Tworzenie doświadczeń klientów. Wydanie II poszerzone

Artur Urbański, Lucyna Dziewa

W świecie nieograniczonej konkurencji postaw na klientocentryczność Klientocentryczność to strategia orientująca działania firmy na potrzeby klienta, czyli tego, kto rzeczywiście ją żywi. To jego decyzje zakupowe: kupić – nie kupić, wrócić po kolejne towary lub usługi – nie wrócić, decydują o przyszłości Twojego biznesu. W zglobalizowanym, cyfrowym świecie handlu wygrywają ci, którzy potrafią odpowiednio zadbać o odbiorcę swojej oferty. Jeśli chcesz należeć do tego grona ― ta książka jest dla Ciebie! Kluczowym zwrotem, wokół którego koncentruje się treść poradnika napisanego przez Artura Urbańskiego i Lucynę Dziewę, jest customer experience (CX), co definiuje się jako wszystkie doświadczenia, emocje i wrażenia klienta, jakie pojawiają się u niego w trakcie korzystania z usług lub zakupu produktów. W drugim wydaniu autorzy jeszcze mocniej skupiają się na cyfrowych aspektach CX. Znajdziesz tu więc między innymi wskazówki dotyczące zastosowania map doświadczeń klientów w różnych działaniach firm, a także informacje o tym, jak dzięki sztucznej inteligencji poprawić doświadczenie klienta. Poznasz również przykłady użycia kanwy projektowania doświadczeń w projektach cyfrowych. Wreszcie ― dowiesz się, jak korzystać z wiedzy o klientach w projektowaniu systemów informatycznych. Mamy nadzieję, że ta książka będzie stanowiła przewodnik i pierwsze źródło informacji dla wszystkich, którzy chcą ze zrozumienia i lepszego zaspokojenia potrzeb klientów poprzez cyfrowe rozwiązania uczynić swoją przewagę konkurencyjną. ze wstępu

Tworzenie makr w VBA dla Excela 2010/2013. Ćwiczenia

Mirosław Lewandowski

Sprostaj zadaniom na wszystkich stopniach zaawansowania! Zautomatyzuj operacje pożerające Twój czas dzięki rejestratorowi makr Zapoznaj się z przystępnym opisem elementów języka VBA Dowiedz się, co zrobić, by uzyskać określone efekty działań Kolejne wersje Excela, najpopularniejszej aplikacji biurowej, są coraz dokładniejsze i wygodniejsze. Jego prawdziwa siła tkwi jednak w języku VBA. Ten język programowania, przeznaczony do samodzielnego ustalania i modyfikowania zadań dla Excela, przydaje się wszędzie tam, gdzie nie wystarczają podstawowe formuły i funkcje. Jednocześnie jest na tyle nieskomplikowany, że posługiwać się nim mogą nie tylko programiści. W książce Mirosława Lewandowskiego znajdziesz wskazówki na temat tego, jak stworzyć makra zwykłe i niezwykłe i jak używać ich w codziennej pracy. W krótkim czasie uczynisz z Excela sprawne centrum zarządzania Twoimi zadaniami. Dzięki tej publikacji dowiesz się, jak projektować makra i jak włączać do nich zaawansowane operacje czy polecenia. Nauczysz się tworzyć interaktywne formularze, zrozumiesz, co to są stałe i zmienne, a także poznasz możliwości pętli. Twoje makra staną się odporne na błędy, a opisane tu dodatki niejednokrotnie ułatwią Ci pracę. Moc konkretnych przykładów pozwoli Ci poznać VBA w akcji! Bezpieczeństwo i rejestrowanie makr Uruchamianie zapisanych projektów i szybkie sortowanie danych Interakcja ze skoroszytem, zmienne i stałe Deklarowanie typów i określanie zasięgów zmiennych Pętle i formularze Dialog z użytkownikiem i obsługa błędów Makro a funkcja Przykłady z życia wzięte Słowo o Windows API Praca z wieloma skoroszytami Wstążka w Office i okno edytora VBA Skróty klawiaturowe używane w Excelu i edytorze VBA VBA - wszystko w Twoich rękach!

