Результати пошуку
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!
Elijah Meeks
D3.js jest biblioteką przeznaczoną do tworzenia zaawansowanych wizualizacji danych w rozmaitych aplikacjach internetowych. Ta solidnie zaprojektowana biblioteka oczywiście umożliwia generowanie wykresów, ale pozwala również na tworzenie map, interaktywnych diagramów, paneli kontrolnych dla danych, raportów i wielu innych animowanych elementów. Zapewnia co najmniej tę samą wydajność co Flash czy aplety Javy, ale jest zintegrowana ze standardami internetowymi i modelem DOM dla HTML. To nie koniec zalet D3.js — to także świetne narzędzie do dynamicznego aktualizowania bardziej standardowych witryn internetowych. Niniejsza książka pozwoli Ci na płynne rozpoczęcie pracy z tą biblioteką, dającą fantastyczne możliwości. Nauczysz się, jak tworzyć interaktywną grafikę i aplikacje sterowane danymi. Zaczniesz od zestawu praktycznych przykładów, dostosowanych do różnego rodzaju wykresów, sieci i map. Wykorzystasz przy tym gotowe układy z biblioteki D3. Zapoznasz się z praktycznymi technikami projektowania zawartości stron, tworzenia animacji i prezentowania zmieniających się danych. Zobaczysz między innymi, jak tworzyć interaktywną grafikę i wykorzystywać dane przesyłane strumieniowo. Dzięki tej książce zrozumiesz: zasady wizualizacji danych, techniki wiązania i wczytywania danych oraz tworzenia elementów graficznych na ich podstawie, metody pracy z grafiką wektorową, tworzenie elementów służących do wizualizacji danych, rozbudowane aplikacje wykorzystujące mapy, sposoby tworzenia kompletnych aplikacji opartych na bibliotece D3, również dla urządzeń przenośnych.
Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych. Wydanie III
Matthew A. Russell, Mikhail Klassen
Internetu nie można rozważać wyłącznie jako tworu techniki. Powstanie tej sieci doprowadziło do rozwoju różnych zjawisk społecznych. Z tej perspektywy na szczególną uwagę zasługują media społecznościowe. Są źródłem informacji, które, właściwie spożytkowane, mogą przynieść niezły dochód. Mogą też dać odpowiedzi na wiele pytań zadawanych przez naukowców z różnych branż. Sama eksploracja tych danych przynosi sporo satysfakcji i radości. Zaskakujące przy tym jest to, że przygotowanie zestawu potrzebnych narzędzi i nauka posługiwania się nimi zabiera naprawdę niewiele czasu i nie wymaga specjalnych talentów! To trzecie, zaktualizowane wydanie popularnego podręcznika dla osób, które chcą zająć się wydobywaniem danych z sieci społecznościowych. Uwzględniono tu zmiany interfejsów API wprowadzone do poszczególnych platform i dodano rozdział o eksploracji Instagrama. Dowiesz się, jak dzięki danym z mediów społecznościowych określić sieć powiązań użytkowników, zorientować się, kto o czym mówi i gdzie się znajduje. Treść bogato zilustrowano przykładami kodu w Pythonie, a także plikami Jupyter Notebook lub kontenerów Dockera. Ciekawym elementem książki jest zbiór receptur dotyczących rozwiązywania konkretnych problemów z Twitterem. W tej książce między innymi: wprowadzenie do świata mediów społecznościowych przybliżenie bogactwa danych zawartych w mediach społecznościowych eksploracja danych za pomocą narzędzi Pythona 3 zaawansowane techniki eksploracji danych, w tym współczynniki TFIDF, podobieństwo kosinusów i rozpoznawanie obrazów tworzenie wizualizacji pozyskanych danych Jakie informacje dziś znajdziesz dzięki danym z Facebooka?
