Biznes IT
Deep Learning with TensorFlow. Explore neural networks with Python
Giancarlo Zaccone, Md. Rezaul Karim, Ahmed Menshawy
Deep learning is the step that comes after machine learning, and has more advancedimplementations. Machine learning is not just for academics anymore, but is becoming a mainstream practice through wide adoption, and deep learning has taken the front seat. As a data scientist, if you want to explore data abstraction layers, this book will be your guide. This book shows how this can be exploited in the real world with complex raw data using TensorFlow 1.x.Throughout the book, you’ll learn how to implement deep learning algorithms for machine learning systems and integrate them into your product offerings, includingsearch, image recognition, and language processing. Additionally, you’ll learn howto analyze and improve the performance of deep learning models. This can be done bycomparing algorithms against benchmarks, along with machine intelligence, to learnfrom the information and determine ideal behaviors within a specific context.After finishing the book, you will be familiar with machine learning techniques, in particular the use of TensorFlow for deep learning, and will be ready to apply your knowledge to research or commercial projects.
Deep Learning with Theano. Perform large-scale numerical and scientific computations efficiently
Christopher Bourez
This book offers a complete overview of Deep Learning with Theano, a Python-based library that makes optimizing numerical expressions and deep learning models easy on CPU or GPU.The book provides some practical code examples that help the beginner understand how easy it is to build complex neural networks, while more experimented data scientists will appreciate the reach of the book, addressing supervised and unsupervised learning, generative models, reinforcement learning in the fields of image recognition, natural language processing, or game strategy.The book also discusses image recognition tasks that range from simple digit recognition, image classification, object localization, image segmentation, to image captioning. Natural language processing examples include text generation, chatbots, machine translation, and question answering. The last example deals with generating random data that looks real and solving games such as in the Open-AI gym. At the end, this book sums up the best -performing nets for each task. While early research results were based on deep stacks of neural layers, in particular, convolutional layers, the book presents the principles that improved the efficiency of these architectures, in order to help the reader build new custom nets.
Rowel Atienza
Oto propozycja dla specjalistów zajmujących się programowaniem sztucznej inteligencji i studentów kształcących się w tej dziedzinie. Autor przybliża tajniki tworzenia sieci neuronowych stosowanych w uczeniu głębokim i pokazuje, w jaki sposób używać w tym celu bibliotek Keras i TensorFlow. Objaśnia zagadnienia dotyczące programowania AI zarówno w teorii, jak i praktyce. Liczne przykłady, czytelna oprawa graficzna i logiczne wywody sprawiają, że to skuteczne narzędzie dla każdego, kto chce się nauczyć budowania sieci neuronowych typu MLP, CNN i RNN. Książka wprowadza w teoretyczne fundamenty uczenia głębokiego - znalazły się w niej wyjaśnienia podstawowych pojęć związanych z tą dziedziną i różnice pomiędzy poszczególnymi typami sieci neuronowych. Opisano tutaj również metody programowania algorytmów używanych w uczeniu głębokim i sposoby ich wdrażania. Dzięki lekturze lepiej zrozumiesz sieci neuronowe, nauczysz się ich tworzenia i zastosowania w różnych projektach z zakresu AI. Polecamy tę książkę każdemu, kto: chce zrozumieć, jak działają sieci neuronowe i w jaki sposób się je tworzy specjalizuje się w uczeniu głębokim lub zamierza lepiej poznać tę dziedzinę posługuje się sieciami neuronowymi w programowaniu chce się nauczyć stosować biblioteki Keras i TensorFlow w uczeniu głębokim
Oleg Vasilev, Maxim Lapan, Martijn van Otterlo,...
Deep Reinforcement Learning Hands-On is a comprehensive guide to the very latest DL tools and their limitations. You will evaluate methods including Cross-entropy and policy gradients, before applying them to real-world environments. Take on both the Atari set of virtual games and family favorites such as Connect4.The book provides an introduction to the basics of RL, giving you the know-how to code intelligent learning agents to take on a formidable array of practical tasks. Discover how to implement Q-learning on 'grid world' environments, teach your agent to buy and trade stocks, and find out how natural language models are driving the boom in chatbots.
Reinier van Altena
This practical guide on no-code development with Betty Blocks will take you through the different features, no-code functionalities, and capabilities of the Betty Blocks platform using real-world use cases. The book will equip you with the tools to develop business apps based on various data models, business processes, and more.You’ll begin with an introduction to the basic concepts of the Betty Blocks no-code platform, such as developing IT solutions on various use cases including reporting apps, data tracking apps, workflows, and business processes. After getting to grips with the basics, you’ll explore advanced concepts such as building powerful applications that impact the business straight away with no-code application development and quickly creating prototypes. The concluding chapters will help you get a solid understanding of rapid application development, building customer portals, building dynamic web apps, drag-and-drop front ends, visual modelling capabilities, and complex data models.By the end of this book, you’ll have gained a comprehensive understanding of building your own applications as a citizen developer using the Betty Blocks no-code platform.
Fanny Ip, Jeremiah Crowley
Artificial intelligence (AI) enables enterprises to optimize business processes that are probabilistic, highly variable, and require cognitive abilities with unstructured data. Many believe there is a steep learning curve with AI, however, the goal of our book is to lower the barrier to using AI. This practical guide to AI with UiPath will help RPA developers and tech-savvy business users learn how to incorporate cognitive abilities into business process optimization. With the hands-on approach of this book, you'll quickly be on your way to implementing cognitive automation to solve everyday business problems.Complete with step-by-step explanations of essential concepts, practical examples, and self-assessment questions, this book will help you understand the power of AI and give you an overview of the relevant out-of-the-box models. You’ll learn about cognitive AI in the context of RPA, the basics of machine learning, and how to apply cognitive automation within the development lifecycle. You’ll then put your skills to test by building three use cases with UiPath Document Understanding, UiPath AI Center, and Druid.By the end of this AI book, you'll be able to build UiPath automations with the cognitive capabilities of intelligent document processing, machine learning, and chatbots, while understanding the development lifecycle.