Uczenie maszynowe dla programistów

Drew Conway, John Myles White

Wyciągnij najlepsze wnioski z dostępnych danych! Maszyna myśląca jak człowiek to marzenie ludzkości. Dzięki dzisiejszej wiedzy i dostępnym narzędziom wciąż przybliżamy się do jego spełnienia. Zastanawiasz się, jak nauczyć maszynę myślenia? Jak sprawić, żeby podejmowała trafne decyzje oraz przewidywała najbliższą przyszłość na podstawie przygotowanych modeli? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta wspaniała książka. Dzięki niej poznasz język R, nauczysz się eksplorować dostępne dane, określać wartość mediany i odchylenia standardowego oraz wizualizować powiązania między kolumnami. Gdy opanujesz już solidne podstawy teoretyczne, możesz śmiało przejść do kolejnych rozdziałów i zapoznać się z klasyfikacją binarną, tworzeniem rankingów oraz modelowaniem przyszłości przy użyciu regresji. Ponadto zrozumiesz, jak tworzyć systemy rekomendacyjne, analizować sieci społeczne oraz łamać szyfry. Książka ta jest doskonałą lekturą dla pasjonatów analizy danych i wyciągania z nich wniosków. Każdy rozdział książki jest poświęcony konkretnemu zagadnieniu uczenia maszynowego: klasyfikacji, predykcji, regresji, optymalizacji i wreszcie rekomendacji. Czytelnik nauczy się konstruować proste algorytmy uczenia maszynowego (i przepuszczać przez nie próbki danych) za pomocą języka programowania R. Uczenie maszynowe dla programistów jest więc znakomitą lekturą dla programistów parających się czy to projektami komercyjnymi, czy to rządowymi, czy wreszcie akademickimi. Skonstruuj prosty klasyfikator bayesowski odróżniający wiadomości treściwe od niechcianych na podstawie ich zawartości. Używaj regresji liniowej do przewidywania liczby odwiedzin najpopularniejszych stron WWW. Naucz się optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy. Statystycznie skonfrontuj poglądy polityków, używając rejestru głosowań. Zbuduj system rekomendacji wartościowych twitterowców. Naucz się czytać i analizować dane! Książka ta stanowi świetny przegląd przypadków i tuzina różnych technik uczenia maszynowego. Jest ukierunkowana na proces dochodzenia do rozwiązania, a nie gotowe recepty ani abstrakcyjne teorie; dzięki temu jej materiał jest dostępny dla wszystkich programistów, ale też przysłowiowych „umysłów ścisłych” — Max Shron, OkCupid  

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#!

Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego

Mark Fenner

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań w niemal wszystkich branżach. Ten spektakularny postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania. Obecnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami. Znajomość tych bibliotek i narzędzi umożliwia tworzenie systemów uczących się nawet tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki. Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w minimalnym stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i najczęściej używane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego. Następnie pokazano praktyczne zasady implementacji uczenia maszynowego z wykorzystaniem najdoskonalszych bibliotek i narzędzi Pythona. Opisano używane dziś komponenty systemów uczących się, w tym techniki klasyfikacji i regresji, a także inżynierię cech, która pozwala przekształcać dane na użyteczną postać. Przeanalizowano liczne algorytmy i najczęściej stosowane techniki uczenia maszynowego. Pokrótce przedstawiono modele grafowe i sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, jak również połączenie tych technik z bardziej zaawansowanymi metodami, przydatnymi choćby w pracy na danych graficznych i tekstowych. W książce między innymi: algorytmy i modele uczenia maszynowego zasady oceny skuteczności systemów uczących techniki przekształcania danych techniki uczenia maszynowego do obrazu i tekstu sieci neuronowe i modele grafowe biblioteka scikit-learn i inne narzędzia Pythona Uczenie maszynowe z Pythonem: od dziś dla każdego!

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. 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!

Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa

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!

VBA dla Excela 2019 PL. 234 praktyczne przykłady

Witold Wrotek

Włącz supermoce Excela - skorzystaj z VBA! Poznaj możliwości makropoleceń Odkryj konstrukcje języka VBA Naucz się wykorzystywać je w Excelu Excela używa się dosłownie wszędzie - pełni funkcję uniwersalnego programu do przeprowadzania obliczeń naukowych, statystycznych i finansowych, analizy najrozmaitszych danych, wizualizacji wyników i tworzenia rozbudowanych raportów. Nie bez znaczenia są też oferowane przez niego możliwości automatyzacji działań oraz prowadzenia interakcji z użytkownikami arkusza i innymi aplikacjami pakietu Microsoft Office - co zapewnia zastosowanie makropoleceń opracowanych za pomocą języka Visual Basic for Applications. Jeśli chcesz wejść na wyższy poziom i dowiedzieć się, jak upraszczać i przyspieszać swoją pracę z Excelem, sięgnij po tę książkę! W niezwykle prosty sposób zaprezentuje Ci ona możliwości makr, metody ich tworzenia, konstrukcje języka VBA i najrozmaitsze sposoby ich zastosowania. Wiedza nie jest tu oderwana od rzeczywistości - zilustrowano ją praktycznymi przykładami, dzięki czemu szybko nauczysz się nie tylko programować, ale też rozwiązywać prawdziwe problemy, z którymi na co dzień mierzy się wielu użytkowników Excela. Makropolecenia i język VBA w Excelu Korzystanie z edytora języka VBA Komunikacja z użytkownikiem aplikacji Zastosowanie zmiennych i obiektów arkusza Używanie instrukcji warunkowych i podprogramów Obsługa zdarzeń i korzystanie z zakresów arkusza Zastosowanie funkcji arkuszowych i elementów sterujących Z VBA w Excelu trafisz prosto do celu!

