Administrowanie sieciowymi systemami operacyjnymi Windows Serwer i Linux Serwer

Bartosz Mrosek, Krzysztof Chrobok

Administrowanie sieciowymi systemami operacyjnymi Windows Serwer i Linux Serwer dla każdego Technika i studenta IT to podręcznik przygotowany z myślą o każdym uczniu oraz studencie związanym z kierunkami informatycznymi. Główną tematyką jest konfiguracja i zarządzanie sieciowymi systemami operacyjnymi Windows i Linux, dlatego książka będzie niezastąpioną pomocą podczas przygotowywania się do egzaminów zawodowych, jak i zaliczenia semestru. Zagadnienia opisane w książce zostały odpowiednio ułożone i podzielone na odrębne tematy, gdzie każda usługa to jeden, odrębny rozdział, kolejno omawiający krok po kroku konfigurację usług zarówno w środowiskach Linux jak i Windows. Podręcznik przygotuje użytkownika do instalacji systemu i konfiguracji kluczowych usług, czyli: SSH, Active Directory, Samba SMB, FTP, RDP, e-mail, HTTP oraz NAT.

Algebra i jej zastosowania

Anna Romanowska

Podręcznik do wykładów z algebry na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej powstał na podstawie wykładów „Algebra i jej zastosowania 1, 2” oraz „Wybrane zagadnienia algebry” prowadzonych przez autorkę na tym wydziale przez wiele lat. Zrozumienie książki wymaga od Czytelnika znajomości algebry liniowej oraz elementów logiki i teorii mnogości w zakresie wykładanym na pierwszym roku studiów matematycznych. Podręcznik zawiera podstawowe informacje należące do kanonu jednosemestralnego kursu algebry tradycyjnie wykładanego na większości wydziałów matematycznych, ale materiał jest znacznie obszerniejszy. Poza działami „klasycznymi” dotyczącymi grup, pierścieni przemiennych i ciał omówione są również struktury mniej klasyczne, ale mające coraz większe znaczenie zarówno w algebrze, jak i jej zastosowaniach. Tematy są dobrane w sposób pozwalający na wskazanie pewnych kierunków zastosowań w innych dziedzinach matematyki. Książka zawiera sporo przykładów, brakuje w niej jednak zadań do samodzielnego rozwiązania, których dołączenie planowane jest w przyszłości.

Algebra liniowa

Jerzy Topp

Jest to najnowsza wersja podstawy wykładów i ćwiczeń dla studentów informatyki, prowadzonych przez autora na Uniwersytecie Gdańskim, Politechnice Gdańskiej i w Państwowej Wyższej Szkole Zawodowej w Elblągu. Treść obejmuje: podstawowe struktury algebraiczne, liczby zespolone, wielomiany, macierze, układy równań liniowych, wyznaczniki, przestrzeń wektorową, przekształcenia liniowe, iloczyn skalarny i ortogonalność wektorów, wartości własne, formy kwadratowe i elementy geometrii analitycznej. Teorię przedstawiono w sposób czytelny i ścisły, dowodząc prawie wszystkie twierdzenia. Ważniejsze pojęcia, twierdzenia i metody algebry liniowej zilustrowane są w ponad 300 rozwiązanych przykładach. Do zrozumienia materiału wystarczą standardowe wiadomości i umiejętności matematyczne na poziomie szkoły średniej.  

Algebra liniowa z geometrią analityczną 1

Mateusz Woronowicz

Niniejsza książka dedykowana jest studentom pierwszego roku matematyki oraz tym studentom pozostałych kierunków ścisłych, którzy interesują się algebrą liniową i podstawami geometrii analitycznej. Powstała ona w związku z wykładem pt. "Algebra liniowa z geometrią analityczną 1" prowadzonym przez  jej autora dla studentów matematyki stosowanej na Wydziale Informatyki Politechniki Białostockiej. Na treści prezentowane w tej książce składają się: algebraiczne preliminaria dotyczące teorii grup i pierścieni, w tym pierścieni wielomianów, liczby zespolone, rachunek macierzowy, układy równań liniowych, teoria przestrzeni i odwzorowań liniowych, elementy geometrii analitycznej w przestrzeni i na płaszczyźnie (wektory, proste, płaszczyzny), przykłady zastosowań algebry liniowej w zagadnieniach geometrycznych oraz kryptografii.

