Programowanie
Dmitry Dulepov, Adrian Zimmerman
U mnie działa. Język branży IT
Paweł Baszuro
Nie rozumiesz języka branży IT? Sięgnij po tę książkę! Opanuj słownik informatyków Poznaj cykl życia oprogramowania Naucz się komunikacji z branżą IT Kto choć raz miał do czynienia z informatykami, wie, że rozmowy z nimi często przypominają kontakty z przybyszami z innej galaktyki. Posługują się specjalistycznym żargonem, są mocno skupieni na aspektach technicznych, bywa, że się niecierpliwią, gdy otoczenie nie nadąża za ich tokiem rozumowania. Jeśli rozmówca nie jest zorientowany w branży IT, zwykle trudno mu znaleźć wspólny język z przedstawicielami środowiska i może mieć nie lada kłopot, gdy będzie musiał coś z nimi załatwić. Ta książka będzie prawdziwym objawieniem dla wszystkich, którzy współpracują z osobami zatrudnionymi w IT. Jej celem jest zaprezentowanie podstawowych terminów używanych w tej dziedzinie, przedstawienie procesu wytwarzania i utrzymania oprogramowania oraz wsparcie w zrozumieniu zagadnień i problemów, które dla informatyków stanowią codzienność. Lektura pomoże tym, którzy chcą poznać specyfikę branży lub są na różne sposoby zaangażowani w projekty IT. Terminologia używana w świecie informatycznym Etapy wytwarzania i wdrażania oprogramowania Definiowanie wymagań i zrozumienie procesu Komunikacja z przedstawicielami środowiska Praktyczne przykłady z życia codziennego Opanuj informatyczny żargon w mgnieniu oka!
U mnie działa. Język branży IT. Wydanie II
Paweł Baszuro
Przeczytaj i zrozum - język branży IT dla każdego Informatyczny żargon dla przeciętnego odbiorcy Praktyczna wiedza o wytwarzaniu oprogramowania Skuteczna komunikacja z przedstawicielami branży IT Jeśli nie mieszkasz w jaskini na końcu świata, komputery prawdopodobnie opanowały już niemal każdy obszar Twojego życia. Otaczają Cię dosłownie ze wszystkich stron i pomagają w wielu codziennych czynnościach. Z pewnością używasz ich do komunikacji, rozrywki, pracy i nauki, robisz za ich pomocą zakupy i planujesz wakacje. Dzięki komputerom Twoja codzienność jest prostsza i przyjemniejsza... do czasu, gdy musisz coś załatwić z kimś, kto odpowiada za ich programowanie. W tym momencie wszystko się komplikuje, a Ty przestajesz cokolwiek rozumieć. Jeśli w takich chwilach zadajesz sobie pytanie, o co temu człowiekowi chodzi, a takie terminy jak release, agile, repozytorium, ticket, legacy, implementacja, merge, request, storyboard, bug, backend, branch, log czy mock wywołują u Ciebie dreszcz przerażenia - spieszymy z pomocą! Dzięki tej książce nie tylko poznasz terminologię informatyczną, lecz również zdobędziesz wiedzę o procesie projektowania, tworzenia i utrzymywania oprogramowania komputerowego, a także dowiesz się, jak się skutecznie komunikować z zaangażowanymi w to osobami. Przy użyciu prostego języka i na praktycznych przykładach autor wprowadzi Cię w świat IT i sprawi, że przestaniesz się pocić na widok informatyka. Nauka każdego języka wymaga słownika - oto Twój słownik! Terminologia używana w świecie informatyków Etapy wytwarzania i wdrażania oprogramowania Definiowanie wymagań i zrozumienie procesu Komunikacja z przedstawicielami środowiska informatycznego Praktyczne przykłady z codziennego życia Dowiedz się, jak się porozumieć z programistą!