W tym szaleństwie jest metoda. Powieść o zarządzaniu projektami

Marcin Żmigrodzki

Literatura piękna i praktyczna równocześnie Jeśli chcesz, albo musisz, nauczyć się zarządzania projektami, ale nie przepadasz za suchym językiem poradników biznesowych - to książka dla Ciebie! Oto Twój podręcznik skutecznego rozwoju firmy za pomocą projektów, Twoja lektura do poduszki i wreszcie - Twoja ulubiona powieść. Na jej kartach opisano historię firmy Project Inc., czyli średniej wielkości przedsiębiorstwa z branży informatycznej, od lat działającego gdzieś w Europie. Do niedawna wiodło mu się całkiem nieźle, ale ostatnio skuteczny mechanizm biznesowy zaczął się psuć. Rośnie presja konkurencji, a marże spadają. Prezes Project Inc. dostrzega problem, jednak pełni samozadowolenia pracownicy nie przyjmują do wiadomości konieczności zmian. Na scenę wkracza więc konsultant... Tego, co było dalej, dowiesz się z tej książki - a przy okazji poznasz trudną sztukę zarządzania projektami. Opanujesz oczywiście służące temu celowi techniki i metody, ale będzie to dopiero początek. Pierwszy krok. Jak bowiem zauważa autor, praktyk z wieloletnim doświadczeniem, głównym problemem większości firm jest brak umiejętności wdrażania owych technik i metod oraz koncentrowania się na zmianie w perspektywie długofalowej. Tymczasem doskonalenie zarządzania projektami to droga zaplanowana na kilka lat. Niestety, na podróżujących nią czyhają tysiące pułapek w postaci bodźców, które przekierowują uwagę na inne tory. Trzeba nauczyć się przed tym bronić... Mamy nadzieję, że literacka forma opowieści o firmie Project Inc. przypadnie Ci do gustu. Uzmysłowi istnienie dobrych praktyk projektowych, uczuli Cię na typowe błędy i pozwoli uniknąć wynikających z nich zagrożeń.

