Python

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.

Обучению основам криптографии посвящено множество книг. Есть ряд книг, в которых новичков учат взламывать шифры. Но нет ни одной книги, в которой новичков учили бы писать компьютерные программы, способ­ные взламывать шифры. Данная книга восполняет этот пробел. В первых нескольких главах читатели познакомятся с основами Python и азами криптографии. В последующих главах поочередно объяс­няется, как запрограммировать тот или иной шифр и как его взломать. Кроме того, каждая глава завершается контрольными вопросами, кото­рые помогут проверить, насколько хорошо вы усвоили прочитанный материал.

Этот видеокурс научит вас автоматизировать самые разные задачи на языке Python, благодаря чему вы сэкономите на рутине тысячи и тысячи часов своей жизни. Курс состоит из двадцати примеров в различных областях: файлы и директории, интерне, web-мастеринг, unreal engine. Каждый пример упрощает ту или иную задачу в своей области, при этом каждый из них создается прямо на ваших глазах и тщательно комментируется.

Географические информационные системы (ГИС) приобретают все большее значение, помогая нам понять сложную социальную, экономическую и природную динамику в ситуациях, где ключевую роль играют пространственные компоненты. Однако фундаментальные алгоритмы, применяемые в ГИС, трудны для понимания и преподавания, отчасти из-за отсутствия логически последовательного изложения. Настоящая книга – попытка решить эту проблему за счет сочетания строгого формализованного языка с практическими примерами и упражнениями. Алгоритмы можно описывать разными способами. В данной книге мы избрали более практичный путь – описывать алгоритм на реальном языке программирования, в качестве какового решили взять Python. Мы выбрали Python в основном за его простой синтаксис, а также за изобилие популярных, эффективных и хорошо сопровождаемых модулей.

Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.

Наша цель в этой книге состоит в том, чтобы помочь вам изучить основы технологии и снабдить вас инструментами, которые вы сможете использовать для строительства квантовых решений завтрашнего дня. В центре нашего внимания будет практический опыт разработки исходного кода для квантовых вычислений. В части I вы создадите свой собственный симулятор квантового устройства на языке Python. В части II вы научитесь применять свои новые навыки для написания квантовых приложений с по­мощью языка Q# и Комплекта инструментов для квантовой разработки. В части III вы научитесь имплементировать алгоритм, который умножает целые числа экспоненциально быстрее, чем самый лучший обычный алгоритм из известных на сегодняшний день. Это будет вашей работой на всем протяжении, которая и составит ваше квантовое путешествие. Издание предназначено для разработчиков программного обеспечения.

Если вы уже пытались узнать что-то о нейронных сетях и глубоком обу­чении, то, скорее всего, столкнулись с изобилием ресурсов, от блогов до массовых открытых онлайн-курсов различного качества и даже книг. Ресурсы по нейронным сетям обычно делятся на две категории. Некоторые из них касаются в основном концептуальной и математической части и содержат как рисунки, которые, как правило, встречаются в объяснениях нейронных сетей, так и круги, соединенные линиями со стрелками на концах, а также подробные математические объяснения того, что происходит, чтобы вы могли «вникнуть в матчасть». На других ресурсах — много кода, запустив который вы видите, как снижается ошибка и «обучается» нейронная сеть.

Это Python, например! Познакомьтесь с самым быстрорастущим языком программирования на сегодняшний день. Легкое и увлекательное руководство поможет шаг за шагом прокачать навыки разработки. Никаких архитектур компьютера, теорий программирования и прочей абракадабры — больше практики! В книге 150 задач, которые плавно перенесут читателя от изучения основ языка к решению более сложных вещей. Руководство подойдет всем, у кого голова идет кругом от технического жаргона и пространных объяснений — автор уверен, что учить можно и без этого.

Всегда хотели научиться программировать на Python, но не знаете, с чего начать? Или хотите быстро перейти с другого языка на Python? Уже перепробовали множество книг и курсов, но ничего не подходит? Серия «Быстрый старт» — отличное решение, и вот почему: сложные понятия разбиты на простые шаги — вы сможете освоить язык Python, даже если никогда раньше не занимались программированием. Все фундаментальные концепции подкреплены реальными примерами. Вы получите полное представление о Python: структуры управления, методы обработки ошибок, концепции объектно-ориентированного программирования и т.д. В конце книги вас ждет интересный проект, который поможет усвоить полученные знания. Ну что, готовы? Погнали!

Python - это динамический язык программирования, используемый в самых разных предметных областях. Хотя писать код на Python просто, гораздо сложнее сделать этот код удобочитаемым, пригодным для многократного использования и легким в поддержке. Третье издание "Python. Лучшие практики и инструменты" даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки и сопровождения софта.

В третьем издании классического труда професоров Амстердамского университета Эндрю Таненбаума и Мартена ван Стина обсуждаются принципы и парадигмы распределенных систем. Материал был существенно переработан и дополнен, и в то же время мы были заинтересованы в ограничении общего объема книги. Поэтому он был сокращен более чем на 10 % по сравнению со вторым изданием, в основном за счет удаления материала по парадигмам. Для лучшего понимания мате­риала книги широким кругом читателей мы перенесли конкретные материа­лы в отдельные выделенные разделы. Эти разделы могут быть пропущены при первом чтении. Еще одним важным отличием является использование кодов примеров, написанных на языке программирования Python с поддержкой коммуникаций посредством пакета Redis.

