Biznes IT
Czy myśleliście kiedyś, w jaki sposób rozpocząć swój biznes w branży IT? Może już prowadzicie własną firmę i Chcecie, aby zaistniała ona w sieci? W tej kategorii znajdziecie książki, w których zawarty jest know-how związany z wieloma rodzajami działalności prowadzonych poprzez internet, czy w inny sposób związanych z nowoczesnymi technologiami w biznesie.
Znajdziecie informacje o systemach zarządzania informacjami o Klientach - popularnych CRM'ach, o zarządzaniu projektami IT, wykorzystaniu potencjału popularnych teraz portali społecznościowych do promocji swojej działalności, czy też poradniki, które pomogą Wam rozwinąć umiejętności pozatechniczne - równie ważne dla Waszych przedsięwzięć.
Chris Chinchilla
Effective documentation is key to the success of products in remote software development teams, facilitating clear instructions that benefit the entire development team. Technical Writing for Software Developers lays a solid foundation of essential grammar, providing language tips and explaining how precise writing enhances documentation, and walks you through the fundamental types and styles of documentation.Starting with an exploration of the current state of the tech writing industry and its significance in both the software and hardware realms, you’ll master the building blocks of technical writing, exploring tooling choices and style guides, and create dynamic multimedia-laden documentation. This book equips you with valuable insights into the writing and feedback process to ensure continuous improvement. Additionally, you’ll take a peek at the emerging trends and technologies, including AI tools, shaping the future of technical writing.By the end of this technical writing book, you’ll have developed the expertise you need to tackle documentation requests effectively, armed with the knowledge of the best approach for documenting any topic, encompassing text, media elements, structure, and appropriate tools. The skills acquired will enable you to achieve seamless teamwork, enhanced project efficiency, and successful software development.
Technologia w e-commerce. Teoria i praktyka. Poradnik menedżera
Piotr Karwatka, Tomasz Ejtminowicz, Marcin Engelmann, Przemysław...
Dowiedz się więcej o Autorach E-handel w pytaniach i odpowiedziach Nadzór nad procesem tworzenia i utrzymaniem sklepu internetowego lub dowolnej innej formy obecności firmy na rynku e-commerce jest naprawdę trudnym zadaniem. Wymaga ogromnej wiedzy i ogromnego doświadczenia w kwestiach biznesowych i prawnych, a przede wszystkim technicznych. Do pracy nad tą książką Piotr Karwatka zaprosił grono uznanych ekspertów: dyrektorów IT oraz niezależnych konsultantów, którzy zajmują się m.in. wdrożeniami, audytami oraz utrzymaniem produkcyjnym zaawansowanych sklepów internetowych. Znajdziesz tutaj odpowiedzi na kluczowe pytania, dotykające całego spektrum technicznych zagadnień związanych z handlem w internecie. Technologia w e-commerce… wypełnia ważną niszę na rynku wydawniczym, ponieważ proponuje kompleksowe podejście do zagadnień, które do tej pory omawiane były osobno w ramach literatury informatycznej i biznesowej. Większość dostępnych dziś książek skupia się albo na technicznych aspektach e-handlu (sposoby korzystania z baz danych, języków programowania i frameworków), albo na ujęciu biznesowym. Autorzy niniejszej publikacji starali się połączyć te dwa światy i stworzyć swoiste FAQ e-biznesu. Jeśli wciąż masz wątpliwości, czy dobrze prowadzisz swój e-biznes, sięgnij po tę pozycję. Tak cennej wiedzy nie znajdziesz nigdzie indziej! Z tej książki dowiesz się między innymi: jak dokonać dobrego wyboru platformy sklepowej i na jakie aspekty zwrócić uwagę w jaki sposób zintegrować się z systemami ERP, stworzyć szynę wymiany danych oraz umiejscowić system w obecnym środowisku informatycznym jak poradzić sobie z dużym obciążeniem i wykorzystać skalowalność oraz jakich narzędzi użyć jak zapewnić bezpieczeństwo danych i nie narazić się GIODO jak stworzyć procedury w zespole wdrożeniowym i przestrzegać tych procedur jak dbać o jakość projektów od etapu analitycznego po wdrożenie i utrzymanie jak zapewnić wysoką dostępność aplikacji, SLA oraz wydajny hosting i wirtualizację Kompendium wiedzy menedżerskiej w jednym podręczniku! Masz pytanie o e-commerce? Sięgnij po niezbędnik menedżera! PATRONAT MEDIALNY:
Technologia w e-commerce. Teoria i praktyka. Poradnik menedżera
Piotr Karwatka, Tomasz Ejtminowicz, Marcin Engelmann, Przemysław...