Wieczne opóźnienie. Zarządzanie projektami IT

Marcin Dąbrowski

Czas, czas, czas goni nas Naglący termin, niedoczas, permanentne opóźnienie - oto najwierniejsi towarzysze i zarazem najwięksi wrogowie kierownika projektu. Nawet certyfikowani project managerowie, ludzie z ogromną wiedzą i nie mniejszym doświadczeniem, raz po raz znajdują się w sytuacji, w której potrzeba naprawdę wielkiej psychicznej odporności, by się nie poddać. Otrzymują do realizacji projekty spóźnione już w momencie startu prac. Muszą współpracować z klientami nastawionymi na wieczne "nie" lub takimi, którym sprzedawca obiecał uczynić realnym to, co absolutnie nierealne... Niestety, mądra teoria zarządzania projektami IT nader często ma się nijak do rzeczywistości. Autor książki, wieloletni kierownik projektów, mierzy się w niej właśnie z tą powszechną, choć może mało elegancką praktyką zarządzania projektami. To szczególne kompendium wiedzy, "projektowej czarnej magii", zawiera sprawdzone recepty dla kierowników projektów oraz kierowników organizacji IT, a także rady dotyczące tego, jak działać w krytycznych sytuacjach oraz jak unikać: niedoszacowania projektów w IT opóźnień w ich realizacji sporów wewnątrz zespołu projektowego konfliktów z innymi project managerami, działami wdrożeniowymi, zespołem handlowym niedomówień w relacjach z klientami oddawania niedopracowanego produktu wszelkiego rodzaju zagrożeń - od kar za opóźnienia po zerwanie kontraktu Autor podzielił się swoim dużym doświadczeniem w nadzorowaniu strategicznych projektów w międzynarodowych organizacjach. Zaskakuje znakomitą syntezą oceny skomplikowanych sytuacji oraz trafną analizą ich przyczyn, uwarunkowaną złożonością zaangażowanych stron, psychologią głównych aktorów, czasami sprzecznymi celami w organizacjach, a także różnie rozumianymi założeniami i zasadami niby oczywistymi dla wszystkich. Książka zawiera wiele case'ów z bogatej praktyki autora, co utrzymuje duże zainteresowanie w trakcie lektury, daje możliwość utożsamienia się z osobą decyzyjną zarządzającą dużymi projektami, zmienia perspektywę patrzenia i myślenia. Różne sytuacje i warianty rozwoju projektu oraz eskalacji sytuacji pozwalają zastanowić się nad mechanizmami i skutkami podejmowanych decyzji. Poruszane zagadnienia są niezwykle pragmatyczne i wszechstronne, pokazują wszystkie aspekty projektu ― od jego genezy do zakończania. Książka nie jest teoretycznym kompendium o metodykach, ale bazuje na psychologii biznesu, emocjach oraz sprzeczności interesów ― przez co jest niezwykle wartościowa. Po jej przeczytaniu czytelnik z pewnością zada sobie pytanie: czemu ciągle popełniamy tyle błędów, skoro zachowania i ich skutki są takie oczywiste i przewidywalne? Piotr Piątosa, CEO Ant Solutions, CEO Comarch Healthcare Bardzo interesująca i potrzebna książka dla wszystkich osób, które chcą w umiejętny sposób zarządzać lub współuczestniczyć w świadomy sposób w projektach. Dokładne analizy autora, poparte ogromnym doświadczeniem praktycznym. Umiejętna synteza przekazana w formie zrozumiałych zaleceń pozwoli na unikanie błędów, ale przede wszystkim na świadome zrozumienie tego, co się dzieje w projekcie na różnych jego etapach, oswoić i umiejętnie sobie radzić w trudnych sytuacjach. Przedstawiona metodologia w pełni zgadza się z moimi doświadczeniami, osoby, która przez kilkanaście lat nadzorowała projekty po stronie klienta ― od poziomu specjalisty do członka zarządu. Intuicyjne zrozumienie i podejście stosowane przeze mnie w wielu projektach znajduje w tej książce swoje racjonalne i przekonujące uzasadnienie. Jednocześnie książka ta jest idealnym narzędziem dla osób, które "zmieniają stronę" z klienta na dostawcę, daje mnóstwo praktycznych wskazówek i rozbija "wieże strachu". Obowiązkowa lektura dla wszystkich, uczestników projektu, w zasadzie pod każdą szerokością geograficzną. Napisana w sposób zrozumiały dla osób, które pierwsze projekty mają za sobą. Dla początkujących może stanowić swego rodzaju instrukcję obsługi przy pierwszych realizacjach projektowych. Czyta się łatwo, przejrzyste argumentacje, poparte przykładami i podsumowanie wniosków. Książka, do której można i należy wracać. Bardzo pomocna również dla takich osób jak ja, które po latach pracy w korporacji po stronie klienta pracują jako doradcy, konsultanci, freelancerzy po stronie dostawców. Zaprawieni w boju uczestnicy projektów znajdą w tej książce wiele obserwacji, z którymi się zgodzą, ale wartością tej pozycji jest jej kompleksowość i korelacja różnych zagadnień. Zachęcam do czytania. Jedna z lepszych lektur biznesowych, jakie miałem przyjemność przeczytać. Polecam nie tylko dla projektów IT, ale również dla innych projektów w dobie postępującej digitalizacji. Rafał Markiewicz, CTO E-Plus Gruppe & KPN International, CTO BASE, CEO Nexus Telecom Z dużym zainteresowaniem przeczytałem nową książkę Marcina Dąbrowskiego o zarządzaniu projektami IT pt. Wieczne opóźnienie. W przeciwieństwie do wielu pozycji dostępnych na naszym rynku nie traktuje ona o metodykach projektowych, a skupia się przede wszystkim na praktycznych aspektach współpracy w relacji dostawca - klient. Marcin przedstawia opis cyklu życia projektu oczami dostawcy, dokładnie analizując każdą z jego faz od momentu wyceny, sprzedaży, przez fazę wdrożenia, aż po sukces albo ewentualne opóźnienia, kary lub zerwanie kontraktu. Każda z tych faz jest bardzo szczegółowo poddana analizie, która pokazuje dokładnie, co dzieje się w jej trakcie po stronie klienta i dostawcy. Książkę polecam przede wszystkim menedżerom pracującym w firmach będących odbiorcami projektów informatycznych. Pozwoli ona im lepiej zrozumieć swoich dostawców, ich sposób działania, problemy, a co za tym idzie ― skuteczniej dobierać metody zarządzania projektami dostarczanymi przez dostawców zewnętrznych. Po przeczytaniu tej książki wielu z nich może odkryć, dlaczego stosowane przez nich do tej pory praktyki nie przynosiły pożądanych efektów. Pozycja ewidentnie godna polecenia, nie ma drugiej takiej obecnie na rynku! Marek Lenz, CIO Bank Pekao S.A. Wieczne opóźnienie. Prawie każdy prowadzący projekty się z tym zderzył. Czytając tę książkę dowiesz się o przyczynach opóźnień i sposobach na ich eliminację od strony dostawcy. Daje się wyczuć wyraźnie, że mocno akcentowana jest perspektywa dostawcy w projekcie, nie jest to jednak ograniczenie ― to doskonały materiał dla klienta, aby lepiej zrozumieć mechanizmy powstawania problemów i dzięki temu postarać się wypracować sposoby zapobiegania opóźnieniom. Dlatego to materiał do analizy nie tylko dla dostawców rozwiązań IT, to materiał również, a może szczególnie, dla ich klientów. Jestem w stanie sobie wyobrazić zespół managerów, którzy po lekturze tej książki, znając tajemnice szarej i rzadko omawianej na forach rzeczywistości prowadzonych projektów, są w stanie tak poprowadzić projekt, żeby uniknął on pułapki opóźnień. Uwaga, ostrzegam! Czytając możesz się trochę frustrować, bo będziesz czytał/a o tym co często widzisz na co dzień w swojej pracy. Bartłomiej Irzyński, CTO Vectra/Multimedia Polska Marcin świetnie opisuje realia prowadzenia dużych i skomplikowanych projektów IT. Doskonale definiuje podstawowe, najczęściej popełniane błędy i pokazuje, jak ich unikać. Dobrze byłoby móc przeczytać tę pozycję 20 lat temu. Książka ta, podobnie jak prawo lotnicze, pisana jest krwią dostawców IT. Autor trafnie argumentuje, że etyczny i mądry proces zakupowy warunkuje już na samym początku sukces lub porażkę projektu. Największą uwagę należy zatem przykładać do zamawiania i kontraktowania. Na szczęście nowoczesne firmy przechodzą dziś na model zwinny (agile) zarządzania projektami, co powoduje, że proces zarządzania zmianami i oczekiwaniami klienta jest bliski rzeczywistości. Agile czyni cuda w relacji klient - dostawca. Rafał Styczeń, Founder & CEO, Ailleron | IIF Czytając tę książkę, w mojej głowie wciąż przewija się słowo "uczciwość". Wybrzmiewa ono w praktycznie każdej omawianej kwestii. Uczciwość przede wszystkim ― wobec klienta, ale też wobec siebie nawzajem w firmie. Dla mnie uczciwość i wzajemny szacunek to bardzo ważne wartości. Podoba mi się, że Marcin promuje je w swojej książce. Świetnie się ją czyta, lekko ― jest napisana prostym językiem, bez pompy i żargonu. Autor maluje kompletny obraz, na którym pokazane są zgrabnie i merytorycznie zarówno te procesy, które wszyscy znają, jak na przykład etapy projektu, jak i te niepisane zasady, które nierzadko decydują o sukcesie albo porażce. W trakcie lektury myślałam wielokrotnie, że inżynierowie pracujący w projektach z klientami koniecznie powinni przeczytać tę książkę. Jest bardzo praktyczna. We mnie wzbudza zaufanie. Ewa Maciaś, Director of Engineering, Google Biorąc książkę Wieczne opóźnienie. Zarządzanie projektami IT do ręki, zastanawiałem się, czym może się ona różnić od wielu podobnych pozycji dostępnych na rynku. I zostałem pozytywnie zaskoczony. Od pierwszych stron widać, że książka napisana jest przez praktyka z wieloletnim doświadczeniem w pracy nad dużymi projektami ― który chętnie się nim dzieli. Autor nie skupia się nad teorią zarządzania projektami, pokazuje natomiast, jak ważne jest holistyczne podejście do wszystkich aspektów związanych z projektami, od rozpoczęcia procesu sprzedaży, aż do zakończenia projektu. Książka w klarowny sposób pokazuje, co należy robić, aby projekt zakończył się sukcesem, ale również czego koniecznie się wystrzegać. Warto też dodać, co na pewno jest dużą zaletą tej książki ― fajnie się ją czyta. Leszek Cygan, Manager, IBM Bardzo ciekawa pozycja opisująca w kompleksowy sposób proces realizowania projektów informatycznych, uwzględniający zjawiska i obszary, które można określić jako "szara strefa", czyli między innymi przestrzeń różnic w celach pomiędzy działami w firmie, dynamice w relacji pomiędzy dostawcą a klientem, przecinające się kompetencje wewnątrz firmy itd. Nie ma zbyt wielu pozycji, które opisują te obszary w tak dosłowny sposób, dlatego uważam, że warto zapoznać się ze spostrzeżeniami autora. Lucjan Sosna, Senior Director Software Engineering, Sabre Corporation Skutecznie i do celu! Trzymasz w ręku książkę, którą napisano z myślą o wypełnieniu luki między teorią a praktyką. To nie jest kolejny typowy podręcznik. To guidebook, z którego możesz skorzystać w każdym momencie, aby zainspirować się i odnaleźć właściwe rozwiązanie. Znajdziesz w nim praktyczne i skuteczne narzędzia z obszarów biznesowo-organizacyjnych, ale także ludzkich ― z licznymi przykładami z codziennego życia autora. Autor to manager z wieloletnim doświadczeniem w zarządzaniu polskimi oraz zagranicznymi projektami, który opiera się na własnej wiedzy, dobrych praktykach, ale również popełnionych błędach. Zapewniam, że czytając tę książkę niejednokrotnie dopadnie Cię efekt, który dosięgał mnie, a nazwałam go "Hmm, rzeczywiście !". Podczas czytania wielu fragmentów zatrzymasz się na chwilę, aby zastanowić się nad swoim działaniem... i przyznasz autorowi rację. Magdalena Firek-Gundelach, Head of People Ailleron, Global HR Manager Brown Brothers Harriman, HR Manager Philip Morris Polska

