Informatyka

Wejdź na nowy poziom programowania z ML i NLP

Sztuczna inteligencja stale się rozwija. Właściwie codziennie słyszymy o jej rosnących możliwościach, nowych osiągnięciach i przyszłości, jaką nam przyniesie. Jednak w tej książce skupiamy się nie na przyszłości, a na teraźniejszości i praktycznym obliczu AI - na usługach, które świadczy już dziś. Większość najciekawszych zastosowań sztucznej inteligencji bazuje na ML (uczenie maszynowe, ang. machine learning), NLP (przetwarzanie języka naturalnego, ang. natural language processing) i architekturze RAG (ang. retrieval augmented generation) zwiększającej możliwości tzw. dużych modeli językowych (LLM, ang. large language model). Stanowią one podwaliny budowy systemów AI, bez których te systemy często wcale nie mogłyby powstać.

Do niedawna ML i NLP pozostawały domeną badaczy i specjalistów - znajdowały się poza zasięgiem praktyków programowania. Aktualnie jest inaczej, szybkie komputery, pojemne pamięci RAM i zaawansowane procesory pozwalają stosować te technologie w codziennej pracy programisty. Szczególnie programisty języka Python, do którego są one niemal "naturalnie" przypisane. Mało tego, od kodujących w Pythonie coraz częściej wręcz wymaga się umiejętności znajomości obszaru AI.

Tym bardziej warto sięgnąć po ten podręcznik z ćwiczeniami, dzięki któremu między innymi:

• Dowiesz się, jak używać Pythona do rozwiązywania problemów AI
• Poznasz tajniki analizy tekstów, analizy sentymentu
• Zrozumiesz, jak skutecznie używać algorytmów klasyfikacji, regresji i grupowania do rozwiązywania problemów biznesowych
• Pokonwersujesz z ChatGPT - i to bez wchodzenia na stronę internetową tego serwisu

Nie tylko programiści lubią Pythona. Również naukowcy i analitycy danych coraz częściej korzystają z tego języka, zwłaszcza że przed praktykami obliczeniowymi otwierają się niespotykane możliwości. Rozwój sprzętu, oprogramowania i algorytmów pozwala śmiało wkraczać w nowe obszary zastosowania i tworzyć nowe branże. W dalszym ciągu jednak prowadzenie obliczeń pozostaje dziedziną interdyscyplinarną, wymagającą wiedzy matematycznej i myślenia naukowego. Jeśli chce się wykorzystać do obliczeń nowoczesne technologie, takie jak Python wraz z szerokim ekosystemem bibliotek i rozszerzeń, trzeba też posiadać praktyczne umiejętności programowania.

W tej książce wyczerpująco przedstawiono nowoczesne metody rozwiązywania problemów obliczeniowych z tak różnych dziedzin, jak badania naukowe, inżynieria, finanse czy analiza danych za pomocą Pythona i jego bibliotek. Omówiono również wiele technik, w tym obliczenia oparte na tablicach, obliczenia symboliczne, metody wizualizacji danych, numeryczne operacje wejścia-wyjścia, rozwiązywanie równań, optymalizacja, interpolacja czy całkowanie. Pokazano także, jak rozwiązywać problemy obliczeniowe charakterystyczne dla takich dziedzin jak rozwiązywanie równań różniczkowych, analiza danych, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe. Znalazło się tu też wiele studiów przypadków, ukazujących zastosowanie Pythona w analizie danych i statystyce.

W książce między innymi:

• wektory i macierze w NumPy
• wykresy i wizualizacje danych w Matplotlib
• analiza danych z pandas i SciPy
• modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe z statsmodels i scikit-learn
• optymalizacja kodu za pomocą Numba i Cython

Python: język, który naukowcy lubią najbardziej!

Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczególnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problemów z zakresu uczenia maszynowego. W ten sposób praktyczna biegłość w matematyce zauważalnie poprawia wyniki pracy inżynierów.

Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techniki uczenia maszynowego. Zaprezentowano również zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i używania wyników tej oceny do zarządzania pracą procesora. Omówiono także sposoby przechowywania struktur grafowych, ich przeszukiwania i znajdywania ścieżek między wierzchołkami. Pokazano też, jak wykorzystać przedstawione informacje podczas posługiwania się bibliotekami Pythona, takimi jak scikit-learn i NumPy.

W książce między innymi:

• terminologia i metody matematyki dyskretnej
• zastosowanie metod matematyki dyskretnej w algorytmach i analizie danych
• algebra Boole'a i kombinatoryka w podstawowych strukturach algorytmów
• rozwiązywanie problemów z dziedziny teorii grafów
• zadania związane z uczeniem maszynowym a matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna - poznaj, zrozum, zastosuj!

