Matematyka
Ivan Vasilev
The field of deep learning has developed rapidly recently and today covers a broad range of applications. This makes it challenging to navigate and hard to understand without solid foundations. This book will guide you from the basics of neural networks to the state-of-the-art large language models in use today.The first part of the book introduces the main machine learning concepts and paradigms. It covers the mathematical foundations, the structure, and the training algorithms of neural networks and dives into the essence of deep learning.The second part of the book introduces convolutional networks for computer vision. We’ll learn how to solve image classification, object detection, instance segmentation, and image generation tasks.The third part focuses on the attention mechanism and transformers – the core network architecture of large language models. We’ll discuss new types of advanced tasks they can solve, such as chatbots and text-to-image generation.By the end of this book, you’ll have a thorough understanding of the inner workings of deep neural networks. You'll have the ability to develop new models and adapt existing ones to solve your tasks. You’ll also have sufficient understanding to continue your research and stay up to date with the latest advancements in the field.
Rachunek macierzowy. Podręcznik dla studentów studiów licencjackich i inżynierskich
Marta Jarocka, Justyna Kozłowska, Beata Madras-Kobus, Anna...
Niniejszy podręcznik powstał z myślą o studentach Wydziału Inżynierii Zarządzania Politechniki Białostockiej kształcących się na kierunkach: logistyka, zarządzanie, zarządzanie i inżynieria produkcji, zarządzanie i inżynieria usług oraz inżynieria meblarstwa. Może on również służyć innym młodym adeptom matematyki – studentom studiów licencjackich i inżynierskich, którzy poznają tajniki rachunku macierzowego. Książka zawiera bowiem podstawowe treści, które są zgodne z obowiązującym programem przedmiotu matematyka na wielu kierunkach studiów.
Beata Madras-Kobus, Marta Jarocka, Anna Małgorzata Olszewska
Pojęcie funkcji znane jest z nauki matematyki w szkole. Ale czy potrafimy obliczyć pochodne funkcji jednej zmiennej? Czy wiemy jak wykorzystać pochodne do badania przebiegu zmienności i narysowania wykresu funkcji? Jakie zastosowania mają pochodne w naukach ekonomicznych czy w fizyce? Odpowiedzi na te i wiele innych pytań dotyczących rachunku różniczkowego funkcji jednej zmiennej można znaleźć w podręczniku napisanym przez wykładowców z Międzynarodowej Katedry Logistyki i Inżynierii Usług Wydziału Inżynierii Zarządzania - dr Beatę Madras-Kobus, dr Martę Jarocką, prof. PB oraz dr inż. Annę M. Olszewską, prof. PB zatytułowanym Rachunek różniczkowy funkcji jednej zmiennej. Podręcznik dla studentów studiów licencjackich i inżynierskich. Podręcznik powstał z myślą o studentach Wydziału Inżynierii Zarządzania Politechniki Białostockiej kształcących się na kierunkach: logistyka, zarządzanie, zarządzanie i inżynieria produkcji, zarządzanie i inżynieria usług oraz zarządzanie finansami i rachunkowość.
Ryszard Kilvington. Nieskończoność i geometria
Robert Podkoński
Już autorzy średniowiecznych tekstów zapoczątkowali proces, który zwykło się nazywać rewolucją naukową. Czy siedemnastowieczna rewolucja naukowa zaistniałaby bez poprzedzających ją scholastycznych dysput, których niektórzy uczestnicy doszukiwali się w pomysłach średniowiecznych przyrodników antycypacji idei nowożytnych fizyków. Inni natomiast stwierdzali, że nauka siedemnastowieczna w najmniejszym stopniu nie była kontynuacją filozofii przyrody wieków średnich, nawet pomimo tego, iż wiele jej elementów uderzająco przypominało koncepcje uznane przez fizykę nowożytną. Należy tutaj podkreślić, że zwolennicy zarówno jednej, jak i drugiej opcji za kryterium nowoczesności uznawali głównie wykorzystanie matematyki do opisu i rozwiązywania problemów fizycznych. Wysiłki historyków nauki próbujących rozwiązać tę kwestię ujawniły jednakże wiele zaskakujących i ciekawych aspektów średniowiecznej filozofii przyrody. Dzięki ich pracy wypełnionych zostało przynajmniej kilka pustych miejsc w skomplikowanej i wielopoziomowej układance, jaką jest obraz historii ludzkiego geniuszu. Celem niniejszej pracy jest zapełnienie kolejnej luki w tym obrazie.