Wprowadzenie do SQL. Jak generować, pobierać i obsługiwać dane. Wydanie III

Alan Beaulieu

SQL jest idealnym narzędziem do pracy z danymi. Mimo upływu lat jego znaczenie nie maleje, a sam język wciąż jest unowocześniany i rozwijany. Dziś szczególnie przydają się jego ogromne możliwości w zakresie przetwarzania danych. Co ciekawe, SQL pozwala również na stosowanie technik służących do zarządzania ogromnymi zbiorami informacji czy korzystanie z nierelacyjnych baz danych. Osoba, która obok Pythona czy R radzi sobie z SQL i potrafi z morza danych wyodrębnić użyteczne informacje, jest wyjątkowo cennym pracownikiem. To przystępny podręcznik, dzięki któremu programiści szybko opanują podstawy SQL - nauczą się tworzenia aplikacji bazodanowych, przeprowadzania zadań administracyjnych oraz generowania raportów. Ujęto tu takie zagadnienia jak zapytania SELECT, filtrowanie danych oraz ich konwersja, grupowanie i agregacja. Znalazło się tutaj także wprowadzenie do transakcji, przedstawiono też zasady tworzenia widoków, złączeń i ograniczeń. To wydanie zostało uzupełnione omówieniem funkcji analitycznych, strategii pracy z ogromnymi bazami danych oraz zagadnień związanych z big data. W każdym rozdziale zaprezentowano kluczowe koncepcje SQL, które dodatkowo wyjaśniono na podstawie wielu dokładnie omówionych przykładów. Ćwiczenia zamieszczone na końcu poszczególnych rozdziałów pomogą w sprawdzeniu i utrwaleniu zdobytej wiedzy. Dzięki książce: opanujesz podstawy języka SQL i ważniejszych funkcji zaawansowanych zaczniesz pisać zapytania SQL nauczysz się tworzyć obiekty bazy danych poznasz sposoby współdziałania zbiorów danych i zapytań dowiesz się, jak konwertować i przetwarzać dane za pomocą funkcji wbudowanych SQL SQL. Znajdź cenne informacje w oceanie danych!

