Biznes IT
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
Leszek Albrzykowski
Na styku matematyki i informatyki Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poświęcone sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu zwykle są grube, ciężkie i naszpikowane detalami. Niesprzyjające szybkiej nauce i w rzeczywistości wcale nie takie… podręczne. Inaczej jest z tą niewielkich rozmiarów książką. Jej autor przedstawia tematy związane z AI i ML z naciskiem na matematykę, tłumaczy jednak wszystko krok po kroku ― tak by czytelnikom było łatwiej je zrozumieć. Zagadnienia matematyczne są tu objaśniane o tyle, o ile jest to konieczne dla opanowania konkretnych treści z zakresu uczenia maszynowego. Znajdziesz tu omówienie takich kluczowych zagadnień jak: Wnioskowanie bayesowskie Modele liniowe Zmienne informatywne i entropia informacji Ocena wpływu cech na model Detekcja anomalii Ocena modelu
Uczenie maszynowe na Raspberry Pi
Donald Norris
Rozwijaj i replikuj interesujące eksperymenty uczenia maszynowego (ML) przy użyciu kamery Pi Camera i płytki Raspberry Pi. Niniejsza książka zapewnia solidny przegląd technik uczenia maszynowego i niezliczonych zagadnień leżących u jego podstaw, zachęcając do ich dalszego poznawania. Nietechniczne omówienia równoważą złożone objaśnienia techniczne, sprawiając, że najnowszy i najbardziej złożony temat w świecie hobbystów informatyki staje się zrozumiały i przystępny. Uczenie maszynowe, odwołujące się zwykle także do uczenia głębokiego (DL) jest obecnie zintegrowane z mnóstwem komercyjnych produktów, a także szeroko stosowane w przemyśle, medycynie i wojskowości. Trudno znaleźć jakąkolwiek nowoczesną działalność człowieka, która nie została "dotknięta" przez aplikacje sztucznej inteligencji (AI). Bazując na koncepcjach wprowadzonych w książce Beginning Artificial Intelligence with the Raspberry Pi, niniejsza książka prowadzi poza proste rozumienie koncepcji AI do rzeczywistych doświadczeń z wykorzystaniem uczenia maszynowego i praktycznych zastosowań koncepcji uczenia głębokiego w eksperymentach związanych z rozpoznawaniem obrazów przy użyciu płytki Pi. Koncepcje związane z uczeniem maszynowym na Raspberry Pi można przenieść na inne platformy, wchodząc jeszcze dalej w świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby realizować coraz lepsze projekty hobbystyczne lub komercyjne.
Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie
Emmanuel Ameisen
Uczenie maszynowe jest coraz popularniejsze. Stosuje się je w systemach wsparcia, systemach rekomendacyjnych, tłumaczeniach tekstów i wielu innych aplikacjach. Jednak podczas tworzenia tego rodzaju produktów inżynierowie napotykają bardzo poważne problemy. Jeśli ich nie rozwiążą, nawet obiecujący projekt może upaść. Trudność polega na tym, że zastosowanie uczenia maszynowego w konkretnej, użytkowej aplikacji jest złożonym zadaniem. Konieczne są wybór właściwej implementacji danej funkcjonalności, analiza błędów modelu, rozwiązanie problemów z czystością danych, a także weryfikacja wyników gwarantująca odpowiednią jakość produktu. To książka przeznaczona dla programistów i menedżerów, którzy wśród rodzących się idei uczenia maszynowego wciąż poszukują rozwiązań dla swojego biznesu. Autor omawia krok po kroku proces tworzenia i wdrażania aplikacji opartej na uczeniu maszynowym, a praktyczne koncepcje przedstawia za pomocą przykładowych kodów, rysunków i wywiadów z liderami w tej dziedzinie. Podpowiada, jak planować aplikację i oceniać jej jakość. Wyjaśnia także, jak budować skuteczny model, i demonstruje metody jego systematycznego usprawniania, aż do momentu osiągnięcia celu. W końcowej części opisuje strategie wdrażania i monitorowania modelu. W odróżnieniu od innych pozycji poświęconych uczeniu maszynowym ten przewodnik skupia się przede wszystkim na definiowaniu problemów, diagnozowaniu modeli i ich wdrażaniu. Dzięki tej książce: łatwiej określisz, do czego produkt ma służyć trafnie zdefiniujesz problem uczenia maszynowego szybko zbudujesz kompletny proces i pozyskasz początkowy zbiór danych zbudujesz, wytrenujesz i zoptymalizujesz model wdrożysz model w środowisku produkcyjnym przyjmiesz najlepszą metodę monitorowania pracy modelu Dobry pomysł - to zaledwie początek. Najważniejsze dzieje się później!