Algorytmika dla studenta i technika programisty INF.04

Jerzy Kluczewski

Książka "Algorytmika dla studenta i technika programisty" to podręcznik, dzięki któremu czytelnik, bez względu na stopień zaawansowania, zrozumie podstawowy myślenia algorytmicznego. Książka wprowadza w tajniki programowania poprzez zrozumienie zasad projektowania metod rozwiązywania prostych jak i skomplikowanych problemów za pomocą komputera. Dla ułatwienia nauki autor przedstawia bogaty zestaw narzędzi i dzieli treści pod względem zaawansowania. W książce autor sklasyfikował algorytmy, podzielił je na kategorie i wyjaśnił szereg podstawowych pojęć związanych z obszernym zagadnieniem tej dziedziny nauki. Przybliżył typowe struktury danych i ich funkcje. Przedstawił bogaty zestaw typowych algorytmów liniowych, arytmetycznych, znakowo-tekstowych wyjaśniając odmiany i wersje rozwiązywania typowych problemów. Zapoznał użytkownika ze znanymi schematami pracy w plikami, sortowaniem danych, szyfrowaniem od prostych po zaawansowane konstrukcje. Dodatkową zaletą omawianych treści są zadania i przykłady gotowe do pobrania i uruchomienia. Autorem książki jest Jerzy Kluczewski, długoletni instruktor Akademii CISCO CCNA. W swoim dorobku autorskim posiada już wiele publikacji książkowych i zbiory zadań o tematyce związanej z sieciami komputerowymi. Swoje doświadczenie zdobywał podczas pracy w przemyśle, obecnie jest wykładowcą Uniwersytety WSB Merito w Gdańsku.

Analiza matematyczna dla ekonomicznych kierunków studiów

Krystyna Pruska, Dorota Pekasiewicz

 Podręcznik akademicki zawiera rozważania teoretyczne, przykłady o charakterze matematycznym i ekonomicznym oraz zadania do samodzielnego rozwiązania. Przeznaczony jest dla studentów z różnych kierunków ekonomicznych i o różnym stopniu zaawansowania wymagań matematycznych. Zagadnienia wstępne zawierają elementy logiki, teorii mnogości i topologii. Przedstawione są tu także zbiory liczb rzeczywistych i zespolonych oraz relacje. W kolejnych rozdziałach zaprezentowane są ciągi liczb rzeczywistych i punktów z wielowymiarowych przestrzeni rzeczywistych, rzeczywiste funkcje jednej i wielu zmiennych oraz rachunek różniczkowy w tym zakresie, ciągi funkcji rzeczywistych, szeregi liczb rzeczywistych i funkcji rzeczywistych oraz rachunek całkowy rzeczywistych funkcji jednej i wielu zmiennych. W podręczniku zaprezentowane są również równania różniczkowe zwyczajne i metody ich rozwiązywania oraz elementy równań różnicowych.

Analytic and Algebraic Geometry 2

Tadeusz Krasiński, Stanisław Spodzieja

The volume is dedicated to three mathematicians celebrating in 2017 the jubilees of 70th and 60th birth anniversaries: Arkadiusz Ptoski, Kamil Rusek and Krzysztof Kurdyka. They all have contributed significantly to the success of the annual conferences Analytic and Algebraic Geometry since 1983 till now.

Annales Mathematicae Silesianae. T. 22 (2008)

Komitet Redakcyjny

Na treść niniejszego tomu składa się między innymi rozwiązanie równania funkcyjnego pochodzącego od reguły kwadraturowej Gaussa. Jest to najprostsza reguła kwadraturowa zawierająca niewymierne współczynniki węzłów. Równania z tego typu współczynnikami nie były dotąd rozważane, a są to istotne zagadnienia, pozwalają bowiem charakteryzować wielomiany wysokiego stopnia z użyciem małej liczby punktów pośrednich.