Kamila Migdał-Najman, Krzysztof Najman
Prezentowana książka składa się z dwóch zasadniczych części. Część pierwsza ma charakter teoretyczny. Omawia genezę, rozwój, podstawy empiryczne i teoretyczne procesu klasyfikacji i grupowania danych. Jest pełna faktów, anegdot i własnych przemyśleń autorów. Część druga książki jest poświęcona szerokim badaniom teoretycznym, symulacyjnym i empirycznym nad własnościami samouczących się sieci neuronowych w grupowaniu danych społeczno-ekonomicznych. Szczegółowo omówiono algorytm budowy i samouczenia się trzech modeli sztucznych sieci neuronowych: SOM (Self Organizing Map), GNG (Growing Neural Gas) i sieci hybrydowej SOM-GNG. Zaproponowano także ich modyfikacje zwiększające zdolność badanych sieci do poprawnego wyróżniania istniejących skupień. W książce położono szczególny nacisk na możliwie prosty i przejrzysty opis często złożonych zjawisk. Poza koniecznym formalizmem matematycznym autorzy posługują się wieloma zaawansowanymi metodami wizualizacji omawianych zagadnień. Dzięki temu, mimo naukowego charakteru książki, może ona stanowić wartościowy podręcznik dla bardziej zaawansowanych studentów, praktyków i naukowców nie będących specjalistami w zakresie klasyfikacji i grupowania danych.
Scales of Banach Spaces, Theory of Interpolation and their Applications
Łukasz Dawidowski
Celem niniejszej monografii jest omówienie teorii skal przestrzeni Banacha oraz teorii interpolacji wraz z podaniem przykładów ich zastosowań. W pierwszej kolejności opisano teoretyczne podstawy teorii interpolacji. Podano definicje oraz podstawowe twierdzenia dotyczące konstrukcji przestrzeni interpolacyjnych (interpolacja rzeczywista i zespolona). Druga, główna, część monografii przedstawia definicję potęg ułamkowych operatorów, w szczególności dodatnich operatorów sektorialnych. Zaprezentowano także ich zastosowanie do konstrukcji skal przestrzeni Banacha, które jako główny obiekt badań są przykładem przestrzeni interpolacyjnych. W pracy zamieszczono również charakteryzację skal przestrzeni Banacha, która służy jako podstawa teoretyczna do opisu zastosowań tej teorii. W trzeciej części pokazano wykorzystanie podanej wcześniej teorii do badania „zachowań” operatorów na różnych poziomach skali. Udowodniono twierdzenia dotyczące operatorów domkniętych oraz operatorów sektorialnych. Następnie opisano konkretne równania cząstkowe, w rozwiązywaniu których można zastosować wspomnianą teorię.
Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne
Andrzej Balicki
Książka ta nie tylko wypełnia istniejącą na polskim rynku lukę w naukowym piśmiennictwie statystycznym, ale jest ponadto jedną z niewielu prac, które w sposób wszechstronny omawiają genezę, założenia i zastosowania metod statystyki wielowymiarowej. Znajdzie w niej Czytelnik szereg interesujących odniesień zarówno do obcojęzycznej literatury światowej z tego zakresu, jak i do praktycznych aspektów badań. Monografia ta dzięki swym walorom naukowym i dydaktycznym może być wiodącą pozycją bibliograficzną w nauczaniu szeregu przedmiotów w szkołach wyższych z zakresu szeroko rozumianych nauk ilościowych.
Statystyka dla bystrzaków. Wydanie II
Deborah J. Rumsey
Dowiedz się, jak: zrozumieć koncepcje statystyczne, techniki, wzory i obliczenia interpretować diagramy i wykresy, określać prawdopodobieństwo oraz ustalać przedziały ufności weryfikować i analizować dane z eksperymentów i sondaży Prosty sposób na statystykę Czujesz się bezradny w obliczu statystyki? Bez obaw! Dzięki temu przystępnemu przewodnikowi dowiesz się, jak należy gromadzić i weryfikować dane oraz prezentować je na wykresach; rozszyfrowywać rozkłady; obliczać przedziały ufności i weryfikować hipotezy; analizować dane, wykorzystując korelację, regresję, tabele krzyżowe — i wiele więcej... Świat statystyki — naucz się weryfikować w kontekście ilościowym i jakościowym statystyki życia codziennego. Spoglądaj z szerokiej perspektywy — badaj dane z wykorzystaniem grafów i wykresów, opisuj je za pomocą średnich, median, wyników standardowych, percentyli i nie tylko. Wyniki mogą się różnić — poznaj powszechnie stosowane rozkłady statystyczne i dowiedz się, jak należy postępować ze zmiennymi losowymi, błędem standardowym, centralnym twierdzeniem granicznym. Szacuj z przekonaniem — wykorzystuj błąd standardowy, przedziały ufności i testy statystyczne do wyciągania wniosków dotyczących populacji. Wkrocz w sferę badań statystycznych i ich analiz — poznaj tajniki sondaży, eksperymentów, korelacji, regresji liniowej, tabel krzyżowych i niezależności. Otwórz tę książkę i znajdź: proste objaśnienia terminów statystycznych, informacje o zestawianiu i weryfikacji danych oraz o ich prezentacjach graficznych, wszystko, co chciałbyś wiedzieć o zmiennych losowych, rozkładach — dwumianowym, normalnym i t-Studenta, rozkładach z prób oraz o centralnym twierdzeniu granicznym, wskazówki dotyczące przeprowadzania, interpretowania oraz weryfikacji sondaży i eksperymentów, narzędzia analizy danych dla badań regresji, przedziałów ufności, testów statystycznych i tabel krzyżowych, mnóstwo przykładów i rysunków ilustrujących istotne koncepcje i metody.