Data Science. Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R
Michael Freeman, Joel Ross
Aby surowe dane przekuć w gotową do wykorzystania wiedzę, potrzebna jest umiejętność ich analizy, przekształcania i niekiedy również wizualizacji. Nagrodą za włożony w to wysiłek jest lepsze rozumienie różnych złożonych zagadnień z wielu dziedzin wiedzy. Co więcej, znajomość procesów programowego przetwarzania danych pozwala na szybkie wykrywanie i opisywanie wzorców danych, praktycznie niemożliwych do dostrzeżenia innymi technikami. Dla wielu badaczy jednak barierą na drodze do skorzystania z tych atrakcyjnych możliwości jest konieczność pisania kodu. Oto podręcznik programowania w języku R dla analityków danych, szczególnie przydatny dla osób, które nie mają doświadczenia w tej dziedzinie. Dokładnie opisano tu potrzebne narzędzia i technologie. Zamieszczono wskazówki dotyczące instalacji i konfiguracji oprogramowania do pisania kodu, wykonywania go i zarządzania nim, a także śledzenia wersji projektów i zmian w nich oraz korzystania z innych podstawowych mechanizmów. Poszczególne kroki tworzenia kodu w języku R wyjaśniono dokładnie i przystępnie. Dzięki tej książce można płynnie przejść do konkretnych zadań i budować potrzebne aplikacje. Zrozumienie prezentowanych w niej treści ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia, co pozwala szybko przystąpić do skutecznego analizowania własnych zbiorów danych. W tej książce między innymi: przygotowanie środowiska pracy i rozpoczęcie programowania w R podstawy zarządzania projektami, kontrola wersji i generowanie dokumentacji ramki danych, pakiety dplyr i tidyr kod do wizualizacji danych i pakiet ggplot2 tworzenie aplikacji i techniki współpracy w zespołach specjalistów Po prostu R i dane. Wyciśniesz każdą kroplę wiedzy!
Debugging Teams. Przez współpracę do lepszej produktywności
Brian W. Fitzpatrick, Ben Collins-Sussman
Debugging Teams. Przez współpracę do lepszej produktywności Programiści i inżynierowie oprogramowania spędzają mnóstwo czasu na zgłębianiu tajników algorytmów, kodu czy technik budowy aplikacji. Bardzo mało uwagi poświęcają jednak takim zagadnieniom, jak komunikacja, skuteczna praca w zespole czy prowadzenie wspólnych projektów. Tymczasem programowanie jest jednym z zadań, które realizuje się w grupie. Oznacza to, że sposób pracy zespołu ma bezpośredni i znaczący wpływ na produktywność i zadowolenie jego członków. Zaniedbanie tej kwestii stało się przyczyną niepowodzenia wielu obiecujących projektów. Niniejsza książka, choć pozornie adresowana do liderów zespołów programistów, tak naprawdę przyda się każdemu, kto bierze udział w dowolnym twórczym grupowym przedsięwzięciu: począwszy od studenckiego klubu, na korporacji architektów skończywszy. Znalazły się tu bardzo praktyczne wskazówki dotyczące efektywnego kierowania zespołem, poruszania się w ramach organizacji oraz budowania zdrowych relacji z użytkownikami. Nie zabrakło porad dotyczących różnych sposobów komunikowania się i skutecznego wpływania na drugiego człowieka, a także metod radzenia sobie z trudnymi ludźmi. Jest to znakomita lektura dla każdego twórczego człowieka! W tej książce: wzorce komunikacyjne a kultura zespołu przywództwo: wzorce i antywzorce skuteczne strategie współpracy z innymi zespołami w ramach organizacji identyfikacja i zażegnywanie zagrożeń związanych z komunikacją zarządzanie opinią publiczną Mniej czasu na kłótnie, więcej na współpracę! Brian Fitzpatrick przez kilka lat prowadził duże projekty inżynieryjne dla firmy Google, takie jak Data Liberation Front i Transparency Engineering. Przed przejściem do Google Fitzpatrick pracował m.in. w Apple i CollabNet. Jest autorem wielu artykułów. Mieszka w Chicago. Ben Collins-Sussman tworzył system kontroli wersji Subversion. Od lat pracuje dla firmy Google, zainicjował projekt Google Code, zajmował się technologią wyświetlania reklam oraz infrastrukturą wyszukiwarki. W wolnych chwilach gra na banjo i komponuje musicale. Mieszka w Chicago z żoną, dziećmi i kotami.
Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe
Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter...
