Hands-On Microservices with C#. Designing a real-world, enterprise-grade microservice ecosystem with the efficiency of C# 7

Matt R. Cole

C# is a powerful language when it comes to building applications and software architecture using rich libraries and tools such as .NET.This book will harness the strength of C# in developing microservices architectures and applications.This book shows developers how to develop an enterprise-grade, event-driven, asynchronous, message-based microservice framework using C#, .NET, and various open source tools. We will discuss how to send and receive messages, how to design many types of microservice that are truly usable in a corporate environment. We will also dissect each case and explain the code, best practices, pros and cons, and more.Through our journey, we will use many open source tools, and create file monitors, a machine learning microservice, a quantitative financial microservice that can handle bonds and credit default swaps, a deployment microservice to show you how to better manage your deployments, and memory, health status, and other microservices. By the end of this book, you will have a complete microservice ecosystem you can place into production or customize in no time.

Hands-On Neural Network Programming with C#. Add powerful neural network capabilities to your C# enterprise applications

Matt R. Cole

Neural networks have made a surprise comeback in the last few years and have brought tremendous innovation in the world of artificial intelligence. The goal of this book is to provide C# programmers with practical guidance in solving complex computational challenges using neural networks and C# libraries such as CNTK, and TensorFlowSharp. This book will take you on a step-by-step practical journey, covering everything from the mathematical and theoretical aspects of neural networks, to building your own deep neural networks into your applications with the C# and .NET frameworks.This book begins by giving you a quick refresher of neural networks. You will learn how to build a neural network from scratch using packages such as Encog, Aforge, and Accord. You will learn about various concepts and techniques, such as deep networks, perceptrons, optimization algorithms, convolutional networks, and autoencoders. You will learn ways to add intelligent features to your .NET apps, such as facial and motion detection, object detection and labeling, language understanding, knowledge, and intelligent search.Throughout this book, you will be working on interesting demonstrations that will make it easier to implement complex neural networks in your enterprise applications.

Mobile Artificial Intelligence Projects. Develop seven projects on your smartphone using artificial intelligence and deep learning techniques

Karthikeyan NG, Arun Padmanabhan, Matt R. Cole

We’re witnessing a revolution in Artificial Intelligence, thanks to breakthroughs in deep learning. Mobile Artificial Intelligence Projects empowers you to take part in this revolution by applying Artificial Intelligence (AI) techniques to design applications for natural language processing (NLP), robotics, and computer vision.This book teaches you to harness the power of AI in mobile applications along with learning the core functions of NLP, neural networks, deep learning, and mobile vision. It features a range of projects, covering tasks such as real-estate price prediction, recognizing hand-written digits, predicting car damage, and sentiment analysis. You will learn to utilize NLP and machine learning algorithms to make applications more predictive, proactive, and capable of making autonomous decisions with less human input. In the concluding chapters, you will work with popular libraries, such as TensorFlow Lite, CoreML, and PyTorch across Android and iOS platforms.By the end of this book, you will have developed exciting and more intuitive mobile applications that deliver a customized and more personalized experience to users.

Uczenie maszynowe w C#. Szybkie, sprytne i solidne aplikacje

Matt R. Cole

Uczenie maszynowe weszło już do kanonu technologii informatycznych. Praktyczne umiejętności w tej dziedzinie powinien posiadać każdy programista i analityk. Standardowo do rozwiązań związanych z machine learning stosuje się Pythona i opracowane dla niego biblioteki, niemniej równie skutecznie można do tego celu używać innych języków programowania. Trzeba jedynie dobrze zaznajomić się z wdrożeniami algorytmów uczenia maszynowego. Niezwykle ciekawym rozwiązaniem jest pisanie takich implementacji w C#. Przemawiają za tym nie tylko zalety samego języka, ale i to, że większość aplikacji dla profesjonalistów jest pisana w C# przy użyciu takich narzędzi jak Visual Studio, SQL Server, Unity czy Microsoft Azure. Ta książka jest przeznaczona dla doświadczonych programistów C#, którzy chcą nauczyć się technik machine learning, deep learning i sztucznej inteligencji. Opisano tu dostępne narzędzia do uczenia maszynowego, dzięki którym można łatwo budować inteligentne aplikacje .NET wykorzystujące takie rozwiązania jak wykrywanie obrazów lub ruchu, wnioskowanie bayesowskie, głębokie uczenie i głęboka wiara. Omówiono zasady implementacji algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich zastosowanie w budowie modeli predykcji. Przedstawiono różne techniki, od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne i SVM, po zaawansowane rozwiązania, takie jak sztuczne sieci neuronowe, autoenkodery lub uczenie ze wzmocnieniem. Najciekawsze zagadnienia przedstawione w książce: podstawy uczenia maszynowego wykorzystywanie logiki rozmytej mapy samoorganizujące się framework Kelp.Net i jego integracja z systemem ReflectInsight realia obliczeń kwantowych Uczenie maszynowe - najlepiej z wydajnym C#!