Inne - Programowanie

Sztuczna inteligencja dla bystrzaków

John Mueller, Luca Massaron

Dowiedz się, co sztuczna inteligencja daje społeczeństwu Poznaj zastosowania SI w robotach, dronach i samochodach autonomicznych Zrozum, z czego wynikają ograniczenia sztucznej inteligencji O co chodzi z tą sztuczną inteligencją? Sztuczna inteligencja - ekscytuje i przeraża. W dodatku jest wszędzie. Chroni przed oszustwami bankowymi, pomaga w leczeniu, obsłudze klientów, a nawet wyborze programów telewizyjnych i sprzątaniu domu. Ta książka wyjaśnia, czym sztuczna inteligencja jest, a czym nie. Zwraca też uwagę na kwestie etyczne związane z jej aktualnymi zastosowaniami oraz prezentuje niesamowite rzeczy, które SI umożliwi ludziom w przyszłości. Jeśli interesujesz się techniką albo po prostu ciekawi Cię ten temat, ta publikacja z pewnością Cię zafascynuje - i sporo nauczy! W książce... Historia sztucznej inteligencji Rola danych Zastosowania SI w aplikacjach komputerowych, medycynie, kosmosie i uczeniu maszynowym Półprawdy wokół SI Roboty i drony

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji

Laurence Moroney

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszynowego muszą nadążać architekci i programiści: aplikacja, w której wykorzystano technologie sztucznej inteligencji, musi pasować do określonego zastosowania. Poszczególne systemy różnią się od siebie, tak samo jak różne są rozwiązywane przez nie problemy. Sztuczna inteligencja ujawni swoje ogromne możliwości tylko, jeśli inżynierowie dostosują swoje aplikacje do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode. W książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli tworzenie modeli sieci neuronowych implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów przetwarzanie języka naturalnego implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving Uczenie maszynowe: nie przestawaj zdobywać wiedzy!

Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1

Stuart Russell, Peter Norvig

Sztuczna inteligencja budzi zachwyt i kontrowersje. W porównaniu z innymi gałęziami nauki jest stosunkowo młoda: liczy około siedemdziesięciu lat, mimo że czerpie ze znacznie starszych idei. Jednak błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji i przeobrażanie osiągnięć nauki w działające technologie sprawiają, że wyrobienie poglądu na całokształt tej dziedziny jest trudnym zadaniem. Warto więc spojrzeć na historię rozwoju sztucznej inteligencji z perspektywy jej współczesnych osiągnięć i dzięki temu lepiej zrozumieć, czym ta nauka jest w swojej istocie i dokąd podąża. Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technologii. Zawiera ogrom rzetelnej wiedzy przekazanej w niezbyt sformalizowany sposób. Opisy, formuły matematyczne i algorytmy, pokazane w formie czytelnego pseudokodu, cechują się przejrzystością i precyzją. Zaprezentowano tu wszystkie ważne idee i koncepcje sztucznej inteligencji, zgodnie z najnowszymi trendami i osiągnięciami. W tomie pierwszym między innymi: koncepcje sztucznej inteligencji różne podejścia do rozwiązywania problemów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji reprezentacja wiedzy i modelowanie, a także wyszukiwanie i planowanie wnioskowanie w warunkach niepewności podejmowanie złożonych decyzji, również w środowisku wieloagentowym Sztuczna inteligencja: to się staje na naszych oczach!

Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2

Stuart Russell, Peter Norvig

Praktycznie codziennie korzystamy z osiągnięć sztucznej inteligencji. Mimo to jej potencjał wciąż jest zagadką: nie wiemy, gdzie leżą granice jej rozwoju i jakie jeszcze technologie przyniesie nam ta relatywnie młoda dziedzina nauki. Równocześnie niektóre zastosowania sztucznej inteligencji budzą niepokój i zmuszają do zadawania trudnych pytań. Jakakolwiek próba odpowiedzi jednak wymaga wiedzy o tym, czym w istocie jest sztuczna inteligencja i jakie są jej ograniczenia. To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i koncepcje nauki o sztucznej inteligencji. Najnowsze technologiczne osiągnięcia zostały pokazane na tle rozwijającej się wiedzy, również z innych dziedzin inżynierii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom, które budzą wątpliwości. Mowa tu o wyrafinowanych technikach uczenia maszynowego, modelach językowych czy widzeniu komputerowym, a także o sprawach, które już dziś wymagają najwyższej troski: o etycznych aspektach sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie związanych z nią technologii i jej perspektywach. W drugim tomie: różne modele i koncepcje uczenia maszynowego przetwarzanie języka naturalnego i modele językowe widzenie komputerowe, w tym generowanie obrazów roboty: percepcja, działanie, uczenie perspektywy sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja: dokąd zmierzasz, technologio?