U mnie działa. Język branży IT. Wydanie II
Paweł Baszuro
Przeczytaj i zrozum - język branży IT dla każdego Informatyczny żargon dla przeciętnego odbiorcy Praktyczna wiedza o wytwarzaniu oprogramowania Skuteczna komunikacja z przedstawicielami branży IT Jeśli nie mieszkasz w jaskini na końcu świata, komputery prawdopodobnie opanowały już niemal każdy obszar Twojego życia. Otaczają Cię dosłownie ze wszystkich stron i pomagają w wielu codziennych czynnościach. Z pewnością używasz ich do komunikacji, rozrywki, pracy i nauki, robisz za ich pomocą zakupy i planujesz wakacje. Dzięki komputerom Twoja codzienność jest prostsza i przyjemniejsza... do czasu, gdy musisz coś załatwić z kimś, kto odpowiada za ich programowanie. W tym momencie wszystko się komplikuje, a Ty przestajesz cokolwiek rozumieć. Jeśli w takich chwilach zadajesz sobie pytanie, o co temu człowiekowi chodzi, a takie terminy jak release, agile, repozytorium, ticket, legacy, implementacja, merge, request, storyboard, bug, backend, branch, log czy mock wywołują u Ciebie dreszcz przerażenia - spieszymy z pomocą! Dzięki tej książce nie tylko poznasz terminologię informatyczną, lecz również zdobędziesz wiedzę o procesie projektowania, tworzenia i utrzymywania oprogramowania komputerowego, a także dowiesz się, jak się skutecznie komunikować z zaangażowanymi w to osobami. Przy użyciu prostego języka i na praktycznych przykładach autor wprowadzi Cię w świat IT i sprawi, że przestaniesz się pocić na widok informatyka. Nauka każdego języka wymaga słownika - oto Twój słownik! Terminologia używana w świecie informatyków Etapy wytwarzania i wdrażania oprogramowania Definiowanie wymagań i zrozumienie procesu Komunikacja z przedstawicielami środowiska informatycznego Praktyczne przykłady z codziennego życia Dowiedz się, jak się porozumieć z programistą!
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
Seth Weidman
Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach. W książce między innymi: matematyczne podstawy uczenia głębokiego tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
Seth Weidman
Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach. W książce między innymi: matematyczne podstawy uczenia głębokiego tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!
Uczenie maszynowe dla programistów
Drew Conway, John Myles White
Wyciągnij najlepsze wnioski z dostępnych danych! Maszyna myśląca jak człowiek to marzenie ludzkości. Dzięki dzisiejszej wiedzy i dostępnym narzędziom wciąż przybliżamy się do jego spełnienia. Zastanawiasz się, jak nauczyć maszynę myślenia? Jak sprawić, żeby podejmowała trafne decyzje oraz przewidywała najbliższą przyszłość na podstawie przygotowanych modeli? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta wspaniała książka. Dzięki niej poznasz język R, nauczysz się eksplorować dostępne dane, określać wartość mediany i odchylenia standardowego oraz wizualizować powiązania między kolumnami. Gdy opanujesz już solidne podstawy teoretyczne, możesz śmiało przejść do kolejnych rozdziałów i zapoznać się z klasyfikacją binarną, tworzeniem rankingów oraz modelowaniem przyszłości przy użyciu regresji. Ponadto zrozumiesz, jak tworzyć systemy rekomendacyjne, analizować sieci społeczne oraz łamać szyfry. Książka ta jest doskonałą lekturą dla pasjonatów analizy danych i wyciągania z nich wniosków. Każdy rozdział książki jest poświęcony konkretnemu zagadnieniu uczenia maszynowego: klasyfikacji, predykcji, regresji, optymalizacji i wreszcie rekomendacji. Czytelnik nauczy się konstruować proste algorytmy uczenia maszynowego (i przepuszczać przez nie próbki danych) za pomocą języka programowania R. Uczenie maszynowe dla programistów jest więc znakomitą lekturą dla programistów parających się czy to projektami komercyjnymi, czy to rządowymi, czy wreszcie akademickimi. Skonstruuj prosty klasyfikator bayesowski odróżniający wiadomości treściwe od niechcianych na podstawie ich zawartości. Używaj regresji liniowej do przewidywania liczby odwiedzin najpopularniejszych stron WWW. Naucz się optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy. Statystycznie skonfrontuj poglądy polityków, używając rejestru głosowań. Zbuduj system rekomendacji wartościowych twitterowców. Naucz się czytać i analizować dane! Książka ta stanowi świetny przegląd przypadków i tuzina różnych technik uczenia maszynowego. Jest ukierunkowana na proces dochodzenia do rozwiązania, a nie gotowe recepty ani abstrakcyjne teorie; dzięki temu jej materiał jest dostępny dla wszystkich programistów, ale też przysłowiowych „umysłów ścisłych” — Max Shron, OkCupid