Dowiedz się więcej o Autorach E-handel w pytaniach i odpowiedziach Nadzór nad procesem tworzenia i utrzymaniem sklepu internetowego lub dowolnej innej formy obecności firmy na rynku e-commerce jest naprawdę trudnym zadaniem. Wymaga ogromnej wiedzy i ogromnego doświadczenia w kwestiach biznesowych i prawnych, a przede wszystkim technicznych. Do pracy nad tą książką Piotr Karwatka zaprosił grono uznanych ekspertów: dyrektorów IT oraz niezależnych konsultantów, którzy zajmują się m.in. wdrożeniami, audytami oraz utrzymaniem produkcyjnym zaawansowanych sklepów internetowych. Znajdziesz tutaj odpowiedzi na kluczowe pytania, dotykające całego spektrum technicznych zagadnień związanych z handlem w internecie. Technologia w e-commerce… wypełnia ważną niszę na rynku wydawniczym, ponieważ proponuje kompleksowe podejście do zagadnień, które do tej pory omawiane były osobno w ramach literatury informatycznej i biznesowej. Większość dostępnych dziś książek skupia się albo na technicznych aspektach e-handlu (sposoby korzystania z baz danych, języków programowania i frameworków), albo na ujęciu biznesowym. Autorzy niniejszej publikacji starali się połączyć te dwa światy i stworzyć swoiste FAQ e-biznesu. Jeśli wciąż masz wątpliwości, czy dobrze prowadzisz swój e-biznes, sięgnij po tę pozycję. Tak cennej wiedzy nie znajdziesz nigdzie indziej! Z tej książki dowiesz się między innymi: jak dokonać dobrego wyboru platformy sklepowej i na jakie aspekty zwrócić uwagę w jaki sposób zintegrować się z systemami ERP, stworzyć szynę wymiany danych oraz umiejscowić system w obecnym środowisku informatycznym jak poradzić sobie z dużym obciążeniem i wykorzystać skalowalność oraz jakich narzędzi użyć jak zapewnić bezpieczeństwo danych i nie narazić się GIODO jak stworzyć procedury w zespole wdrożeniowym i przestrzegać tych procedur jak dbać o jakość projektów od etapu analitycznego po wdrożenie i utrzymanie jak zapewnić wysoką dostępność aplikacji, SLA oraz wydajny hosting i wirtualizację Kompendium wiedzy menedżerskiej w jednym podręczniku! Masz pytanie o e-commerce? Sięgnij po niezbędnik menedżera! PATRONAT MEDIALNY:
TensorFlow. 13 praktycznych projektów wykorzystujących uczenie maszynowe
Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor
TensorFlow służy do projektowania i wdrażania zaawansowanych architektur głębokiego uczenia. Jego zaletami są prostota, wydajność i elastyczność. Umożliwia budowanie złożonych rozwiązań na bazie różnorodnych zbiorów danych. Co więcej, pozwala na stosowanie różnych technik uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego oraz uczenia przez wzmacnianie. TensorFlow zmienił sposób postrzegania uczenia maszynowego. Dzięki temu środowisku każdy, kto chce uczynić z dużych zbiorów danych wiarygodne źródło wiedzy, może ten cel osiągnąć - niezależnie od tego, czy jest analitykiem danych, naukowcem, projektantem, czy pasjonatem metod sztucznej inteligencji. To książka przeznaczona dla osób, które chcą nauczyć się tworzyć całościowe rozwiązania z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Poszczególne zagadnienia zilustrowano trzynastoma praktycznymi projektami, w których wykorzystano między innymi analizy sentymentów, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacyjne, generatywne sieci kontradyktoryjne czy sieci kapsułowe. Pokazano, w jaki sposób używać TensorFlow z interfejsem APO Spark i wspomagać obliczenia układami GPU. Przedstawiono zastosowanie rozkładu macierzy (SVD++), modeli rankingowych i odmian splotowej sieci neuronowej. Nie zabrakło prezentacji nowych rozwiązań o dużym potencjale, takich jak sieci DiscoGAN. Dołączony do książki kod źródłowy, liczne wskazówki i porady pozwolą na płynne rozpoczęcie pracy z TensorFlow oraz innymi narzędziami do budowy sieci neuronowych. W tej książce między innymi: podstawy pracy z TensorFlow wykorzystanie TensorFlow do wizualizacji sieci neuronowych zastosowanie procesu gaussowskiego do prognozowania cen akcji wykrywanie oszukańczych transakcji za pomocą TensorFlow i Keras implementacja sieci kapsułowych w TensorFlow techniki uczenia przez wzmacnianie TensorFlow: prostota, wydajność i imponujący potencjał!