Sztuczna inteligencja od podstaw

Feliks Kurp

Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizuje w najbliższych dekadach nasze życie. Wśród największych autorytetów świata nauki panuje przekonanie, że stoimy w obliczu przełomu porównywalnego z wynalezieniem i zastosowaniami elektryczności. Sztuczna inteligencja od podstaw to pozycja, która począwszy od opisu klasycznych metod SI, takich jak algorytm genetyczny, algorytm mrówkowy, systemy ekspertowe czy sztuczne życie, zapoznaje Czytelnika z najbardziej zaawansowanymi modelami opartymi na sztucznych sieciach neuronowych. Autor skrupulatnie objaśnia złożone zagadnienia dotyczące zarówno podstaw teoretycznych, jak i budowy i zastosowań takich systemów, nie unika przy tym odwołania do historii ich rozwoju. Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków jak informatyka, mechatronika, a także automatyka i robotyka. Dzięki książce: poznasz historię rozwoju sztucznej inteligencji zdobędziesz wiedzę na temat aktualnych metod AI, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) na podstawie udostępnionych kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji nabędziesz umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji

Szybkie projektowanie. Zapanuj nad chaosem zadań i presją czasu

Steve McConnell

Zespoły projektowe borykają się z ciągłym niedostatkiem czasu. Napięte do granic możliwości terminy wymuszają na software developerach narzucenie morderczego tempa pracy. Takie podejście sprawia, że albo dostarczony produkt nie spełnia oczekiwań, albo nie udaje się dotrzymać terminu. Co gorsza, ciągła praca pod presją czasu powoduje chroniczne przemęczenie i problemy zdrowotne, nie wspominając już o braku sił i czasu na rozwój, który w branży IT ma kolosalne znaczenie. Książka ta jest praktycznym, zdroworozsądkowym poradnikiem metod projektowania. Opisane w tej książce strategie pracy pozwolą na usprawnienie procesu projektowego i przyśpieszenie go. Przedstawiono tu również takie zagadnienia, jak zarządzanie ryzykiem, podstawy projektowania aplikacji oraz planowanie cyklu życia projektu. Mimo że nie są bezpośrednio związane z metodami szybkiego projektowania, to jednak mają kluczowe znaczenie dla produktywności zespołu. Naturalnie, nie istnieje jedna magiczna metoda przydatna w każdych warunkach — w tej książce opisano i krytycznie przeanalizowano najprzydatniejsze rozwiązania z różnych branż tworzenia oprogramowania. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: strategie szybkiego projektowania i sprawdzone rozwiązania rozwiązania przyśpieszające realizację projektu, takie jak prototypowanie, języki szybkiego projektowania, ale i zasady motywowania zespołu oraz zasady wydajnej współpracy najczęściej popełniane błędy, ich przyczyny i konsekwencje oparte na rzeczywistych wydarzeniach studia przypadków dobieranie właściwych metod do poszczególnych projektów Odzyskaj kontrolę nad swoim projektem i zrealizuj go w terminie! Steve McConnell jest głównym inżynierem oprogramowania i dyrektorem generalnym w spółce Construx Software Builders. Jest także członkiem organizacji IEEE Computer Society oraz ACM. McConnell jest aktywnym programistą, koncentruje się głównie na projektowaniu komercyjnego oprogramowania „celofanowego” (ang. shrink-wrap). Współpracuje z wieloma znanymi firmami, w tym z korporacją Microsoft. Wraz z żoną i z dziećmi mieszka w Bellevue, w stanie Waszyngton.

Tableau Prep Cookbook. Use Tableau Prep to clean, combine, and transform your data for analysis

Hendrik Kleine

Tableau Prep is a tool in the Tableau software suite, created specifically to develop data pipelines. This book will describe, in detail, a variety of scenarios that you can apply in your environment for developing, publishing, and maintaining complex Extract, Transform and Load (ETL) data pipelines.The book starts by showing you how to set up Tableau Prep Builder. You’ll learn how to obtain data from various data sources, including files, databases, and Tableau Extracts. Next, the book demonstrates how to perform data cleaning and data aggregation in Tableau Prep Builder. You’ll also gain an understanding of Tableau Prep Builder and how you can leverage it to create data pipelines that prepare your data for downstream analytics processes, including reporting and dashboard creation in Tableau. As part of a Tableau Prep flow, you’ll also explore how to use R and Python to implement data science components inside a data pipeline. In the final chapter, you’ll apply the knowledge you’ve gained to build two use cases from scratch, including a data flow for a retail store to prepare a robust dataset using multiple disparate sources and a data flow for a call center to perform ad hoc data analysis.By the end of this book, you’ll be able to create, run, and publish Tableau Prep flows and implement solutions to common problems in data pipelines.

Tablice informatyczne. Algorytmy

Piotr Wróblewski

Cała wiedza w jednym miejscu! Nie pamiętasz jakiegoś algorytmu? Nie wiesz, jaką strukturę danych należy zastosować? Nie masz pojęcia, jak wyznaczyć złożoność obliczeniową algorytmu? Nie martw się, Twoje problemy należą już do przeszłości! Tablice informatyczne. Algorytmy pozwolą Ci szybko odnaleźć i przypomnieć sobie podstawowe zagadnienia dotyczące algorytmów i ich zastosowania. Będą doskonałą ściągą na wykładach lub laboratoriach, a nawet w pracy. Przykłady opracowane w C++ lub pseudokodzie pomogą właściwie zrozumieć i wdrożyć odpowiednie rozwiązania. Podstawowe pojęcia Złożoność obliczeniowa Algorytmy rekurencyjne Wyszukiwanie i sortowanie Typy i struktury danych Grafy i algorytmy grafowe Systemy liczbowe Kodowanie i kompresja Algorytmika nigdy nie była prostsza!