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!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
Chris Albon
Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania. Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Z tej książki najwięcej skorzystają profesjonaliści, którzy znają podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym. Osoby te potraktują ją jako przewodnik ułatwiający rozwiązywanie konkretnych problemów napotykanych podczas codziennej pracy z uczeniem maszynowym. Dzięki zawartym tu recepturom takie zadania jak wczytywanie danych, obsługa danych tekstowych i liczbowych, wybór modelu czy redukcja wymiarowości staną się o wiele łatwiejsze do wykonania. Każda receptura zawiera kod, który można wstawić do swojego programu, połączyć lub zaadaptować według potrzeb. Przedstawiono także analizy wyjaśniające poszczególne rozwiązania i ich kontekst. Z tą książką płynnie przejdziesz od rozważań teoretycznych do opracowywania działających aplikacji i praktycznego korzystania z zalet uczenia maszynowego. Receptury w tej książce dotyczą: wektorów, macierzy i tablic obsługi danych liczbowych i tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech oceny i wyboru modelu oraz regresji liniowej i logistycznej maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i sieci neuronowych zapisywania i wczytywania wytrenowanych modeli Uczenie maszynowe w Pythonie - użyj sprawdzonych receptur kodu!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
Kyle Gallatin, Chris Albon
W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się. Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego. Poznaj receptury dotyczące: pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja! Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
Burak Kanber
Uczenie maszynowe jeszcze kilka lat temu stanowiło niemal wiedzę tajemną. Nieliczni eksperci w tej dziedzinie publikowali materiały w naukowym, matematycznym języku, który wymagał biegłości w algebrze liniowej czy rachunku wektorowym. Korzystano najczęściej z Pythona i jego bibliotek. Obecnie, wraz ze wzrostem popularności uczenia maszynowego, zwiększają się możliwości jego praktycznej implementacji. Rzeczywista biegłość w tej dziedzinie wymaga jednak dogłębnego zrozumienia mechaniki działania algorytmów stosowanych w uczeniu maszynowym. Implementacja tych algorytmów w JavaScripcie jest znakomitym wyborem: język ten stał się dojrzałym, potężnym i wszechstronnym narzędziem do rozwiązywania złożonych problemów. Chcesz nauczyć się implementacji algorytmów uczenia maszynowego bez zbytniego zagłębiania się w niuanse matematyczne? Jeśli dodatkowo znasz język JavaScript, ta książka jest dla Ciebie idealnym wyborem. Wyjaśniono w niej, w jaki sposób tworzyć własne implementacje, podano też przykłady przydatnych bibliotek. Sporo miejsca poświęcono sieciom neuronowym, ich architekturze i przykładom zastosowania. Przedstawiono takie zagadnienia jak wykrywanie twarzy, filtrowanie spamu, tworzenie systemów rekomendacji, rozpoznawanie znaków oraz przetwarzanie języka naturalnego. Znalazły się tu również wskazówki dotyczące dobierania odpowiednich bibliotek JavaScriptu, takich jak NaturalNode, brain, harthur oraz klasyfikatory, co umożliwia projektowanie bardziej inteligentnych aplikacji. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: potencjał JavaScriptu w uczeniu maszynowym algorytmy grupowania, klasyfikacji, reguły kojarzenia algorytmy regresji, przewidywanie wzorców i predykcja sieci neuronowe i głębokie sieci neuronowe uczenie maszynowe w aplikacjach czasu rzeczywistego Uczenie maszynowe - coś dla wyjadaczy JavaScriptu!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych W ciągu ostatnich lat uczenie maszynowe stało się sercem wielu nowoczesnych produktów, takich jak zaawansowane techniki wyszukiwania w przeglądarkach, rozpoznawanie mowy w smartfonach czy proponowanie treści w zależności od indywidualnych preferencji użytkownika. Być może niedługo taki system inteligentny zastąpi Cię za kierownicą samochodu. Uczenie głębokie wprowadziło nową jakość do uczenia maszynowego. Daje niesamowite możliwości, jednak wymaga olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych. Programiści implementujący takie rozwiązania są poszukiwanymi specjalistami i mogą liczyć na ekscytujące oferty! Ta książka jest praktycznym podręcznikiem tworzenia systemów inteligentnych. Przedstawiono tu najważniejsze zagadnienia teoretyczne dotyczące uczenia maszynowego i sieci neuronowych. W zrozumiały sposób zaprezentowano koncepcje i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych. Opisano Scikit-Learn i TensorFlow - środowiska produkcyjne języka Python - i pokazano krok po kroku, w jaki sposób wykorzystuje się je do implementacji sieci neuronowych. Liczne praktyczne przykłady i ćwiczenia pozwolą na pogłębienie i utrwalenie zdobytej wiedzy. Jeśli tylko potrafisz posługiwać się Pythonem, dzięki tej przystępnie napisanej książce szybko zaczniesz implementować systemy inteligentne. W tej książce między innymi: podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych przygotowywanie zbiorów danych i zarządzanie nimi algorytmy uczenia maszynowego rodzaje architektury sieci neuronowych uczenie głębokich sieci neuronowych olbrzymie zbiory danych i uczenie poprzez wzmacnianie Już dziś zacznij tworzyć systemy inteligentne!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