Govindakumar Madhavan
Beginning with basic concepts like central tendency, dispersion, and types of distribution, this course will help you build a robust understanding of data analysis. It progresses to more advanced topics, including hypothesis testing, outliers, and the intricacies of dependent versus independent variables, ensuring you grasp the statistical tools necessary for data-driven decision-making.Moving ahead, you'll explore the mathematical frameworks crucial for machine learning algorithms. Learn about the significance of percentiles, the distinction between population and sample, and the vital role of precision versus accuracy in data science. Chapters on linear algebra and regression will enhance your ability to implement and interpret complex models, while practical lessons on measuring algorithm accuracy and understanding key machine learning concepts will round out your expertise.The course culminates with an in-depth look at specific machine learning techniques such as decision trees, k-nearest neighbors (kNN), and gradient descent. Each chapter builds on the last, guiding you through a logical progression of knowledge and skills. By the end, you will have not only mastered the theoretical aspects but also gained practical insights into applying these techniques in real-world scenarios.
Design Thinking. Jak wykorzystać myślenie projektowe do zwiększenia zysków Twojej firmy
Danuta Piasecka
Zweryfikuj swoje pomysły biznesowe. Szybko i skutecznie! Design thinking, czyli myślenie projektowe. Wbrew pozorom ten sposób podejścia do biznesu nie jest przypisany wyłącznie do wielkich korporacji. Pracować w duchu design thinking może i powinna każda firma, której właścicielowi zależy na zwiększeniu wydajności, szybkim realizowaniu dobrych pomysłów i jeszcze szybszym wycofywaniu się z tych nietrafionych. Jeżeli zatem myślisz o tym, by w swojej - małej lub większej - firmie działać szybciej, a tym samym skuteczniej i z większym zyskiem, ta kursoksiążka jest dla Ciebie. Dlaczego kursoksiążka? Ponieważ jest to pozycja, w której informacje teoretyczne dotyczące samego pojęcia myślenia projektowego ograniczono do minimum. Autorka, bizneswoman, trenerka i moderatorka DT, stawia na wiedzę praktyczną i umiejętność myślenia projektowego, a także dostarczenie Ci narzędzi gotowych do zastosowania od zaraz. Za pośrednictwem kursoksiążki krok po kroku przeprowadzi Cię przez proces projektowania nowych produktów i usług, dzięki którym zwiększysz zyski Twojej firmy.
Design Thinking. Jak wykorzystać myślenie projektowe do zwiększenia zysków Twojej firmy
Danuta Piasecka
Zweryfikuj swoje pomysły biznesowe. Szybko i skutecznie! Design thinking, czyli myślenie projektowe. Wbrew pozorom ten sposób podejścia do biznesu nie jest przypisany wyłącznie do wielkich korporacji. Pracować w duchu design thinking może i powinna każda firma, której właścicielowi zależy na zwiększeniu wydajności, szybkim realizowaniu dobrych pomysłów i jeszcze szybszym wycofywaniu się z tych nietrafionych. Jeżeli zatem myślisz o tym, by w swojej - małej lub większej - firmie działać szybciej, a tym samym skuteczniej i z większym zyskiem, ta kursoksiążka jest dla Ciebie. Dlaczego kursoksiążka? Ponieważ jest to pozycja, w której informacje teoretyczne dotyczące samego pojęcia myślenia projektowego ograniczono do minimum. Autorka, bizneswoman, trenerka i moderatorka DT, stawia na wiedzę praktyczną i umiejętność myślenia projektowego, a także dostarczenie Ci narzędzi gotowych do zastosowania od zaraz. Za pośrednictwem kursoksiążki krok po kroku przeprowadzi Cię przez proces projektowania nowych produktów i usług, dzięki którym zwiększysz zyski Twojej firmy.
Design Thinking. Jak wykorzystać myślenie projektowe do zwiększenia zysków Twojej firmy
Danuta Piasecka
Zweryfikuj swoje pomysły biznesowe. Szybko i skutecznie! Design thinking, czyli myślenie projektowe. Wbrew pozorom ten sposób podejścia do biznesu nie jest przypisany wyłącznie do wielkich korporacji. Pracować w duchu design thinking może i powinna każda firma, której właścicielowi zależy na zwiększeniu wydajności, szybkim realizowaniu dobrych pomysłów i jeszcze szybszym wycofywaniu się z tych nietrafionych. Jeżeli zatem myślisz o tym, by w swojej - małej lub większej - firmie działać szybciej, a tym samym skuteczniej i z większym zyskiem, ta kursoksiążka jest dla Ciebie. Dlaczego kursoksiążka? Ponieważ jest to pozycja, w której informacje teoretyczne dotyczące samego pojęcia myślenia projektowego ograniczono do minimum. Autorka, bizneswoman, trenerka i moderatorka DT, stawia na wiedzę praktyczną i umiejętność myślenia projektowego, a także dostarczenie Ci narzędzi gotowych do zastosowania od zaraz. Za pośrednictwem kursoksiążki krok po kroku przeprowadzi Cię przez proces projektowania nowych produktów i usług, dzięki którym zwiększysz zyski Twojej firmy.