Annales Mathematicae Silesianae. T. 23 (2009)

Komitet Redakcyjny

Kolejny tom otwiera wspomnienie o zmarłym w grudniu 2006 r. matematyku Profesorze Andrzeju Lasocie, który był nie tylko wybitnym uczonym, ale także znakomitym wykładowcą, wychowawcą wielu pokoleń polskich matematyków. W tomie zamieszczono ponadto zarówno artykuły zawierające nowe wyniki z analizy matematycznej i algebry, jak i sprawozdania z konferencji i sympozjów naukowych.

Applied Geospatial Data Science with Python. Leverage geospatial data analysis and modeling to find unique solutions to environmental problems

David S. Jordan

Data scientists, when presented with a myriad of data, can often lose sight of how to present geospatial analyses in a meaningful way so that it makes sense to everyone. Using Python to visualize data helps stakeholders in less technical roles to understand the problem and seek solutions. The goal of this book is to help data scientists and GIS professionals learn and implement geospatial data science workflows using Python.Throughout this book, you’ll uncover numerous geospatial Python libraries with which you can develop end-to-end spatial data science workflows. You’ll learn how to read, process, and manipulate spatial data effectively. With data in hand, you’ll move on to crafting spatial data visualizations to better understand and tell the story of your data through static and dynamic mapping applications. As you progress through the book, you’ll find yourself developing geospatial AI and ML models focused on clustering, regression, and optimization. The use cases can be leveraged as building blocks for more advanced work in a variety of industries.By the end of the book, you’ll be able to tackle random data, find meaningful correlations, and make geospatial data models.

Applying Math with Python. Over 70 practical recipes for solving real-world computational math problems - Second Edition

Sam Morley

The updated edition of Applying Math with Python will help you solve complex problems in a wide variety of mathematical fields in simple and efficient ways. Old recipes have been revised for new libraries and several recipes have been added to demonstrate new tools such as JAX.You'll start by refreshing your knowledge of several core mathematical fields and learn about packages covered in Python's scientific stack, including NumPy, SciPy, and Matplotlib. As you progress, you'll gradually get to grips with more advanced topics of calculus, probability, and networks (graph theory). Once you’ve developed a solid base in these topics, you’ll have the confidence to set out on math adventures with Python as you explore Python's applications in data science and statistics, forecasting, geometry, and optimization. The final chapters will take you through a collection of miscellaneous problems, including working with specific data formats and accelerating code.By the end of this book, you'll have an arsenal of practical coding solutions that can be used and modified to solve a wide range of practical problems in computational mathematics and data science.

Artificial Intelligence Basics. A Self-Teaching Introduction

Mercury Learning and Information, N. Gupta, R. Mangla

This book is designed as a self-teaching introduction to the fundamental concepts of artificial intelligence (AI). It begins with the history of AI, the Turing test, and early applications, providing a strong foundation. Later chapters cover the basics of searching, game playing, and knowledge representation. The journey continues with detailed explorations of expert systems and machine learning, equipping readers with essential AI techniques.As the course progresses, you will delve into separate programming chapters on Prolog and Python, learning how to implement AI concepts in these languages. These chapters offer practical coding experience, enhancing your understanding of AI programming. The book culminates with a comprehensive chapter on AI machines and robotics, showcasing numerous modern applications and providing a glimpse into the future of AI technology.Understanding these AI concepts is crucial as they form the basis of many modern technologies and applications. This book ensures a smooth transition from a beginner to a proficient AI practitioner, equipped with both theoretical knowledge and practical skills. By the end of the book, you will have a thorough understanding of AI's history, core principles, and practical implementations, ready to apply this knowledge to real-world problems and projects.

Artificial Intelligence for Cybersecurity. Develop AI approaches to solve cybersecurity problems in your organization

Bojan Kolosnjaji, Huang Xiao, Peng Xu, Apostolis Zarras

Artificial intelligence offers data analytics methods that enable us to efficiently recognize patterns in large-scale data. These methods can be applied to various cybersecurity problems, from authentication and the detection of various types of cyberattacks in computer networks to the analysis of malicious executables.Written by a machine learning expert, this book introduces you to the data analytics environment in cybersecurity and shows you where AI methods will fit in your cybersecurity projects. The chapters share an in-depth explanation of the AI methods along with tools that can be used to apply these methods, as well as design and implement AI solutions. You’ll also examine various cybersecurity scenarios where AI methods are applicable, including exercises and code examples that’ll help you effectively apply AI to work on cybersecurity challenges. The book also discusses common pitfalls from real-world applications of AI in cybersecurity issues and teaches you how to tackle them.By the end of this book, you’ll be able to not only recognize where AI methods can be applied, but also design and execute efficient solutions using AI methods.*Email sign-up and proof of purchase required