Wprowadzenie do zarządzania operacjami i łańcuchem dostaw. Wydanie V

Cecil B. Bozarth, Robert B. Handfield

Zarządzanie operacjami i łańcuchem dostaw jest złożoną dziedziną wiedzy. Oprócz znajomości konkretnego procesu trzeba wiedzieć, w jakim szerszym kontekście jest on osadzony i jakie warunki musi spełnić, aby przebiegać w zadowalający sposób. Jeśli płynność łańcucha dostaw zostanie zachwiana, może dojść do poważnych konsekwencji dla całej organizacji. Z drugiej strony stosowanie technik i narzędzi zarządzania operacjami i łańcuchem dostaw jest warunkiem rozwoju firmy. Menedżerowie dysponujący tymi umiejętnościami są cenionymi pracownikami. To piąte, uzupełnione wydanie podręcznika zarządzania operacjami i łańcuchem dostaw, uwzględniające obecne wymagania rynku pracy oraz zmiany w otoczeniu biznesowym. Książka pozwala łatwo zrozumieć związek między potrzebami firmy, planowaniem jej rozwoju a technikami stosowanymi w zarządzaniu operacyjnym, zaopatrzeniu i logistyce. W spójny i wyczerpujący sposób przedstawia takie narzędzia jak metoda six sigma, DMAIC, diagramy Pareta, analiza progu rentowności, drzewa decyzyjne i wiele innych. Omawia też techniki prognozowania, w tym modele wygładzania wykładniczego, dostosowanie sezonowe, MAPE, MAD, MFE. Dużo miejsca poświęcono tu zarządzaniu w ramach łańcucha dostaw. Treść została zorganizowana tak, aby maksymalnie wspierać proces przyswajania wiedzy i jej zrozumienia. W książce: zasady podejmowania decyzji dotyczących organizacji produkcji i usług mierniki wydajności i mapowanie procesów zarządzanie jakością zarządzanie mocą produkcyjną i zaopatrzeniem planowanie zagregowane i model just-in-time Zarządzanie operacjami i łańcuch dostaw? To po prostu musi działać dobrze!