Uczenie maszynowe dla programistów
Drew Conway, John Myles White
Wyciągnij najlepsze wnioski z dostępnych danych! Maszyna myśląca jak człowiek to marzenie ludzkości. Dzięki dzisiejszej wiedzy i dostępnym narzędziom wciąż przybliżamy się do jego spełnienia. Zastanawiasz się, jak nauczyć maszynę myślenia? Jak sprawić, żeby podejmowała trafne decyzje oraz przewidywała najbliższą przyszłość na podstawie przygotowanych modeli? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta wspaniała książka. Dzięki niej poznasz język R, nauczysz się eksplorować dostępne dane, określać wartość mediany i odchylenia standardowego oraz wizualizować powiązania między kolumnami. Gdy opanujesz już solidne podstawy teoretyczne, możesz śmiało przejść do kolejnych rozdziałów i zapoznać się z klasyfikacją binarną, tworzeniem rankingów oraz modelowaniem przyszłości przy użyciu regresji. Ponadto zrozumiesz, jak tworzyć systemy rekomendacyjne, analizować sieci społeczne oraz łamać szyfry. Książka ta jest doskonałą lekturą dla pasjonatów analizy danych i wyciągania z nich wniosków. Każdy rozdział książki jest poświęcony konkretnemu zagadnieniu uczenia maszynowego: klasyfikacji, predykcji, regresji, optymalizacji i wreszcie rekomendacji. Czytelnik nauczy się konstruować proste algorytmy uczenia maszynowego (i przepuszczać przez nie próbki danych) za pomocą języka programowania R. Uczenie maszynowe dla programistów jest więc znakomitą lekturą dla programistów parających się czy to projektami komercyjnymi, czy to rządowymi, czy wreszcie akademickimi. Skonstruuj prosty klasyfikator bayesowski odróżniający wiadomości treściwe od niechcianych na podstawie ich zawartości. Używaj regresji liniowej do przewidywania liczby odwiedzin najpopularniejszych stron WWW. Naucz się optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy. Statystycznie skonfrontuj poglądy polityków, używając rejestru głosowań. Zbuduj system rekomendacji wartościowych twitterowców. Naucz się czytać i analizować dane! Książka ta stanowi świetny przegląd przypadków i tuzina różnych technik uczenia maszynowego. Jest ukierunkowana na proces dochodzenia do rozwiązania, a nie gotowe recepty ani abstrakcyjne teorie; dzięki temu jej materiał jest dostępny dla wszystkich programistów, ale też przysłowiowych „umysłów ścisłych” — Max Shron, OkCupid
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#!
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#!
Brett Lantz
Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ― pozwala na ich zrozumienie i efektywne zastosowanie. Ulubionym narzędziem analityków danych jest bezpłatne wieloplatformowe środowisko programowania statystycznego o nazwie R, oferujące potężne, intuicyjne i łatwe do opanowania narzędzia. To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdziałów dotyczących data science i niektórych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także omówienie etycznych aspektów uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R. Dzięki tej książce nauczysz się: kompleksowo realizować proces uczenia maszynowego przeprowadzać predykcję za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i maszyn wektorów nośnych szacować wartości finansowe przy użyciu regresji modelować złożone procesy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych oceniać modele i poprawiać ich trafność łączyć R z bazami danych SQL i nowymi technologiami big data Naucz się przekształcać surowe dane w wiedzę!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
Matt Harrison
Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu. Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych. W książce między innymi: klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych przykłady analiz regresji redukcja wymiarowości potoki w bibliotece scikit-learn Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!