Arystoteles na nowo odczytany. Ryszarda Kilvingtona

Elżbieta Jung

 Książka jest efektem wieloletnich badań dotyczących historii nauki średniowiecznej, mianowicie początków fizyki matematycznej. Można w niej wyodrębnić dwie części: monografię, w której autorka odpowiada na pytanie, czy XIV-wieczna fizyka matematyczna, inspirowana nominalistyczną filozofią Wilhelma Ockhama, doprowadziła do zerwania z jakościową fizyką Arystotelesa już w wieku XIV, oraz – tłumaczenie Kwestii o ruchu Ryszarda Kilvingtona, jednego z twórców szkoły Oksfordzkich Kalkulatorów. Z pozycji nominalistycznej, z jednej strony odrzuca on dużą część podejmowanej przez Arystotelesa problematyki, z drugiej zaś, wypełniając obowiązki nauczycielskie na średniowiecznym uniwersytecie, poddaje teorie Stagiryty interpretacji pozwalającej odnaleźć w jego myśli elementy bliskie – jak się Kilvingtonowi wydaje – jego poglądom. W swoich kwestiach Kilvington podejmuje analizę zagadnienia zmian, rozumianych, zgodnie z definicją Arystotelesa, jako ruch przestrzenny, zmiany jakościowe oraz ilościowe w ujęciu nominalistycznym, czyniąc matematykę właściwym językiem opisu przyrody. Są one też rezultatem jego nauczania, czasami zapisu ćwiczeń odbywanych w klasie ze studentami, zatem tekst ten ma również walor historyczny, ponieważ pokazuje nam, jak wielkie wymagania stawiano studentom średniowiecznym i jak dobrze się z nich wywiązywali. Jakiego rodzaju były to „obliczenia” i jakie dzięki nim można osiągnąć rezultaty, Czytelnik dowie się z lektury książki.

Bioinformatics with Python Cookbook. Solve advanced computational biology problems and build production pipelines with Python and AI tools - Fourth Edition

Shane Brubaker

If you've ever felt overwhelmed by the vast number of Python tools available for bioinformatics, you're not alone. The Bioinformatics with Python Cookbook is a recipe-based guide that explores practical approaches for solving classic bioinformatics challenges, showing you which Python packages work best for each task.You’ll start with the essential Python libraries for data science and bioinformatics, then move through key workflows in sequencing analysis, quality control, alignment, and variant calling. Along the way, you’ll pick up modern coding practices, explore recent advances in bioinformatics research, and gain hands-on experience with libraries such as NumPy, pandas, and sci-kit learn. This book walks you through core bioinformatics tasks such as phylogenetic analysis and population genomics while familiarizing you with the wealth of modern public bioinformatics databases. You’ll learn cloud computing approaches used by researchers, set up workflow orchestration systems for controlling bioinformatics pipelines, and see how AI and the use of large language models (LLMs) are reshaping the field–right down to designing proteins and DNA.By the end of this book, you’ll be ready to apply Python for real bioinformatics work and launch bioinformatics pipelines for your research.

