Algorytmy słowotwórczego parafrazowania

Anna Obrębska

Prezentowana publikacja została podporządkowana kilku celom badawczym. Pierwszy z nich to zbadanie komunikacyjnej akceptowalności poszczególnych typów słowotwórczych parafraz w języku polskim. Drugim z celów było ukazanie przemian, jakie dokonują się w układach predykatowo-argumentowych w procesie derywacji i wzajemnych zależności, jakie występują pomiędzy elementami predykatowo-argumentowej struktury komunikatu w derywacie, jak i też w jego słowotwórczej parafrazie. Kolejnym celem było odnalezienie algorytmów automatycznego parafrazowania tekstu przy użyciu morfemów słowotwórczych. Każdy rodzaj komunikacyjnie akceptowalnej parafrazy słowotwórczej został opatrzony mechanizmem parafrazowania, który jednocześnie stanowi schematyczny algorytm automatycznego parafrazowania tekstu. Książka ma za zadanie ukazywać możliwości i ograniczenia w zakresie komputerowego parafrazowania tekstów języka naturalnego. Ze względu na istnienie bardzo dużej ilości sposobów tworzenia parafraz przedmiotem zainteresowania stały się w tej pracy jedynie mechanizmy parafrazowania słowotwórczego. Monografia jest osadzona w metodologii gramatyki komunikacyjnej, której zasadnicze założenia zostały przedstawione w początkowej części publikacji.

Algorytmy, struktury danych i techniki programowania dla programistów Java

Piotr Wróblewski

Opanuj Javę jak prawdziwy profesjonalista! Podstawy algorytmiki dla praktyków Modelowanie struktur danych w Javie Skuteczne techniki programowania na przykładach Java jest obecnie jednym z najpopularniejszych języków programowania, co zawdzięcza przede wszystkim swojej prostocie, nowoczesności, dużym możliwościom oraz niezależności od architektury platform sprzętowych i systemowych, na których mają pracować napisane w tym języku programy. Java znalazła zastosowanie w wielu różnych branżach - zdecydowanie dominuje w rozwiązaniach działających w sieci, stanowiących obecnie dużą część oprogramowania tworzonego komercyjnie. Mimo to dotychczas trudno było znaleźć rzetelne źródło wiedzy o algorytmach, które byłoby przeznaczone dla użytkowników Javy, wyjaśniało zasady modelowania danych w tym języku i pozwalało szybko testować gotowe programy. Na szczęście to już przeszłość! Książka Algorytmy, struktury danych i techniki programowania dla programistów Java jest pierwszą poważną pozycją przybliżającą tematykę algorytmów osobom posługującym się tym językiem. W prosty i praktyczny sposób przedstawia najważniejsze zagadnienia algorytmiki, pozwala poznać struktury danych i ich zastosowania, prezentuje popularne algorytmy oraz problemy, które można za ich pomocą rozwiązać, omawia także techniki programowania wykorzystywane przez miliony specjalistów w ich codziennej pracy. Jeśli chcesz być profesjonalnym programistą Javy, nie mogłeś trafić lepiej! Podstawy algorytmiki i kodowania liczb Algorytmy rekurencyjne i iteracyjne Analiza złożoności i optymalizacja algorytmów Modelowanie i wykorzystanie struktur danych Wykorzystanie biblioteki java.util Przeszukiwanie i sortowanie danych Przegląd technik programowania Algorytmy grafowe i numeryczne Kodowanie i kompresja danych Wprowadzenie do języka Java i narzędzi JDK Rozwiązuj problemy programistyczne w Javie!

Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie IV

Piotr Wróblewski

Podstawowy podręcznik do nauki algorytmiki Przystępne wprowadzenie do algorytmiki Bez zbędnej teorii Gotowe rozwiązania w C++ Oto kolejne wydanie sprawdzonej i cenionej przez programistów, wykładowców oraz studentów książki, będącej podstawowym podręcznikiem do nauki algorytmiki. W pierwszej kolejności autor zapozna Cię z elementarnymi zagadnieniami z tej dziedziny oraz wyjaśni, skąd bierze się tak szybki postęp w tej dyscyplinie nauki. Podczas dalszej lektury poznasz takie pojęcia, jak rekurencja, analiza złożoności oraz algorytmy sortowania i przeszukiwania czy algorytmy numeryczne. Szybko opanujesz metody optymalizacji algorytmów, sposoby kodowania i kompresji danych oraz elementy algorytmiki grafów. Przedstawione w książce algorytmy zilustrowane zostały przykładowymi kodami źródłowymi w C++ , ułatwiającymi zrozumienie poznawanych zagadnień. Przejrzysta forma, praktyczne przykłady oraz przystępny język sprawiają, że książka ta pozwala szybko, a także bezboleśnie opanować zarówno algorytmy, jak i struktury danych oraz najlepsze techniki programowania. Historia algorytmiki Wykorzystanie rekurencji Analiza złożoności algorytmów Algorytmy sortowania Algorytmy przeszukiwania Przeszukiwanie tekstów Struktury danych i ich implementacja Optymalizacja algorytmów Zaawansowane techniki programowania Wykorzystanie grafów Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Kodowanie i kompresja danych Algorytmy numeryczne Poradnik kompilacji i uruchamiania programów (GCC, DevC++, Microsoft Visual C++ Express Edition). Szybko i bezboleśnie opanuj wszystkie zagadnienia algorytmiki!

Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie V

Piotr Wróblewski

Wprowadzenie do algorytmiki Tylko niezbędna teoria Gotowe rozwiązania w C++ Oto kolejne wydanie sprawdzonej, cenionej przez programistów, wykładowców oraz studentów książki, będącej podstawowym podręcznikiem do nauki algorytmiki. Jej autor zapozna Cię z elementarnymi zagadnieniami z tej dziedziny oraz wyjaśni, skąd bierze się tak szybki postęp w tej dyscyplinie nauki. Poznasz podstawowe struktury danych używane do rozwiązywania problemów algorytmicznych oraz nauczysz się je projektować w C++ z użyciem technik obiektowych i klas parametryzowanych. Podczas dalszej lektury poznasz takie pojęcia, jak rekurencja, analiza złożoności oraz algorytmy sortowania i przeszukiwania czy algorytmy numeryczne. Opanujesz metody optymalizacji algorytmów, sposoby kodowania i kompresji danych oraz elementy algorytmiki grafów. Przedstawione tu algorytmy są zilustrowane gotowymi kodami źródłowymi w C++ , co ułatwia zrozumienie poznawanych zagadnień. Przejrzysta forma, praktyczne przykłady oraz przystępny język sprawiają, że książka pozwala szybko i bez trudu opanować zarówno algorytmy, jak i struktury danych oraz najlepsze techniki programowania. Historia algorytmiki Struktury danych i ich implementacja Wprowadzenie do bibliotek STL, czyli algorytmy i struktury danych dla „leniuchów” Analiza złożoności algorytmów Wykorzystanie rekurencji i optymalizacja algorytmów Algorytmy sortowania i przeszukiwania Przeszukiwanie tekstów Zaawansowane techniki programowania Wykorzystanie grafów Algorytmy numeryczne Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Kodowanie i kompresja danych Błyskawiczny kurs C++ z uwzględnieniem programowania obiektowego Poradnik kompilacji i uruchamiania programów konsolowych oraz graficznych w darmowych środowiskach IDE (GCC/Dev-C++, Microsoft Visual C++ z pakietu Visual Studio). Szybko i bezboleśnie opanuj wszystkie zagadnienia algorytmiki!

Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie VI

Piotr Wróblewski

Algorytmy i struktury danych - szybko, łatwo, skutecznie! Poznaj najważniejsze algorytmy i techniki programistyczne Naucz się skutecznie wykorzystywać typy i struktury danych Dowiedz się, jak w praktyce zastosować zdobytą wiedzę Algorytmika to dziedzina, która w ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat dostarczyła wielu efektywnych narzędzi wspomagających rozwiązywanie różnorodnych zagadnień za pomocą komputera. Dla niektórych stanowi swego rodzaju książkę kucharską, do której sięgają jedynie po wybrane przepisy, a dla innych - pole do rozwinięcia umiejętności skutecznego rozwiązywania problemów i szkołę niestandardowego myślenia. Niezależnie od podejścia jest to dziedzina, z którą wypada się zapoznać, jeśli ma się ambicję zostać zawodowym programistą lub po prostu być osobą nowoczesną i wszechstronnie wykształconą. Ten przewodnik prezentuje szerokie spektrum zagadnień algorytmicznych, najważniejsze informacje na temat struktur danych, technik rekurencyjnych i złożonych metod algorytmicznych. Teoria jest tu poparta przykładowymi programami napisanymi w języku C++, łatwymi do analizy i skompilowania z wykorzystaniem standardowych narzędzi. Autor nie poprzestaje na suchym kodzie, lecz stara się przedstawić praktyczne zastosowanie opisywanych rozwiązań. Podręcznik przyda się zarówno osobom niemającym solidnych podstaw teoretycznych, jak i specjalistom, którzy zawodowo zajmują się programowaniem. Nowe wydanie zostało gruntownie odświeżone i poprawione, a listingi dostosowane do wymagań najnowszych kompilatorów. Książka zawiera opis zasad kompilacji dla środowiska Visual Studio 2017 i kilku wybranych środowisk używających GNU C++ (Dev-C++ i Cygwin). Historia algorytmiki Mechanizm rekurencji Systemy liczbowe i kodowanie Typy i struktury danych Analiza złożoności algorytmów Derekursywacja algorytmów Optymalizacja algorytmów Algorytmy sortowania i wyszukiwania Elementy algorytmiki grafów Sztuczna inteligencja Szyfrowanie i kompresja danych Biblioteka STL Jedyny podręcznik do algorytmiki, którego będziesz potrzebować!

Algorytmy. Struktury danych i złożoność obliczeniowa

Feliks Kurp

Algorytmy to skończone ciągi jasno zdefiniowanych czynności, prowadzących do wykonania określonych zadań. Niniejszy podręcznik, skupiony na algorytmach imperatywnych  (od łacińskiego słowa imporo – rozkazywać) wprowadza podstawowe pojęcia algorytmiki niezbędne do nauki programowania. Uczy projektowania, zapisywania i analizy poprawności, jak również podstaw szacowania złożoności czasowej i pamięciowej algorytmów.  Wraz z książką, którą trzymasz w ręku między innymi: Poznasz szereg ważnych algorytmów, jak wyszukiwanie binarne, sortowanie szybkie, algorytmy klasy dziel i zwyciężaj, algorytmy zachłanne etc. Nauczysz się korzystać ze stosowanych powszechnie w  programowaniu struktur danych: tablic, słowników, list wiązanych, stosów, kolejek, drzew binarnych i grafów. Dowiesz się jak praktycznie stosować iterację i rekurencję w programowaniu. Zdobędziesz podstawy języka Java  W książce zamieszczono szereg zadań, których rozwiązanie zmusza czytelnika do lepszego zrozumienia i pogłębienia  jego umiejętności praktycznych. Książka jest bogato ilustrowana rysunkami poglądowymi i fragmentami kodów.

Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik

Rishal Hurbans

Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!

Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji

Giuseppe Bonaccorso

Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie zaawansowane koncepcje modeli neuronowych modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina głębokie sieci przekonań zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości!