Informatyka

Nabywanie umiejętności programowania przypomina uczenie się języka obcego. Ta książka to świetny poradnik, który sprawi, że zaczniesz pisać w dziwnie wyglądających językach tworzących globalną sieć. Dzięki prostym wskazówkom nauczysz się pracować z prawdziwym kodem i zbudujesz własnego przeglądarkowego robota.

Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania. Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym.

Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych.

Zgodnie z paradygmatem programowania funkcyjnego największy nacisk należy kłaść na stałe i funkcje. Polega to na konstruowaniu funkcji oraz na obliczaniu wartości wyrażeń. W ten sposób otrzymuje się kod odporny na błędy. Python nie jest w pełni funkcyjnym językiem programowania, jednak pozwala na taki sposób pisania programów. Dzięki temu umożliwia tworzenie zwięzłego i eleganckiego kodu. Na przykład stosowanie wyrażeń generatorowych w Pythonie sprawia, że tworzone programy działają szybciej, ponieważ zużywają mniej zasobów. Niezależnie więc od stosowanego paradygmatu warto zapożyczyć pewne elementy programowania funkcyjnego i wykorzystać je do tworzenia ekspresyjnych i zwięzłych aplikacji w Pythonie.

W ostatnich latach CSS bardzo się rozwinął. Mimo że istnieje od kilku dekad, wciąż jest ważnym elementem warsztatu profesjonalnych projektantów stron internetowych. Co prawda przyswojenie podstaw CSS nie jest specjalnie trudne, ale osiągnięcie prawdziwej biegłości w korzystaniu z tego języka wymaga stałego uczenia się i ciągłych ćwiczeń. Trzeba dobrze zrozumieć wszystkie części kodu CSS, a także sposób, w jaki są do siebie dopasowane. Wysiłek włożony w doskonałe opanowanie języka szybko się zwróci: CSS pozwala zwiększyć wygodę użytkownika, przyspieszyć proces projektowania, uniknąć potencjalnych błędów, a także urozmaicić i ożywić aplikację.

Ta książka jest znakomitym przewodnikiem po technikach uczenia głębokiego. Poza wyczerpująco przedstawionymi podstawami znajdziesz tu zasady implementacji tych technik z wykorzystaniem języka R i biblioteki Keras. Dzięki przystępnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom szybko zrozumiesz nawet bardziej skomplikowane zagadnienia uczenia głębokiego. Poznasz koncepcje i dobre praktyki związane z tworzeniem mechanizmów analizy obrazu, przetwarzania języka naturalnego i modeli generatywnych. Przeanalizujesz ponad 30 przykładów kodu uzupełnionego dokładnymi komentarzami. W efekcie szybko przygotujesz się do korzystania z uczenia głębokiego w rozwiązywaniu konkretnych problemów.

Ta książka jest przeznaczona dla programistów .NET, którzy chcą przyspieszyć pracę swoich aplikacji. Opisuje nowe funkcje C# 7 i .NET Core 2.0 oraz ich wpływ na wydajność kodu. Przedstawia takie mechanizmy .NET Core jak proces kompilacji, odzyskiwanie pamięci czy wykorzystywanie wielu rdzeni procesora. Prezentuje koncepcje wielowątkowości i programowania asynchronicznego oraz wyjaśnia znaczenie optymalizacji struktur danych. Omawia też wzorce i najlepsze praktyki projektowania aplikacji w .NET Core, a także zagadnienia bezpieczeństwa i elastyczności oraz architektury mikrousług. Wiedza zawarta w książce pozwoli na pisanie modularnych, skalowalnych, bezpiecznych i niezależnie wdrażanych aplikacji.

Ta książka jest niezwykłym podręcznikiem programowania. Być może wygląda nieco dziwacznie, ale prędko się przekonasz, że to podręcznik jest wyjątkowo skuteczny: w końcu jego formuła została opracowana na podstawie najlepszych osiągnięć neurologii i kognitywistyki. W ten sposób Twój mózg się zaangażuje i błyskawicznie przyswoi sobie zasady programowania w Pythonie. Autor wykorzystał oczywistą prawdę, że najszybciej uczymy się wtedy, gdy uwzględnimy specyfikę działania własnego mózgu! Najpierw więc się zainteresujesz, potem zaangażujesz, wreszcie przygotujesz sobie warsztat pracy, czyli zainstalujesz Pythona. Później zaczniesz ćwiczyć myślenie komputacyjne i oczywiście napiszesz swój pierwszy program. A dalej będzie coraz ciekawiej...

Zarządzanie procesem tworzenia oprogramowania bywa doświadczeniem bardzo pouczającym, a jednocześnie niezwykle frustrującym. Z jednej strony takie projekty są podobne do innych dużych przedsięwzięć, z drugiej - wymagają od kierownictwa sporo specjalistycznej wiedzy i specyficznego podejścia do zagadnień programistycznych. Oczywiście, wiedza na ten temat stale rośnie, pojawiają się też nowe koncepcje kierowania dużymi projektami. Jeśli brakuje Ci literatury, która potraktowałaby to zagadnienie kompleksowo, katalogowałaby poszczególne propozycje i opisywałaby je w przystępny i przydatny sposób - sięgnij po ten tytuł!

W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów.

Celem pracy jest analiza i ocena w jaki sposób rozwój klasycznej teorii gier, a w szczególności gier pozycyjnych oraz rozwój gier komputerowych zaważył na rozwoju sztucznej inteligencji. Dotyczy to w szczególności gier pozycyjnych z kompletną informacją, takich jak szachy i Go, czy też gier typu Mazura-Banacha, które zapisane zostały w Księdze Szkockiej, a także szeroko rozumianych gier komputerowych. Rozwój gier kwantowych to jeszcze duża niewiadoma jeśli chodzi o zastosowania, dlatego też warto poświęcić im trochę miejsca w niniejszej pracy.

Oprogramowanie do projektowania PCB. Materiały szkoleniowe.

Podręcznik przedstawia uniwersalne metody klasyfikacji obiektów stosowane w wizyjnych komputerowych systemach rozpoznawania na różnych etapach przetwarzania obrazu. W książce omówiono metody klasyfikacji nadzorowanej i nienadzorowanej, problem wyboru zmiennych oraz metody oceny błędu klasyfikatora. Istotnym walorem dydaktycznym książki jest przedstawione krok po kroku konstruowanie komputerowego systemu wizyjnego dla celów rozpoznawania pacjentów chorych na jaskrę.

Framework Angular od wielu lat jest jednym z najważniejszych narzędzi do rozwijania średnich i dużych aplikacji internetowych. Co istotne, aplikacje te bez problemu działają w każdej nowoczesnej przeglądarce, a także na platformach mobilnych. Obecnie Angular jest dojrzałą, stabilną i wciąż ewoluującą technologią, a w kolejnych wydaniach frameworka pojawiają się nowe, ułatwiające pracę funkcje. Aplikacje napisane w Angularze opierają się na hierarchicznym systemie komunikujących się komponentów i na dobrze zbudowanych interfejsach API. Przejrzystość i zrozumiałe zasady rządzące tym systemem sprawiają, że nauka posługiwania się Angularem przychodzi szybko i jest bardzo satysfakcjonująca.