Aurélien Géron
W 2006 roku świat nauki zafascynował się głębokimi sieciami neuronowymi. Wbrew wcześniejszym przekonaniom okazało się, że ich uczenie jest możliwe. Technika ta została nazwana uczeniem głębokim. Wymagała zapewnienia olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych, jednak potencjał wytrenowanych sieci głębokich był niesamowity. Kolejne lata przyniosły bujny rozwój tej technologii w wielu obszarach, co pozwoliło na tworzenie przeróżnych zaawansowanych produktów. Prace nad nowymi zastosowaniami sieci głębokich trwają. Wszystko wskazuje na to, że już wkrótce zdominują one większość dziedzin naszego życia. To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać. Po lekturze będziesz biegle posługiwać się najnowszymi technologiami sztucznej inteligencji! W tej książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej i mechanizmy uwagi interfejs Keras, narzędzia TF Transform i TF Serving wdrażanie modeli TensorFlow techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywanie anomalii oraz biblioteka TF Agents TensorFlow 2: źródło magii zaawansowanych technologii!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad! Francois Chollet, twórca interfejsu Keras To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego ― przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne! W książce między innymi: korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory trenowanie i implementacje sieci neuronowych To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych! Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!
Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona
Yves J. Hilpisch
Uczenie przez wzmacnianie okazało się przełomowym rozwiązaniem. Jednym z najciekawszych algorytmów jest Deep Q-Learning (DQL), który może być stosowany do zmieniających się warunków decyzyjnych. DQL w wielu przypadkach wykazuje skuteczność nieosiągalną dla człowieka. Nic dziwnego, że użycie tego rodzaju algorytmów w branży finansowej wydaje się wyjątkowo atrakcyjną opcją. Ta książka jest zwięzłym wprowadzeniem do głównych zagadnień i aspektów uczenia przez wzmacnianie i algorytmów DQL. Docenią ją zarówno naukowcy, jak i praktycy poszukujący skutecznych algorytmów, przydatnych w pracy z finansami. Znajdziesz tu wiele interesujących przykładów w języku Python, zaprezentowanych w formie najciekawszych algorytmów gotowych do samodzielnego modyfikowania i testowania. W książce między innymi: uczenie przez wzmacnianie algorytm DQL algorytm aktor-krytyk implementacja powyższych algorytmów w Pythonie rozwiązywanie problemów handlu algorytmicznego, hedgingu dynamicznego i dynamicznej alokacji środków w aktywa Książka ta doskonale wypełnia lukę między teorią a praktyką dzięki jasnym objaśnieniom i szczegółowemu kodowi w Pythonie! Ivilina Popova, Texas State University
Niyaz Ahmed, Lahiru Fernando, Rajaneesh Balakrishnan
UiPath is the most popular vendor in the Robotic Process Automation (RPA) industry. If you're an RPA enthusiast or citizen developer who wants to succeed in the industry, achieving this certification can help you get accredited and ready for real-world challenges using UiPath.UiPath Associate Certification Guide offers complete, up-to-date coverage of the UiPath RPA Associate certification exam to help you pass on the first attempt and get certified. The book is written in a clear, succinct way with self-assessment questions, quizzes with answers at the end of each chapter, exam tips, and mock exams with detailed answers and explanations. You'll start by getting to grips with the basic concepts of UiPath RPA, and then progress to an in-depth discussion of all the concepts required for Associate certification. Finally, you'll develop UiPath skills by gaining the required knowledge and implement these skills using sample business cases.By the end of this UiPath book, you'll have covered everything you need to pass the exam, gained the knowledge you need to work on real-world case studies, and learned how to apply the various concepts to build enterprise-level use cases.