Приступив к изучению этого занимательного руководства, каждый, даже первоклассник, сможет написать на Python – одном из самых простых в освоении языков программирования – свое приветствие миру: Hello World!
Ознакомив читателей с элементарными операциями, авторы постепенно перейдут к более сложным темам: работе с графикой и со звуком, компьютерному моделированию и созданию игр. Материал излагается в доступной, удобной для понимания манере; забавные иллюстрации и подробный разбор примеров кода делают обучение легким и нескучным.

Я свято верю, что программирование лучше всего изучать с упором на практику. Безусловно, читать книги по программированию и наблюдать за тем, как преподаватель строит алгоритмы у доски, бывает очень полезно, но не меньшую, если не большую пользу принесет самостоятельное решение задач и воплощение изученных концепций программирования на практике. С учетом вышесказанного я решил большую часть данной книги посвятить практическим упражнениям и их решениям, а основы языка Python дать очень кратко и поверхностно. В книге содержится 186 задач различной степени сложности, охватывающих самые разные учебные дисциплины и сферы жизнедеятельности. Для их решения вам будет достаточно базовых знаний языка, полученных на любом курсе по Python.

Цель этой книги – исследовать те части языка и инструментария Python, о которых, возможно, не все знают. Если вы – опытный разработчик, то, наверное, многие из них вам знакомы, но еще больше ждут, пока у вас появится время на их изучение. Особенно это верно в том случае, когда вы работаете над сложившимися системами, в которых изменение архитектуры компонента ради того, чтобы воспользоваться новыми возможностями языка, - дело не частое. Если вы работаете с Python сравнительно недолго, то, вероятно, знакомы с недавними добавлениями в язык, но в меньшей степени с некоторыми биб­лиотеками, входящими в экосистему.

Эта книга предназначена для того, чтобы помочь ученым и инженерам освоить версию 3 языка программирования Python и связанных с ней библиотек: NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Для чтения книги не требуется предварительный опыт программирования и научные знания в какой-либо конкретной области. Но знакомство с некоторыми математическими дисциплинами, такими как тригонометрия, комплексные числа и основы математического анализа, будет полезным при выполнении примеров и упражнений. Python – мощный язык программирования со множеством расширенных функциональных возможностей и дополнительных пакетов поддержки. Основной синтаксис языка прост и понятен для изучения, но в полном объеме изучить его невозможно в книге такого размера. Таким образом, наша цель – сбалансированное, но достаточно подробное введение в самые главные функциональные возможности языка и самых важных библиотек.

Обработка естественного языка (NLP) — одно из направлений искусственного интеллекта (ИИ), ставящее перед собой цель научить машины понимать человеческие языки и реагировать на высказывания. Без этой базовой технологии невозможен ни один виртуальный помощник. Книга поможет вам обрести навыки, необходимые для создания собственного чат-бота и NLP-приложений, способных решать реальные задачи, такие как анализ предложений, улавливание смысла текста, составление текстов и т.д.

Сегодня существует много разных языков программирования. Некоторые из них популярны, а некоторые — не очень. Обычно популярность языка определяют по количеству программистов, которые используют его в своей работе на постоянной основе, или по запросам работодателей, которые ищут сотрудников-программистов. Долгие годы традиционно популярными являются языки программирования Java, C++, C#, JavaScript и PHP. В последнее время в этой великолепной компании все чаще упоминается язык программирования Python. Даже больше — по некоторым опросам язык Python уже занимает лидирующие позиции. Именно этому языку посвящена книга.

С помощью этого видеокурса вы научитесь работать с pandas, импортировать и майнить данные из сети, строить графики и картограммы, создавать отчеты. Он подойдет для: начинающих разработчиков Python с интересом к анализу данных, веб-программистов, изучающих Python для получения и разбора данных, менеджеров, планирующих использовать Python для автоматизации работы, научных работников, использующих Python для обработки данных.

Python стал одним из самых популярных языков, применяемых в машинном обучении для выполнения научных и коммерческих проектов. Он объединяет в себе возможности языков программирования общего назначения с простотой использования скриптовых предметно-ориентированных языков типа R. Python предлагает библиотеки для cбора данных из Интернета, построения графиков, статистической обработки и многого другого. Одно из основных преимуществ использования Python - возможность напрямую работать с программным кодом с помощью терминала или других инструментов типа Jupyter Notebook.

Учебное пособие является современным введением в линейную алгебру и аналитическую геометрию для студентов естественно-научных факультетов вузов. Базовые алгоритмы алгебры и геометрии представлены на языке программирования Python. Помимо разделов, традиционно включаемых в указанные курсы, дается теоретический материал и методы решения практических задач по теории эллиптических кривых, применяемой в криптографии, а также по основам квантовых вычислений.