомендательные системы являются именно такими частными случаями. Наряду с ними рассматриваются и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec.
— Фундаментальные понятия нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей. В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана.
— Дополнительные вопросы нейронных сетей.
Скачать Книгу Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс
2023-05-27T08:00:10Книги и Курсы
HOSTNAME — отображение имени компьютера
HOSTNAME — отображение имени компьютера
Команда HOSTNAME в операционной системе Windows предназначена для отображения имени компьютера. Имя компьютера — это уникальное логическое имя, которое идентифицирует устройство в сети.
Использование команды HOSTNAME
Для использования команды HOSTNAME нужно открыть командную строку Windows (нажать на клавиатуре Win + R, ввести cmd и нажать Enter) и ввести следующую команду:
hostname
После выполнения этой команды на экране появится имя компьютера.
Примеры использования команды HOSTNAME
- Отображение имени компьютера: вводим команду hostname и нажимаем Enter. На экране появится имя компьютера, например, DESKTOP-ABC123.
- Перенаправление вывода в файл: команду HOSTNAME можно использовать в сочетании с оператором перенаправления «>», чтобы результат выполнения команды сохранить в текстовый файл. Например, вводим команду hostname > C:hostname.txt и нажимаем Enter. В результате в корневом каталоге диска C будет создан файл hostname.txt, в котором будет записано имя компьютера.
- Использование в скриптах: команду HOSTNAME можно использовать в пакетных файлах и скриптах для автоматизации определенных задач. Например, можно написать скрипт, который будет выполняться при входе в систему и использовать имя компьютера в качестве параметра для других команд или операций.
Команда HOSTNAME является простым и удобным способом получить информацию об имени компьютера в операционной системе Windows. Она может быть полезна в различных сценариях, связанных с администрированием компьютера или разработкой программного обеспечения.
2023-05-26T19:48:37Список команд CMD