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.
Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów
Denise Gosnell, Matthias Broecheler
Komputer do pracy potrzebuje liczb i danych. Człowiek chętniej wysnuwa wnioski i wyodrębnia kontekst na podstawie relacji. Te dwa sposoby myślenia są tak odmienne, że komputery do niedawna z trudem wykonywały zadania związane z operowaniem na relacjach. Obecnie może się to zmienić dzięki grafom. Technologie grafowe łączą ludzkie postrzeganie świata i liniową pamięć komputerów. Ich wdrożenie na szerszą skalę będzie stanowić przełom i pozwoli osiągnąć nieznany dziś poziom. Ale najpierw trzeba nauczyć się stosować myślenie grafowe w rozwiązywaniu problemów technicznych. Dzięki tej książce opanujesz podstawy myślenia grafowego. Zapoznasz się z elementarnymi koncepcjami grafowymi: teorią grafów, schematami baz danych, systemami rozproszonymi, a także analizą danych. Dowiesz się również, jak wyglądają typowe wzorce wykorzystania danych grafowych w aplikacjach produkcyjnych. Poznasz sposób, w jaki można te wzorce stosować w praktyce. Pokazano tu, jak używać technik programowania funkcyjnego oraz systemów rozproszonych do tworzenia zapytań i analizowania danych grafowych. Opisano też podstawowe podejścia do proceduralnego przechodzenia przez dane grafowe i ich wykorzystanie za pomocą narzędzi grafowych. W książce: nowy paradygmat rozwiązywania problemów: dane grafowe wzorce wykorzystania danych grafowych przykładowa architektura aplikacji w technologiach relacyjnych i grafowych technologie grafowe a przewidywanie preferencji i zaufania użytkowników filtrowanie kolaboratywne i jego zastosowanie Grafy: przełomowa koncepcja w analizie danych!
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?
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. Praktyczne wprowadzenie
Josh Patterson, Adam Gibson
Technologie wykorzystujące różne formy uczenia maszynowego zaczynają pojawiać się w różnych branżach. Możliwości w tym zakresie stale rosną, podobnie jak zainteresowanie i oczekiwania. Przed podjęciem decyzji o wdrożeniu w firmie tego rodzaju rozwiązań trzeba jednak zadać sobie pytanie, co można i co chciałoby się osiągnąć za pomocą sieci neuronowej. Generalnie uczenie maszynowe opiera się na algorytmach wyodrębniania informacji z surowych danych i reprezentowania ich jako modelu. Model ten następnie służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Co to jednak oznacza w praktyce i jak się implementuje takie algorytmy? Niniejsza książka jest przydatnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych. Zawiera praktyczne informacje, które doceni każdy programista stawiający pierwsze kroki w tej dziedzinie. Przedstawiono tu podstawy deep learningu i wyjaśniono takie pojęcia, jak strojenie sieci, wielowątkowość, wektoryzowanie danych. Opisano, w jaki sposób można wykorzystać otwartą bibliotekę Deeplearning4j (DL4J) do kodowania profesjonalnych procesów uczenia głębokiego. Zaprezentowano metody i strategie trenowania sieci głębokich i uruchamiania procesów uczenia głębokiego w środowiskach Spark i Hadoop. Zagadnienia te zostały zilustrowane gotowymi do zastosowania, praktycznymi przykładami. W tej książce między innymi: ogólne koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych ewolucja sieci neuronowych do sieci głębokich i ich rodzaje dobieranie rodzaju sieci do analizowanego zagadnienia strojenie sieci neuronowych i sieci głębokich korzystanie z narzędzia DataVec do wektoryzowania danych różnych typów stosowanie biblioteki DL4J w środowiskach Spark i Hadoop Uczenie głębokie i sieci neuronowe: przyszłość, która dzieje się dziś!
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!
Rowel Atienza
Oto propozycja dla specjalistów zajmujących się programowaniem sztucznej inteligencji i studentów kształcących się w tej dziedzinie. Autor przybliża tajniki tworzenia sieci neuronowych stosowanych w uczeniu głębokim i pokazuje, w jaki sposób używać w tym celu bibliotek Keras i TensorFlow. Objaśnia zagadnienia dotyczące programowania AI zarówno w teorii, jak i praktyce. Liczne przykłady, czytelna oprawa graficzna i logiczne wywody sprawiają, że to skuteczne narzędzie dla każdego, kto chce się nauczyć budowania sieci neuronowych typu MLP, CNN i RNN. Książka wprowadza w teoretyczne fundamenty uczenia głębokiego - znalazły się w niej wyjaśnienia podstawowych pojęć związanych z tą dziedziną i różnice pomiędzy poszczególnymi typami sieci neuronowych. Opisano tutaj również metody programowania algorytmów używanych w uczeniu głębokim i sposoby ich wdrażania. Dzięki lekturze lepiej zrozumiesz sieci neuronowe, nauczysz się ich tworzenia i zastosowania w różnych projektach z zakresu AI. Polecamy tę książkę każdemu, kto: chce zrozumieć, jak działają sieci neuronowe i w jaki sposób się je tworzy specjalizuje się w uczeniu głębokim lub zamierza lepiej poznać tę dziedzinę posługuje się sieciami neuronowymi w programowaniu chce się nauczyć stosować biblioteki Keras i TensorFlow w uczeniu głębokim