Matematyka jest niezbędna do zrozumienia reguł rządzących tworzeniem grafiki komputerowej w czasie rzeczywistym, a także zasad manipulowania obiektami i środowiskami 3D. Idealnym narzędziem ułatwiającym uchwycenie tych zależności jest język Python wraz z bibliotekami Pygame i PyOpenGL. Dzięki nim łatwo zrozumiesz, w jaki sposób komputery tworzą i wprowadzają zmiany w środowiskach trójwymiarowych.

Ta książka wyjaśni Ci rolę matematyki w tworzeniu, renderowaniu i zmienianiu wirtualnych środowisk 3D, a ponadto pozwoli odkryć tajemnice najpopularniejszych dzisiaj silników gier. Za sprawą licznych praktycznych ćwiczeń zorientujesz się, co się kryje za rysowaniem linii i kształtów graficznych, stosowaniem wektorów i wierzchołków, budowaniem i renderowaniem siatek, jak również przekształcaniem wierzchołków. Nauczysz się używać kodu Pythona, a także bibliotek Pygame i PyOpenGL do budowy własnych silników. Dowiesz się też, jak tworzyć przydatne API i korzystać z nich podczas pisania własnych aplikacji.

W książce między innymi:

• praca w Pythonie z edytorem PyCharm, bibliotekami Pygame i PyOpenGL
• różne polecenia rysowania z różnych graficznych API
• najważniejsze zagadnienia trygonometrii w odniesieniu do środowisk 3D
• wektory i matryce w przenoszeniu, ustawianiu kierunku i skalowaniu obiektów 3D
• renderowanie obiektów 3D z teksturami, kolorami, cieniami i oświetleniem
• przekształcanie wierzchołków w celu przyspieszenia renderowania opartego na GPU

Matematyka: najlepszy sprzymierzeniec programisty i grafika!

Mało kto lubi matematykę, zwłaszcza algebrę czy analizę matematyczną. Wydaje się trudna i niezrozumiała. Bardzo łatwo popełnić błędy podczas rozwiązywania równań różniczkowych czy całek. Jeśli jednak powierzysz najtrudniejszą i najżmudniejszą część obliczeń komputerowi, szybko się przekonasz, że to fascynująca dziedzina wiedzy. Docenisz też jej przydatność w różnych dziedzinach! Programy, które ułatwią Ci rozwiązywanie problemów matematycznych, łatwo napiszesz samodzielnie, w Pythonie. To język, który do tych celów nadaje się idealnie - sprawdź, jak satysfakcjonujące i zabawne jest rozwiązywanie zadań matematycznych z Pythonem!

Dzięki tej książce nauczysz się używać Pythona do rozwiązywania problemów matematycznych z takich dziedzin jak statystyka, geometria, rachunek prawdopodobieństwa czy analiza matematyczna. Zaczniesz od prostych zadań, jak wyznaczanie dzielników liczb całkowitych i rozwiązywanie równań kwadratowych, aby stopniowo przejść do złożonych zagadnień. Napiszesz program do rozwiązywania nierówności, rysowania wykresu toru lotu pocisku, tasowania talii kart, obliczania pola powierzchni koła, badania ciągu Fibonacciego, złotego podziału - i wiele innych. Odkryjesz nowe sposoby poznawania matematyki i zdobędziesz cenne umiejętności programistyczne, z których będziesz mógł korzystać nie tylko podczas nauki!

W książce między innymi:

• opisywanie i wizualizacja danych z wykorzystaniem statystyki oraz różnych wykresów
• teoria zbiorów i rachunku prawdopodobieństwa
• problemy algebraiczne i obliczenia symboliczne
• rysowanie kształtów geometrycznych i badanie fraktali
• pisanie programów do rachunku różniczkowego i całkowego

Python: rozwiązuj problemy matematyczne w zupełnie inny sposób!

Matura z informatyki. Zbiór zadań to propozycja dla każdego, kto przygotowuje się do egzaminu dojrzałości. Ten obszerny zbiór zróżnicowanych zadań, podzielonych na zestawy i opatrzonych odpowiedziami, pozwala przygotować się do matury z informatyki w zakresie rozwiązywania problemów logicznych, przetwarzania danych występujących w różnych postaciach (między innymi ciągów, tablic), szyfrowania danych i wielu innych zagadnień, których można się spodziewać na egzaminie maturalnym.

Dużym walorem książki jest obudowanie zadań krótkimi fabułami, które sprawiają, że Czytelnik nie ma do czynienia jedynie z danymi, poleceniami i kodem, lecz także zyskuje poczucie, że konfrontuje się z faktycznymi problemami, z jakimi mógłby się zetknąć także poza egzaminem. To kolejna w ofercie wydawnictwa Helion pozycja, dzięki której maturę z informatyki można zdać na najwyższym poziomie!

Matura z informatyki. Zbiór zadań to:

• zestaw starannie opracowanych autorskich zadań
• okazja do gruntownego przećwiczenia umiejętności
• kompletne repetytorium maturalne
• zbiór ciekawych wyzwań logicznych