Współbrzmienie. Znajdź wspólny język z odbiorcami Twojej prezentacji

Nancy Duarte

Współbrzmienie. Znajdź wspólny język z odbiorcami Twojej prezentacji Napisanie książki o efektywnej i inspirującej komunikacji jest nie lada wyzwaniem, skoro takie dzieło musi uosabiać to, co propaguje. Nancy Duarte w zupełności się to udało. Fascynująca. Przekonująca. Do cna praktyczna. Ta książka to skarb!Patrick Lencioni Mało kto wzbudza we mnie takie zainteresowanie, jak świetny mówca. Zawsze chciałem być kimś takim, od czasu, kiedy ubiegałem się o funkcję przewodniczącego w siódmej klasie podstawówki. Choć zaszedłem daleko od tamtego czasu, nigdy do końca nie rozumiałem, co to znaczy być światowej klasy mówca, dopóki nie przeczytałem Współbrzmienia Nancy Duarte. Przeczytaj tę książkę, wchłoń ją, wprowadź jej zasady w życie, a wkroczysz na drogę chwały wielkiego mówcy. Ken Blanchard, współautor książki Jednominutowy menedżer Sprawność w snuciu opowieści, empatia i kreatywność leżą u podstaw komunikacji, nauki i rozwoju. Współbrzmienie uczy nas, jak odkryć w sobie i opanować te zdolności, aby wykorzystać je produktywnie i z pożytkiem.Biz Stone, współzałożyciel Twittera Współbrzmienie zabierze Cię w fascynującą podróż przez planowanie i wygłaszanie naprawdę nietuzinkowych oraz pamiętnych prezentacji, które mogą nawet wpłynąć na losy świata. Każdy, kto pragnie zmieniać świat, musi koniecznie zapoznać się z tą książką. Po raz kolejny Nancy proponuje nam coś niesamowitego!Garr Reynolds, autor książek Zen prezentacji i Porywający preZENter Twórz prezentacje, które jeszcze długo będą rozbrzmiewać w sercach Twojej publiczności Na początku było słowo. Kiedy odkryto jego perswazyjną moc, słowo zawładnęło masową wyobraźnią. Nieco później za sprawą prezentacji multimedialnych zostało ono wyparte przez obraz. Wyobraź sobie jednak, że Twoim głównym narzędziem prezentacji nie jest komputer, ale Ty sam i Twój werbalny przekaz. Żadna inna forma komunikacji nie dorównuje potędze starannie dobranych i wypowiedzianych słów. Dorobek przedstawionych w tej książce wybitnych postaci jest tego najlepszym świadectwem. Dowiedz się, jak porwać publiczność — zawsze i wszędzie, nawet bez technicznych wspomagaczy. Najwięksi mówcy potrafią wprowadzić publiczność w prawdziwy trans, oczarować ją i zdobyć jej niepodzielną uwagę. Jak to robią? Siła skutecznej prezentacji tkwi w doskonale poprowadzonej opowieści. Szybko przekonasz się, jak efektywna jest komunikacja biznesowa oparta na tej formie przekazu. Oryginalna i fascynująca książka Nancy Duarte pokaże Ci, jak przekształcić dowolną prezentację w porywającą przygodę. Odkryjesz, jak zrozumieć publiczność, opracować przekonującą treść i przeciągnąć wszystkich na swoją stronę. Prezentacja jest potężnym narzędziem perswazji, a koncepcje wyrażane w formie opowieści dodatkowo wzmacniają jej moc. Teraz będziesz mógł osiągnąć taką biegłość w dziedzinie prezentacji, jakiej pozazdrościłby Ci sam Arystoteles. Jak tworzyć angażujące i aktywizujące publiczność prezentacje? Jak wykorzystać mity i filmy do tworzenia fascynujących opowieści? Jak docierać do różnego typu odbiorców wśród swoich słuchaczy? Jak budować treści motywujące i unikać przekazów demotywujących? Jak wykluczać szumy komunikacyjne oraz być blisko odbiorcy? Jak budować wypowiedzi, by były pełne merytorycznie i przekonujące? Jak wygłaszać prezentacje, które zmieniają świat?

Wybrane problemy zarządzania procesami kształcenia w społeczeństwie informacyjnym

Janusz Janczyk

Praca zawiera główne tezy z obszaru nowoczesnych form zarządzania i organizacji procesów kształcenia. Prezentuje genezę nauczania opartego na nowoczesnych środkach technicznych, z e-learningiem włącznie. W zakresie teoretycznym i badawczym omawia społeczne i techniczne aspekty upowszechnienia się e-learningu w Polsce. Dokonuje deskrypcji znaczenia ICT względem jej zastosowań edukacyjnych w kontekście społecznej asymilacji.

Wybrane zagadnienia informatyki technicznej. Modelowanie i przetwarzanie informacji w warunkach niepewności

Agnieszka Oniśko (red. naukowy)

Nieodzownym elementem modelowania danych i wnioskowania jest niepewność. Jej źródłem może być sama wiedza, źródła danych, czy też błąd pomiaru urządzenia wynikający z jego skończonej dokładności. Niepewność wyrażona może być na rożne sposoby, np. przez dane brakujące, zmienne ukryte lub nieprecyzyjne wartości. W monografii zamieszczono prace, które prezentują przykłady przetwarzania informacji i modelowania w warunkach niepewności oraz ich zastosowanie w rożnych dziedzinach, takich jak biologia, ekonomia, medycyna, czy też nawigacja morska. Autorzy sięgnęli po różnorodne metody modelowania, takie jak algorytmy wielokryterialnego podejmowania decyzji, metody heurystyczne, sieci bayesowskie, czy układy równań różniczkowych zwyczajnych. Prace zebrane w niniejszej monografii stanowią ważny wkład w dziedzinę modelowania systemów rzeczywistych, w których niepewność jest istotnym elementem.

Z korzyścią dla wszystkich. Historia firmy RE/MAX i płynąca z niej lekcja

Phil Harkins (Author), Keith Hollihan (Author), Dave Liniger (Foreword)