Buduję swoją pierwszą drukarkę 3D

Szymon Terczyński, Damian Gąsiorek, Marek Smyczek, Grzegorz Kądzielawski

Książka Buduję swoją pierwszą drukarkę 3D skierowana jest dla osób, które chcą poglądowo zapoznać się z technologiami przyrostowymi, a w szczególności technologią FDM (Fused Deposition Modeling), poznać historię technologii przyrostowych na świecie, a także dowiedzieć się jak można zbudować własną i tanią drukarkę 3D. Nie jest to podręcznik teoretyczny, skupiający się na szczegółowym opisie każdej technologii czy też współczesnej drukarki. Stanowi natomiast pełny, praktyczny przewodnik, opisujący proces budowy i użytkowania drukarek 3D na przykładzie modelu Prusa i3. Zawiera także instrukcję montażu niecodziennego projektu drukarki 3D z odzyskanych, starych napędów CD ROM.   Książka ta, to również dowód i przykład jak obecnie wygląda współpraca uczelni wyższej z wybranymi szkołami średnimi (Zespół Szkół Nr1 z Piekar Śląskich oraz Śląskie Techniczne Zakłady Naukowe z Katowic). Współpraca szkół średnich z pracownikami Politechniki Śląskiej to dowód na wspieranie młodych talentów, a owocem tego jest między innymi budowa własnych drukarek, czyli urządzeń mechatronicznych, łączących konstrukcję, napędy i sterowanie. Tematyka związana z drukiem 3D jest jednym z filarów przemysłu 4.0 i coraz więcej firm poszukuje osób, które potrafią drukować modele przestrzenne. Autorzy tej książki to zespół międzypokoleniowy i interdyscyplinarny. Utalentowany uczeń Śląskich Technicznych Zakładów Naukowych z Katowic, Szymon Terczyński i jego nauczyciel mgr inż. Marek Smyczek. Pracownik Politechniki Śląskiej, również mentor i opiekun naukowy Szymona, dr hab. inż. Damian Gąsiorek prof. PŚ. Ważnym ogniwem łączącym przemysł z edukacją jest otoczenie społeczno gospodarcze, które reprezentuje wiceprezes zarządu Grupy Azoty S.A. dr Grzegorz Kądzielawski.

Computer Vision on AWS. Build and deploy real-world CV solutions with Amazon Rekognition, Lookout for Vision, and SageMaker

Lauren Mullennex, Nate Bachmeier, Jay Rao

Computer vision (CV) is a field of artificial intelligence that helps transform visual data into actionable insights to solve a wide range of business challenges. This book provides prescriptive guidance to anyone looking to learn how to approach CV problems for quickly building and deploying production-ready models.You’ll begin by exploring the applications of CV and the features of Amazon Rekognition and Amazon Lookout for Vision. The book will then walk you through real-world use cases such as identity verification, real-time video analysis, content moderation, and detecting manufacturing defects that’ll enable you to understand how to implement AWS AI/ML services. As you make progress, you'll also use Amazon SageMaker for data annotation, training, and deploying CV models. In the concluding chapters, you'll work with practical code examples, and discover best practices and design principles for scaling, reducing cost, improving the security posture, and mitigating bias of CV workloads.By the end of this AWS book, you'll be able to accelerate your business outcomes by building and implementing CV into your production environments with the help of AWS AI/ML services.

Continuity. Eleven sketches from the past of Mathematics

Jerzy Mioduszewski, tłum. Abe Shenitzer

The book was written in the eighties of the last century. Being encouraged by the editorial board of monthly Delta in the person of Professor Marek Kordos, the author’s first aim was a collection of essays about Peano maps, lakes of Wada, and several singularities of real functions. But it was the time when university duties stopped and the author could freely meditate whether this curious mathematics had its roots in the forgotten past. He remembered old authors who began their books with the words “already the ancient Greeks… .” The celebrated nineteenth century, the century of concepts, was preceded by the century of calculations. Going further back we can see Newton, but what and who was there before? Were the centuries between the Ancients and Newton a vacuum in mathematical sciences? Accidentally, the treatise De continuo by Thomas Bradwardine, the Archbishop of Canterbury, led the author into an unknown and strange world of medieval scholastic thought, showing to him the lost thread joining our times with Zeno, Aristotle and Democritus. However, to find this forgotten link a step should be taken beyond pure mathematical thinking. In this extended surrounding we can observe the unity of mathematical concepts being non-existent in the realm of pure mathematics.

Czy fizyka i matematyka to nauki humanistyczne?

