Коллекция: Прикладная информатика

От новичка до эксперта в разработке ИИ-приложений на Python! Перед вами руководство для погружения в мир искусственного интеллекта с применением одного из самых популярных языков программирования. Идеально подходит тем, кто хочет освоить ключевые инструменты и методологии, включая CNN для компьютерного зрения и NLP-модели с TensorFlow 2. Предлагаются полезные проекты и продвинутые концепции, такие как механизмы внимания, трансформеры и GAN. Автор делится опытом создания сложных моделей и разработки современных приложений ИИ, делая акцент на практическое освоение технологий. Приложения ИИ станут реальностью быстрее, чем этого можно ожидать. Независимо от уровня подготовки, эта книга обеспечит знаниями и инструментами, необходимыми для успешного старта и развития в сфере разработки ИИ на Python.

На сегодняшний день Blender – одна из самых востребованных программ для ЗD-моделирования, анимации и визуализации, широко применяемая при создании кинофильмов и компьютерных игр, а также в архитектуре, промышленном дизайне и даже медицине. Ее популярность обусловлена в том числе возможностью бесплатного использования и открытым исходным кодом, что делает ее доступной для любого пользователя. Кроме того, Blender обладает мощнейшим функционалом – от создания низкополигональных моделей до сложных симуляций и рендеринга. Данная книга представляет собой не учебник, а подробный справочник по работе с Blender, подготовленный на основе официальных материалов и руководств, изданных компанией-разработчиком. В отличие от традиционных обучающих пособий, она ориентирована на быстрый поиск необходимой информации и разъяснение функций программы. Зачастую пояснения сопровождаются пошаговыми упражнениями, благодаря которым вы сможете на практике применить некоторые инструменты, чтобы уяснить наиболее сложные концепции. Полезной эту книгу найдут и те, кто уже знаком с основами Blender и ищет детализированную справочную информацию (художники и технические специалисты, которым требуется оперативно уточнить параметры или методы работы), и те, кто только знакомится с этой программой, поскольку здесь тщательно расписан как процесс ее установки, так и рабочий интерфейс.

Большие языковые модели (LLM) позволяют оптимизировать и ускорить решение практически любой задачи в области анализа данных. Освойте методы для анализа больших массивов текстовых, табличных и графовых данных, изображений, видео и многого другого с помощью понятных запросов на естественном языке и нескольких строк кода на Python. В книге доцент Корнельского университета Иммануэль Труммер демонстрирует, как интегрировать генеративный ИИ в повседневную работу специалиста по данным. Благодаря серии увлекательных проектов вы познакомитесь с библиотекой OpenAI для Python, такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, а также моделями от Anthropic, Cohere и Hugging Face. Научитесь использовать ИИ для получения структурированных и неструктурированных данных, анализа звука и изображений, а также для оптимизации затрат и повышения качества процесса анализа данных. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Погрузитесь в мир цифровых расследований с книгой, которая станет вашим ключом к пониманию современных угроз и методов защиты от них. Шаг за шагом вы пройдете путь от основ кибербезопасности до тонкостей разведки по открытым источникам (OSINT), ведь только так можно освоить навыки, превращающие информационный шум в ценные инсайты. Вы узнаете, как находить и анализировать данные, скрытые в публичном пространстве, сохраняя анонимность и избегая цифровых ловушек; освоите весь арсенал инструментов OSINT, Recon-ng, Maltego, Shodan, Aircrack-ng и др.; научитесь предотвращать кибератаки и защищать личные и корпоративные данные. Каждая глава – шаг к мастерству: от этичных методов сбора информации до применения профессиональных техник в реальных сценариях. Практические примеры, четкие инструкции и акцент на безопасности делают книгу незаменимым руководством для тех, кто готов стать цифровым детективом или укрепить свою киберзащиту. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Умение писать код – это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных – от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез. Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas. Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями. Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с акцентом на практическом применении и современных моделях. Даны основы машинного обучения и науки о данных. Рассмотрены регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте искусственного интеллекта. Показано, как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства, уменьшать размерность, обрабатывать изображения, выбирать модели и для проектов, основанных на данных.

В пособии в наглядной и доступной форме приводятся сведения по школьному курсу информатики, наглядные таблицы и схемы. Издание окажет помощь старшеклассникам при подготовке к урокам, различным формам текущего и промежуточного контроля, а также к экзаменам.

В книге комплексно раскрываются вопросы теории и практики информационного обеспечения управления современным предприятием. Наряду с описанием фундаментальных основ классического управленческого учета, приводятся новейшие калькуляционные системы, бюджетные технологии, организационные приемы, связанные со стратегическими аспектами управления. Настоящее издание является ярким свидетельством перемен в содержании профессии бухгалтера, обусловленных трансформациями в экономической жизни предприятий и информационных технологиях. Книга предназначена в первую очередь для бухгалтеров, менеджеров, финансистов, может быть использована в качестве учебного пособия или самоучителя.