Протодьяконов, Пылов, Садовников: Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python. Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.

2022-12-09T20:28:34Книги и Курсы

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современною мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алrоритмы искусственною интеллекта следует применять в том или ином контексте, и научитесь писать функциональный код.

Мы начнем с рассмотрения общих концепций искусственною интеллекта, после чего перейдем к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алrоритмы, сверточные нейронные сети и др. Эrа книга предназначена для программистов, которые пишут код на языке Python и хотели бы применять алrоритмы искусственного интеллекта для создания прикладных программ. Книга написана так, чтобы излагаемый материал был доступен даже для тех, кто только начинает работать с Python, но хорошее знание языка Python, несомненно, будет не лишним при изучении примеров. Книга будет полезной и для опытных программистов на языке Python, стремящихся освоить методики искусственного интеллекта.

Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алrоритмов, а также о том, как реализовывать эти алrоритмы для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать мноrоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем.

Скачать Книгу Искусственный интеллект с примерами на Python

2022-11-28T18:03:51Книги и Курсы

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.

Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

2022-09-18T15:03:26Книги и Курсы

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.
Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.
Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Скачать книгу Глубокое обучение в картинках

2022-09-18T14:46:02Книги и Курсы