Michał Heller, Stanisław Krajewski

Czy jest prawdziwe powiedzenie, że wszystkie nauki dzielą się na fizykę i zbieranie znaczków? W takim razie co z matematyką? Czy nauki ścisłe i humanistyka to organiczne części tej samej, ogólnoludzkiej kultury? Zarówno wśród „zwykłych” ludzi, jak i wśród osób zajmujących się pracą naukową dominuje przeciwstawianie nauk ścisłych, czyli przede wszystkim matematyki i fizyki, naukom humanistycznym. Czasem czyni się to wywyższając ścisłość nauk ścisłych, czasem wskazując na ich ograniczenia, niemożność uchwycenia prawdziwej, żywej złożoności, której nie mogą uchwycić struktury formalne. Tymczasem to przeciwstawienie nie jest absolutne: u źródeł podstawowych pojęć matematyki i fizyki są doświadczenia potoczne, odniesienia do człowieczej perspektywy postrzegania świata, próby jego spontanicznego modelowania, sądy wartościujące – jednym słowem takie zachowania, które można znaleźć również u podstaw nauk humanistycznych. Świat fizyczny jest niemiłosiernie logiczny i dlatego fizyka dopiero wtedy zaczęła odnosić sukcesy, gdy nauczyła się badać świat przy pomocy narzędzi matematycznych. Nie jest jednak pewne, czy obecnie rozwijane teorie matematyczne są najlepszymi możliwymi narzędziami potrzebnymi fizyce lub innym naukom, które chcą formułować prawa, a nie tylko „zbierać znaczki”. Stawiając w tym książkowym dwugłosie pytanie, czy fizyka i matematyka to nauki humanistyczne, nie zamierzamy tego pytania rozstrzygać do końca – odpowiedź na nie zależy od zbyt wielu osobistych i kulturowych preferencji – ale chcemy dać wyraz przekonaniu, że obydwie te dziedziny – nauki ścisłe i humanistyka – są organicznymi częściami tej samej, ogólnoludzkiej kultury. Bez którejkolwiek z nich nasza kultura byłaby płaska i zubożona. Żeby widzieć trójwymiarowo trzeba mieć dwoje oczu.

Czy można mnożyć pieniądze? Zdrowy rozsądek w nauczaniu matematyki

Danuta Zaremba

Przekonaj uczniów, że matma wcale nie musi być nudna i niezrozumiała! Poznaj sposoby skutecznego przekazywania wiedzy Naucz się wzbudzać zainteresowanie matematyką Dowiedz się, czego unikać na swoich lekcjach Matematyka jest najlepszym przykładem przedmiotu, który zupełnie niesłusznie ma opinię trudnego, nudnego i nieprzydatnego w codziennym życiu. Tę złą sławę zawdzięcza głównie przestarzałym metodom edukacyjnym, niepodzielnie panującym w większości polskich szkół, oraz nieinteresującym, z punktu widzenia uczniów, przykładom i zadaniom, które są zmuszeni rozwiązywać. Tymczasem matematyka to pasjonująca dziedzina, która znajduje zastosowanie dosłownie wszędzie i której zawdzięczamy rozwój wielu innych nauk i tysiące wynalazków technicznych. Wyjdź poza schemat i zerwij z tradycją złego nauczania matematyki! Dowiedz się, jak prowadzić interesujące lekcje i zachęcać uczniów do aktywności, poznaj sposoby, dzięki którym dostrzegą zastosowanie zdobytej wiedzy poza murami szkoły, i spraw, aby nauka stałą się dla nich prawdziwą przygodą. Zebrane w tej książce felietony pomogą Ci przygotowywać ciekawe zajęcia, zrozumieć młodych ludzi i wzbudzić w nich pasję do matematyki. Autorka dzieli się swoim bogatym doświadczeniem i nieszablonowym podejściem do tematu, a także pokazuje, jak w pracy nauczyciela stosować dobre praktyki i korzystać z przykładów, które uczą logicznego myślenia, zamiast powielać schematy. Pasja i pomysłowość Nauka przez zabawę Myślenie ponad schematy Nieszablonowe metody Obalanie starych mitów Radość ze zdobywania wiedzy Eksperymenty, które uczą Samodzielne wyciąganie wniosków Błędy jako okazja do nauki Zastosowanie wiedzy w praktyce Przykłady z życia wzięte Spraw, aby lekcje matematyki były niezapomnianą przygodą!