Daniel Vaughan
Czy technologie sztucznej inteligencji spełnią obietnicę wielkiego sukcesu? Dotychczas stosunkowo niewielu przedsiębiorstwom udało się dokonać przełomu dzięki modelom biznesowym opartym na nowych technologiach. Niepowodzenia te można różnie tłumaczyć. Często problemem jest brak umiejętności analitycznych, a przecież rozwój przedsiębiorstwa zależy od jakości decyzji, a nie samego wykorzystywania danych lub technologii predykcyjnych. Okazuje się jednak, że lepsze decyzje można podejmować dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i dostępnych danych. Oto praktyczny przewodnik po wypróbowanej kompleksowej metodzie ułatwiającej przekładanie decyzji biznesowych na łatwe w realizacji, normatywne rozwiązania, oparte na danych i sztucznej inteligencji. Badacze danych, analitycy i menedżerowie znajdą tu techniki ułatwiające zadawanie właściwych pytań i generowanie wartości z wykorzystaniem nowoczesnych technologii AI i reguł decyzyjnych. Przedstawiono szczegóły procesu decyzyjnego, począwszy od pożądanych konsekwencji lub wyników, aby następnie cofnąć się do kwestii działań, które można podjąć, i skończyć na omówieniu problemów oraz szans pojawiających się w wyniku wpłynięcia na niepewność i przyczynowość. Opisano też, jak formułować i rozwiązywać problemy normatywne. Dzięki tej książce dowiesz się, jak: przekształcać pytania biznesowe w normatywne rozwiązania rozkładać decyzje biznesowe na etapy i stosować do nich różne metody analityczne zrozumieć i zaakceptować niepewność w procesie decyzyjnym optymalizować decyzje za pomocą predykcyjnych i normatywnych metod analizy generować znaczne wartości za pomocą technologii opartych na AI i danych Opieraj swoje decyzje na technikach analizy danych!
Dr. Davide Aversa
Developing artificial intelligence (AI) for game characters in Unity has never been easier. Unity provides game and app developers with a variety of tools to implement AI, from basic techniques to cutting-edge machine learning-powered agents. Leveraging these tools via Unity's API or built-in features allows limitless possibilities when it comes to creating game worlds and characters.The updated fifth edition of Unity Artificial Intelligence Programming starts by breaking down AI into simple concepts. Using a variety of examples, the book then takes those concepts and walks you through actual implementations designed to highlight key concepts and features related to game AI in Unity. As you progress, you’ll learn how to implement a finite state machine (FSM) to determine how your AI behaves, apply probability and randomness to make games less predictable, and implement a basic sensory system. Later, you’ll understand how to set up a game map with a navigation mesh, incorporate movement through techniques such as A* pathfinding, and provide characters with decision-making abilities using behavior trees.By the end of this Unity book, you’ll have the skills you need to bring together all the concepts and practical lessons you’ve learned to build an impressive vehicle battle game.
Usability w e-biznesie. Co kieruje Twoim klientem?