Antonio Gulli, Amita Kapoor
Deep neural networks (DNNs) have achieved a lot of success in the field of computer vision, speech recognition, and natural language processing. This exciting recipe-based guide will take you from the realm of DNN theory to implementing them practically to solve real-life problems in the artificial intelligence domain.In this book, you will learn how to efficiently use TensorFlow, Google’s open source framework for deep learning. You will implement different deep learning networks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Q-learning Networks (DQNs), and Generative Adversarial Networks (GANs), with easy-to-follow standalone recipes. You will learn how to use TensorFlow with Keras as the backend. You will learn how different DNNs perform onsome popularly used datasets, such as MNIST, CIFAR-10, and Youtube8m. You will not only learn about the different mobile and embedded platforms supported by TensorFlow, but also how to set up cloud platforms for deep learning applications. You will also get a sneak peek at TPU architecture and how it will affect the future of DNNs.By using crisp, no-nonsense recipes, you will become an expert in implementing deep learning techniques in growing real-world applications and research areas such as reinforcement learning,GANs, and autoencoders.
TensorFlow 2 Pocket Primer. A Quick Reference Guide for TensorFlow 2 Developers
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
As part of the best-selling *Pocket Primer* series, this book introduces beginners to basic machine learning algorithms using TensorFlow 2. It provides a fast-paced introduction to TensorFlow, covering core features and machine learning basics with Python code samples. An appendix includes Keras-based code samples and explores MLPs, CNNs, RNNs, and LSTMs. The chapters illustrate how to solve various tasks, encouraging further reading to deepen your knowledge.The journey begins with an introduction to TensorFlow 2, followed by essential APIs and datasets. You'll explore linear regression and classifiers, learning to apply TensorFlow to practical problems. The comprehensive appendix covers advanced topics like NLPs and deep learning architectures, enhancing your understanding of machine learning.Understanding these concepts is crucial for modern AI applications. This book transitions readers from basic TensorFlow use to advanced machine learning techniques, blending theory with practical examples. Companion files with source code and figures enhance learning, making this an essential resource for mastering TensorFlow and machine learning.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Alexey Grigorev, Srinivas Kulkarni, Rajalingappaa Shanmugamani
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
Alexey Grigorev, Srinivas Kulkarni, Rajalingappaa Shanmugamani
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
Oluwole Fagbohun
The TensorFlow Developer Certificate Guide is an indispensable resource for machine learning enthusiasts and data professionals seeking to master TensorFlow and validate their skills by earning the certification. This practical guide equips you with the skills and knowledge necessary to build robust deep learning models that effectively tackle real-world challenges across diverse industries.You’ll embark on a journey of skill acquisition through easy-to-follow, step-by-step explanations and practical examples, mastering the craft of building sophisticated models using TensorFlow 2.x and overcoming common hurdles such as overfitting and data augmentation. With this book, you’ll discover a wide range of practical applications, including computer vision, natural language processing, and time series prediction.To prepare you for the TensorFlow Developer Certificate exam, it offers comprehensive coverage of exam topics, including image classification, natural language processing (NLP), and time series analysis. With the TensorFlow certification, you’ll be primed to tackle a broad spectrum of business problems and advance your career in the exciting field of machine learning. Whether you are a novice or an experienced developer, this guide will propel you to achieve your aspirations and become a highly skilled TensorFlow professional.