Realizacja marzeń - także tych biznesowych - to przede wszystkim ciężka praca. Większość osób nie wychodzi jednak nawet z bloków startowych. Dlaczego tak się dzieje? Ponieważ ludzie często mylą marzenia z pomysłami. Pomysł jest tylko koncepcją. Aby zbudować firmę, jakiej pragniemy, potrzebujemy pomocy innych ludzi - mężczyzn i kobiet, pełnych pasji wojowników rynku. Żeby jednak pozyskać ich dla swego pomysłu, musimy najpierw przekształcić go w marzenie i zacząć je realizować zgodnie z pięcioma krokami do sukcesu. Krok 1. Spisz swój pomysł, uważnie dobierając słowa. Krok 2. Połącz go z innymi pomysłami, aby w pełni wykorzystać jego potencjał. Krok 3. Sprawdź pomysł — przekonaj się, czy da się go sprzedać. Krok 4. Rozwiń pomysł. Krok 5. Nazwij pomysł marzeniem i sprzedaj je. Historia firmy RE/MAX, o której opowiada ta książka, to modelowy przykład sukcesu osiągniętego dzięki marzeniu zrealizowanemu w najlepszy możliwy sposób. Z korzyścią dla wszystkich - oto hasło od początku przyświecające Dave’owi Linigerowi, założycielowi i prezesowi RE/MAX, jednego z największych światowych gigantów sprzedających nieruchomości. Z korzyścią dla wszystkich - pracowników, partnerów biznesowych i klientów: oto droga, jaką wybrał Liniger, by urzeczywistnić swoje marzenie i przekuć je w sukces. Czy mu się to udało? Spójrzmy na fakty: Nikt na świecie nie sprzedaje więcej nieruchomości niż RE/MAX! Phil Harkins jest dyrektorem generalnym Linkage Inc., globalnej firmy konsultingowej współpracującej z setkami organizacji na świecie. Do grona jej klientów należy wiele firm z listy „Fortune 1000”, a także urzędy publiczne oraz placówki służby zdrowia. Phil Harkins napisał kilka książek, w tym Powerful Conversations: How High Impact Leaders Communicate, Click! oraz The Art and Practice of Leadership Coaching. Często występuje jako ekspert w dziedzinie przywództwa. Przemawia podczas konferencji, seminariów i programów szkoleniowych organizowanych na całym świecie. Keith Hollihan jest pisarzem. Współpracował przy pisaniu książek z wieloma ekspertami ds. biznesu i przywództwa. Brał też udział w pracach nad artykułami poświęconymi najróżniejszym kwestiom istotnym dla współczesnych liderów. Jest współredaktorem książki Enlightened Power: How Women Are Transforming the Practice of Leadership. RE/MAX to organizacja skupiająca franczyzowe biura nieruchomości w 97 krajach: niemal 6400 biur nieruchomości i ponad 92 000 agentów – tyle osób zaufało systemowi RE/MAX. Twórcami największej i sprzedającej najwięcej nieruchomości na świecie sieci RE/MAX są Dave i Gail Liniger. Koncepcja Linigera, by stworzyć sieć znakomicie zorganizowanych i świadczących profesjonalne usługi biur pośrednictwa w obrocie nieruchomościami powstała w 1973 roku w Denver, w stanie Colorado, i szybko zaowocowała rozwojem sieci na terenie Stanów Zjednoczonych oraz Kanady. W 1994 roku partnerzy Linigera i master franczyzobiorcy na rynku amerykańskim, Walter Shneider i Frank Polzler, z sukcesem przenieśli model RE/MAX na rynek europejski, gdzie obecnie znajduje się niemal 1500 biur RE/MAX i ponad 12 000 agentów w 33 krajach. Ponad 5 lat temu rozpoczęliśmy budowanie sieci biur pod najbardziej rozpoznawalną w branży marką RE/MAX również na terenie Polski. Dziś możemy się poszczycić 21 biurami nieruchomości i ponad 100 agentami. Zapraszamy na nasze strony: www.remax-polska.pl www.remax-polska.tv www.facebook.pl/remaxpoland www.issuu.com/remaxpoland

Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python

John Hearty

Uczenie maszynowe przyczyniło się do powstania wielu innowacyjnych technologii. Pojazdy autonomiczne, mechanizmy rozpoznawania obrazów, badania genetyczne, a także dynamiczne dostosowywanie prezentowanych treści do preferencji odbiorcy to tylko niektóre przykłady. Możliwości związane z rozwojem tych technik sprawiają, że analityka danych i zaawansowane uczenie maszynowe stają się wyjątkowo cenną wiedzą. Dotyczy to szczególnie nowatorskich technik analizy danych, takich jak głębokie uczenie, algorytmy częściowo nadzorowane i metody zespołowe. Niniejsza książka jest przystępnie napisanym podręcznikiem, dzięki któremu poznasz niektóre zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Szczególną uwagę poświęcono tu algorytmom uczenia maszynowego: zostały dokładnie wyjaśnione, opisano ich zastosowanie oraz topologię, metody uczenia i miary wydajności. Każdy rozdział uzupełniono o wykaz źródeł, pomocny w dalszym zgłębianiu tematu. Dodatkowo przedstawiono wiele cennych wskazówek dotyczących specyfiki pracy analityka danych. Do prezentacji przykładów wybrano język Python z uwagi na jego wszechstronność, elastyczność, prostotę oraz możliwość stosowania do specjalistycznych zadań. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: identyfikacja struktur i wzorców w zbiorach danych stosowanie sieci neuronowych praca z językiem naturalnym modele zespołowe i poprawa ich elastyczności narzędzia uczenia maszynowego w Pythonie Zaawansowane uczenie maszynowe — poznaj algorytmy przyszłości! John Hearty — jest autorytetem w dziedzinie analityki danych i inżynierii infrastruktury. Przez pewien czas zajmował się modelowaniem zachowań gracza i infrastrukturą dużych zbiorów danych w Microsofcie. Ważniejszymi jego projektami były modelowanie umiejętności gracza w grach asymetrycznych i modele segmentacji graczy mające na celu zindywidualizowanie rozgrywki. Obecnie Hearty jest niezależnym ekspertem, szczególnie cenionym przez zespoły zajmujące się eksploracją danych. W wolnym czasie tworzy modele uczenia maszynowego w Pythonie.