Tomasz Karwatka
Wygodny jak... Twoja strona! Ergonomia w sieci, czyli konstruowanie serwisów intuicyjnych i prostych w obsłudze Zwiększanie rentowności witryn przez poprawianie ich użyteczności -- nawet od 100 do 400% Rozwiązania zaprojektowane z myślą o właścicielach sklepów internetowych, menedżerach produktów, projektantach i grafikach, a także specjalistach od PR-u Sposoby na wydłużenie pobytu użytkowników na stronie Wszędzie dobrze, ale najlepiej na Twojej stronie! W sieci robi się tłoczno. Nowe serwisy i usługi internetowe pojawiają się jak grzyby po deszczu. Użytkownik może nieskrępowanie surfować z jednego adresu na kolejny, przeskakując po drodze jeszcze tu i tam. I tylko Twoja kreatywność, intuicja i troska o jego komfort mogą sprawić, że zostanie dłużej właśnie na Twojej stronie. Jeśli się nim nie zajmiesz, przeklika się dalej... Człowiek jest istotą wygodną. Zwłaszcza, gdy wydaje w sieci swoje własne pieniądze! W tym przypadku komfort i ergonomia przejawiają się w intuicyjnej nawigacji, szybkim dostępie do szukanych informacji, przyjaznym interfejsie, szybkości działania serwisu i jego merytorycznej zawartości. Nie można zapomnieć także o zestawie pewnych konwencji, których przestrzeganie jest w Internecie niepisanym prawem. Wykorzystaj wszystkie te elementy i stwórz przyjazną, wygodną oraz logiczną witrynę -- a potem ciesz się jej popularnością i wysoką rentownością! Sztuka użytkowa w Internecie: Co daje dobre usability? Jakie są główne elementy konwencji i czym się kierować, umieszczając standardowe elementy na stronie, wybierając typografię oraz tworząc przyciski graficzne? Dlaczego ramki i Flash mogą okazać się strzałem w kolano? Jak zwiększać efektywność systemów e-commerce? Czym charakteryzują się dobre strony korporacyjne, urzędowe i sklepy internetowe? Co to są testy user-experience i jak je prowadzić? Dlaczego mapa strony jest tak istotna? Jak tworzyć skuteczne i niedługie teksty na strony internetowe (od ogółu do szczegółu)? Dodatkowe informacje znajdziesz na stronie: www.kursusability.pl Partnerzy merytoryczni:
Usługi cyfrowe. Perspektywy wdrożenia i akceptacji cyfrowych usług administracji publicznej w Polsce
Joanna Papińska-Kacperek
Digitalizacja wielu dotychczas stosowanych w formie papierowej dokumentów powoduje zmiany kulturowe w operowaniu tymi dokumentami i wprowadza nowe pojęcia i rodzaje usług realizowanych na dokumentach elektronicznych. Te fundamentalne zmiany powodują nowe sposoby funkcjonowania urzędów i wielu instytucji, z którymi kontaktujemy się w trakcie realizacji rozmaitych czynności życia codziennego. Ten nowy model funkcjonowania społeczeństwa w różnych obszarach aktywności wprowadził nowe pojęcia, takie jak usługa cyfrowa i produkt cyfrowy, a całość nosi nazwę społeczeństwa informacyjnego. Autorka w swej pracy podejmuje tę nowatorską tematykę, koncentrując się na aspektach usług cyfrowych, głównie w obszarze administracji publicznej w Polsce. Podjęcie tej tematyki jest zasadne z badawczego punktu widzenia, gdyż stan rozwoju stosowania nowych technologii jest przedmiotem licznych badań i analiz oraz stanowi o pozycji kraju w społeczności międzynarodowej.
UX writing. Moc języka w produktach cyfrowych
Wojciech Aleksander
Gdy piszesz, myśl o ludziach. To się opłaca! UX writing, choć jest terminem angielskim, na dobre rozgościł się w polskiej rzeczywistości projektowania doświadczeń. Treści związane z produktami istniały zawsze i we wszystkich kanałach. Jednak nigdy dotąd nie miały szansy być tak dobre, jak obecnie. Osoby wyspecjalizowane w tej dziedzinie sprawiają, że z oprogramowania można korzystać z pełnym zrozumieniem i może nawet zadowoleniem. Tworzenie treści dla aplikacji wydaje się trudne ― i trochę tak jest. Jednak z właściwym wsparciem, na przykład takim jak ten poradnik, odpowiednio zadbasz o ludzkie emocje przy użyciu słów i klarownych komunikatów. Kto wie, może nabierzesz w tej sztuce takiej biegłości, że UX writing stanie się Twoim sposobem na zawodowe życie? Uwaga! Ten poradnik powstał specjalnie z myślą o polskich realiach i tekstach polskojęzycznych, jednak większość zawartych tu wskazówek, o ile nie dotyczą stricte gramatyki polskiej, można bez problemu zastosować do produktów anglojęzycznych czy innych z kręgu kultury zachodniej.