Na naszych oczach dokonuje się przełom: technologie wykorzystujące rozmaite formy sztucznej inteligencji zaczynają się pojawiać w różnych branżach. Niektórzy nawet nie zdają sobie sprawy, jak często i jak powszechnie stosuje się algorytmy uczenia głębokiego. Możliwości w tym zakresie stale rosną. Wzrasta też zapotrzebowanie na inżynierów, którzy swobodnie operują wiedzą o uczeniu głębokim i są w stanie zaimplementować potrzebne algorytmy w konkretnym oprogramowaniu. Uczenie głębokie jest jednak dość złożonym zagadnieniem, a przyswojenie sobie potrzebnych umiejętności wymaga wysiłku. Ta książka stanowi doskonałe wprowadzenie w temat uczenia głębokiego. Wyjaśniono tu najważniejsze pojęcia uczenia maszynowego. Pokazano, do czego mogą się przydać takie narzędzia jak pakiet scikit-learn, biblioteki Theano, Keras czy TensorFlow. Ten praktyczny przewodnik znakomicie ułatwi zrozumienie zagadnień rozpoznawania wzorców, dokładnego skalowania danych, pozwoli też na rzetelne zapoznanie się z algorytmami i technikami uczenia głębokiego. Autorzy zaproponowali wykorzystanie w powyższych celach języka Python - ulubionego narzędzia wielu badaczy i pasjonatów nauki. W książce między innymi: Solidne podstawy uczenia maszynowego i sieci neuronowych Trening systemów sztucznej inteligencji w grach komputerowych Rozpoznawanie obrazów Rekurencyjne sieci neuronowej w modelowaniu języka Budowa systemów wykrywania oszustw i włamań Uczenie głębokie: zajrzyj w przyszłość programowania! Dr Valentino Zokka opracował wiele algorytmów matematycznych i modeli prognostycznych dla firmy Boeing. Obecnie jest konsultantem w branży finansowej. Gianmario Spacagna pracuje w firmie Pirelli, gdzie buduje systemy maszynowego uczenia się i kompletne rozwiązania do produktów informacyjnych. Daniel Slater tworzył oprogramowanie do oceny ryzyka dla branży finansowej. Obecnie zajmuje się systemami do przetwarzania dużych ilości danych i analizy zachowań użytkowników. Peter Roelants specjalizuje się w stosowaniu technik uczenia głębokiego do badań spektralnych obrazów, rozpoznawania mowy czy ekstrakcji danych z dokumentów.
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
Jeremy Howard, Sylvain Gugger
Uczenie głębokie zmienia oblicze wielu branż. Ta rewolucja już się zaczęła, jednak potencjał AI i sieci neuronowych jest znacznie większy. Korzystamy więc dziś z osiągnięć komputerowej analizy obrazu i języka naturalnego, wspierania badań naukowych czy budowania skutecznych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był dostępny głównie dla naukowców. W konsekwencji trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby przystępne dla zwykłych programistów i miały wysoką wartość merytoryczną. Problem polega na tym, że bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje. Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej również praktyczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu mnóstwo wskazówek ułatwiających poprawianie dokładności, szybkości i niezawodności modeli. Nie zabrakło też informacji o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach. W książce między innymi: gruntownie i przystępnie omówione podstawy uczenia głębokiego najnowsze techniki uczenia głębokiego i ich praktyczne zastosowanie działanie modeli oraz zasady ich treningu praktyczne tworzenie aplikacji korzystających z uczenia głębokiego wdrażanie algorytmów uczenia głębokiego etyczne implikacje AI Uczenie głębokie? Dobrze zrozum, dobrze zastosuj!
Deep Learning. Praca z językiem R i biblioteką Keras
Francois Chollet, J. J. Allaire
W ostatnich latach byliśmy świadkami ogromnego postępu technik sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz uczenia głębokiego. Konsekwencje tego błyskawicznego rozwoju są odczuwalne w niemal każdej dziedzinie. Wydaje się, że to jedna z tych technologii, które powinny być dostępne dla jak najszerszej grupy ludzi. Dopiero wtedy uczenie głębokie wykorzysta w pełni swój potencjał i stanie się prawdziwym impulsem rozwoju naszej cywilizacji. Co prawda na pierwszy rzut oka ta niesamowita technologia może wydawać się wyjątkowo skomplikowana i trudna do zrozumienia, warto jednak wykorzystać dostępne narzędzia, takie jak biblioteka Keras i język R, aby implementować mechanizmy uczenia głębokiego wszędzie tam, gdzie okażą się przydatne. Ta książka jest znakomitym przewodnikiem po technikach uczenia głębokiego. Poza wyczerpująco przedstawionymi podstawami znajdziesz tu zasady implementacji tych technik z wykorzystaniem języka R i biblioteki Keras. Dzięki przystępnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom szybko zrozumiesz nawet bardziej skomplikowane zagadnienia uczenia głębokiego. Poznasz koncepcje i dobre praktyki związane z tworzeniem mechanizmów analizy obrazu, przetwarzania języka naturalnego i modeli generatywnych. Przeanalizujesz ponad 30 przykładów kodu uzupełnionego dokładnymi komentarzami. W efekcie szybko przygotujesz się do korzystania z uczenia głębokiego w rozwiązywaniu konkretnych problemów. W tej książce między innymi: podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego wprowadzenie do budowy i trenowania sieci neuronowych uczenie głębokie w przetwarzaniu obrazów modele generatywne tworzące obrazy i tekst perspektywy i ograniczenia uczenia głębokiego Uczenie głębokie: zafascynuj się i zaimplementuj!