Ćwiczenia z podstaw matematyki wyższej. Algebra liniowa. Geometria analityczna. Optymalizacja liniowa

Andrzej M. Kaczyński

Skrypt zawiera bogaty materiał ćwiczeniowy ze wstępu do matematyki wyższej. Dotyczy on podstaw matematyki, algebry liniowej z optymalizacją liniową oraz geometrii analitycznej. Ma on ułatwić studentom rozpoczynającym studia poznanie, zrozumienie i usystematyzowanie wiedzy z tych podstawowych działów matematyki.

Data Augmentation with Python. Enhance deep learning accuracy with data augmentation methods for image, text, audio, and tabular data

Duc Haba

Data is paramount in AI projects, especially for deep learning and generative AI, as forecasting accuracy relies on input datasets being robust. Acquiring additional data through traditional methods can be challenging, expensive, and impractical, and data augmentation offers an economical option to extend the dataset.The book teaches you over 20 geometric, photometric, and random erasing augmentation methods using seven real-world datasets for image classification and segmentation. You’ll also review eight image augmentation open source libraries, write object-oriented programming (OOP) wrapper functions in Python Notebooks, view color image augmentation effects, analyze safe levels and biases, as well as explore fun facts and take on fun challenges. As you advance, you’ll discover over 20 character and word techniques for text augmentation using two real-world datasets and excerpts from four classic books. The chapter on advanced text augmentation uses machine learning to extend the text dataset, such as Transformer, Word2vec, BERT, GPT-2, and others. While chapters on audio and tabular data have real-world data, open source libraries, amazing custom plots, and Python Notebook, along with fun facts and challenges.By the end of this book, you will be proficient in image, text, audio, and tabular data augmentation techniques.

Deep Learning with TensorFlow and Keras. Build and deploy supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning models - Third Edition

Amita Kapoor, Antonio Gulli, Sujit Pal, François Chollet

Deep Learning with TensorFlow and Keras teaches you neural networks and deep learning techniques using TensorFlow (TF) and Keras. You'll learn how to write deep learning applications in the most powerful, popular, and scalable machine learning stack available.TensorFlow 2.x focuses on simplicity and ease of use, with updates like eager execution, intuitive higher-level APIs based on Keras, and flexible model building on any platform. This book uses the latest TF 2.0 features and libraries to present an overview of supervised and unsupervised machine learning models and provides a comprehensive analysis of deep learning and reinforcement learning models using practical examples for the cloud, mobile, and large production environments.This book also shows you how to create neural networks with TensorFlow, runs through popular algorithms (regression, convolutional neural networks (CNNs), transformers, generative adversarial networks (GANs), recurrent neural networks (RNNs), natural language processing (NLP), and graph neural networks (GNNs)), covers working example apps, and then dives into TF in production, TF mobile, and TensorFlow with AutoML.

Domowe lekcje matematyki. Klasy 4-6

Danuta Zaremba

Twoje dziecko wreszcie zrozumie matematykę! Matematyka nie jest łatwa, wielu uczniów uważa ją za najtrudniejszy przedmiot w szkole. Nierzadko sprawia problemy także tym, którzy jej uczą - nie jest łatwo przygotować lekcje tak, aby uczynić zrozumiałym to, co zrozumieć trudno. Autorka tej książki sama się o tym przekonała, gdy pracowała jako nauczycielka. Teraz dzieli się swoimi pomysłami, jak efektywnie uczyć matematyki w szkole podstawowej. Zawarty w proponowanych scenariuszach lekcji materiał nauczania jest określony podstawą programową nauczania matematyki w szkole podstawowej. Domowe lekcje matematyki to propozycja dla opiekunów, którzy chcą pomóc dzieciom w zrozumieniu matematyki. Każdej lekcji towarzyszą starannie dobrane do tematu ćwiczenia, za pomocą których autorka pokazuje, w jaki sposób rozmawiać z podopiecznym i jakie pytania mu zadawać, aby dostrzegł istotę omawianego zagadnienia. A w efekcie - zrozumiał matematykę, bo, jak twierdzi francuski filozof Alain Badiou, "bez matematyki jesteśmy ślepi". Arytmetyka liczb naturalnych Długość i kąty Ułamki zwykłe i dziesiętne Trójkąty, czworokąty i wielokąty Bryły Liczby ujemne i dodatnie Elementy algebry Odpowiedzi do zadań dostepne są pod tym linkiem.