Vademecum allegrowicza. Sprzedawaj na pomarańczowym portalu bez tajemnic
Paweł Mielczarek
Czy polecasz tego allegrowicza? Praktycznie każdy, kto zaczyna przygodę ze sprzedażą w sieci, jako pośrednika rozważa Allegro. I nic w tym dziwnego. „Pomarańczowy portal”, mimo upływu lat i coraz liczniejszej konkurencji, pozostaje hegemonem polskiego rynku sprzedaży internetowej. Platforma pozwala dotrzeć do 20 milionów klientów każdego miesiąca. Ta zawrotna liczba wynika z tego, że aż 80 procent polskich internautów wymienia Allegro jako swoje ulubione miejsce zakupów. Tych faktów nie mogą zlekceważyć ani początkujący, ani doświadczeni sprzedawcy. Jak to się stało, że to właśnie Allegro osiągnęło sukces? Co sprawiło, że polski portal sprzedażowy skutecznie się opierał ― i wciąż się opiera ― ekspansji światowego giganta, jakim jest Amazon? W czym jest równie dobry, a nawet lepszy od najlepszych w branży? I jakie narzędzia oferuje swoim użytkownikom? Ta książka udziela odpowiedzi na najważniejsze pytania dotyczące pomarańczowego portalu i podpowiada, jak efektywnie korzystać z proponowanych na nim rozwiązań, by sprzedawać więcej, szybciej i mniejszym kosztem własnym. Pozycja obowiązkowa dla każdego początkującego e-sprzedawcy!
Video marketing nie tylko na YouTube
Magdalena Daniłoś
Pobierz raport z przeprowadzonego przez OFFON Agency badania "Video marketing w polskich firmach" » Obraz wart więcej niż tysiąc słów Tworzenie treści video jeszcze nigdy nie było takie proste! Dziś każdy może przecież nakręcić film zwykłym smartfonem, a znaczenie przekazu video w budowaniu świadomości marki jest nieprzecenione. To olbrzymie pole do popisu dla kreatywnego marketera. Czujesz to? Czujesz reklamowy potencjał tkwiący w dobrze nakręconym video? „No tak, ale emisja spotów reklamowych w telewizji sporo kosztuje” – pomyślisz pewnie i będziesz mieć rację. Ale kto powiedział, że chodzi o telewizję? Wykorzystanie platform takich jak YouTube, Facebook czy Instagram daje nieskończone możliwości nie tylko w kontekście realizowania kampanii reklamowych, ale przede wszystkim budowania świadomości marki. Musisz tylko wiedzieć, jak to robić, czyli jak za pomocą krótkiego materiału opowiedzieć historię marki w sposób, który porwie odbiorcę i sprawi, że będzie on chciał podzielić się nią ze znajomymi. O tym właśnie jest ta książka. Obejrzyj wywiad z Autorką książki:
Video marketing nie tylko na YouTube
Magdalena Daniłoś
Pobierz raport z przeprowadzonego przez OFFON Agency badania "Video marketing w polskich firmach" » Obraz wart więcej niż tysiąc słów Tworzenie treści video jeszcze nigdy nie było takie proste! Dziś każdy może przecież nakręcić film zwykłym smartfonem, a znaczenie przekazu video w budowaniu świadomości marki jest nieprzecenione. To olbrzymie pole do popisu dla kreatywnego marketera. Czujesz to? Czujesz reklamowy potencjał tkwiący w dobrze nakręconym video? „No tak, ale emisja spotów reklamowych w telewizji sporo kosztuje” – pomyślisz pewnie i będziesz mieć rację. Ale kto powiedział, że chodzi o telewizję? Wykorzystanie platform takich jak YouTube, Facebook czy Instagram daje nieskończone możliwości nie tylko w kontekście realizowania kampanii reklamowych, ale przede wszystkim budowania świadomości marki. Musisz tylko wiedzieć, jak to robić, czyli jak za pomocą krótkiego materiału opowiedzieć historię marki w sposób, który porwie odbiorcę i sprawi, że będzie on chciał podzielić się nią ze znajomymi. O tym właśnie jest ta książka. Obejrzyj wywiad z Autorką książki:
VirtueMart. Jak szybko stworzyć profesjonalny sklep internetowy w Joomla!
Marcin Żmudziński
Kupić, sprzedać, zarobić… Tylko z VirtueMart! Joomla!, e-commerce i VirtueMart, czyli o co w tym wszystkim chodzi Właściwy wybór opcji, czyli jak konfiguracja wpływa na całą resztę Zarządzanie sklepem i rozwiązywanie problemów, czyli jak działać na co dzień i w kryzysie Systemy zarządzania treścią (CMS-y) są zwykle najlepszym rozwiązaniem dla osób mających zamiar stworzyć dobre, funkcjonalne strony internetowe bez nadmiernego wysiłku i ponoszenia dużych kosztów. Jednym z takich systemów jest Joomla!, CMS nie tylko darmowy, ale także zapewniający dostęp do kodu źródłowego i wyjątkowo elastyczny. W oparciu o Joomla! da się zbudować dowolny rodzaj witryny WWW, a wyspecjalizowane komponenty pomagają uzyskać dokładnie ten efekt, o jaki nam chodzi. Jednym z takich komponentów, przeznaczonym dla obecnych i przyszłych handlowców, którzy chcą zaistnieć w sieci, jest VirtueMart. Rozwiązanie to pozwala stworzyć znakomicie działający, prosty w obsłudze i wygodny dla użytkowników sklep internetowy. Uwzględnia przy tym różnorodność potrzeb założycieli sklepu dotyczących wizerunku firmy, sposobów kontaktów z klientami, kategorii produktów i metod ich wyszukiwania. Już dziś sprawdź oszałamiające możliwości VirtueMart - z tą książką to sama przyjemność! Wprowadzenie do Joomla! i e-commerce Instalacja i podstawowa konfiguracja Konfiguracja VirtueMart Zarządzanie sklepem Utrzymanie i eksploatacja sklepu Modyfikacje wizualizacji sklepu Rozszerzanie funkcjonalności o dodatkowe moduły SEO SEF Rozwiązywanie problemów Prostota i skuteczność? Wykorzystaj VirtueMart! Marcin Żmudziński - z wykształcenia magister inżynier informatyk. Obecnie pracuje jako analityk i główny administrator w jednej z największych firm telekomunikacyjnych w kraju. Jest audytorem wewnętrznym systemu zarządzania bezpieczeństwem informacji oraz konsultantem i doradcą w dziedzinie informatyki. Z zamiłowania jest fotoreporterem współpracującym z prasą i agencjami fotograficznymi. Wolny czas chętnie spędza na zgłębianiu zagadnień z zakresu psychologii, parapsychologii, NLP i oczywiście informatyki. Jest zwolennikiem aktywnego spędzania czasu i przekraczania własnych ograniczeń w sporcie i życiu. Kontakt: marcin.zmudzinski@pin-group.pl.
Henry Lee
From touchscreen and mouse-click, we are moving to voice- and conversation-based user interfaces. By adopting Voice User Interfaces (VUIs), you can create a more compelling and engaging experience for your users. Voice User Interface Projects teaches you how to develop voice-enabled applications for desktop, mobile, and Internet of Things (IoT) devices.This book explains in detail VUI and its importance, basic design principles of VUI, fundamentals of conversation, and the different voice-enabled applications available in the market. You will learn how to build your first voice-enabled application by utilizing DialogFlow and Alexa’s natural language processing (NLP) platform. Once you are comfortable with building voice-enabled applications, you will understand how to dynamically process and respond to the questions by using NodeJS server deployed to the cloud. You will then move on to securing NodeJS RESTful API for DialogFlow and Alexa webhooks, creating unit tests and building voice-enabled podcasts for cars. Last but not the least you will discover advanced topics such as handling sessions, creating custom intents, and extending built-in intents in order to build conversational VUIs that will help engage the users.By the end of the book, you will have grasped a thorough knowledge of how to design and develop interactive VUIs.
Rachel Batish
We are entering the age of conversational interfaces, where we will interact with AI bots using chat and voice. But how do we create a good conversation? How do we design and build voicebots and chatbots that can carry successful conversations in in the real world?In this book, Rachel Batish introduces us to the world of conversational applications, bots and AI. You’ll discover how - with little technical knowledge - you can build successful and meaningful conversational UIs. You’ll find detailed guidance on how to build and deploy bots on the leading conversational platforms, including Amazon Alexa, Google Home, and Facebook Messenger.You’ll then learn key design aspects for building conversational UIs that will really succeed and shine in front of humans. You’ll discover how your AI bots can become part of a meaningful conversation with humans, using techniques such as persona shaping, and tone analysis.For successful bots in the real world, you’ll explore important use-cases and examples where humans interact with bots. With examples across finance, travel, and e-commerce, you’ll see how you can create successful conversational UIs in any sector.Expand your horizons further as Rachel shares with you her insights into cutting-edge voicebot and chatbot technologies, and how the future might unfold. Join in right now and start building successful, high impact bots!