Matematyka w grach i grafice 3D. Kurs video. Analiza matematyczna

Wojciech Sterna

Obierz kurs na... algebrę liniową, niezbędną w projektowaniu grafiki 2D i 3D Solidna znajomość poddziedziny matematyki zwanej analizą matematyczną jest obowiązkowa dla każdego programisty zajmującego się grami video czy innymi aplikacjami wyświetlającymi grafiki 2D lub 3D. Jeśli chcesz poznać jej tajniki, sięgnij po nasz kurs. Obejmuje on podstawy pochodnych i całek. Brzmi jak prosto ze szkolnej ławki? Bez obaw – teorię, wzory i równania ograniczymy do niezbędnego minimum, głównie zajmiemy się praktyką. Definiowania będzie tylko tyle, ile potrzeba, by zrozumieć matematyczne tło stojące za omawianymi zagadnieniami. W kursie duży nacisk kładziemy na temat pochodnych funkcji. Zaczniemy od wyjaśnienia, czym jest pochodna, wprowadzimy jej formalną definicję i omówimy, jak obliczyć ją numerycznie i analitycznie. Dalej powiemy o zastosowaniach pochodnej w rozwiązywaniu pewnej klasy problemów optymalizacyjnych. Na koniec skupimy się na pochodnej funkcji parametrycznej, dzięki czemu poznamy sposób wyznaczania wektorów stycznych i normalnych na figurach i kształtach geometrycznych. Druga kluczowa kwestia to odwrotne pochodnej, czyli całki. Zastanowimy się nad koncepcją całki. Dowiemy się, w jaki sposób oblicza się ją numerycznie i analitycznie. Zakończymy omówieniem solidnego przykładu zastosowania całek w programowaniu grafiki 3D. Uwaga! Przykładowe programy zostały napisane z użyciem silnika Unity 3D ze względu na jego powszechność i łatwość użycia. Jednak znaczna większość prezentowanych informacji jest niezależna od silnika i znajdzie zastosowanie w pracy z każdą technologią 3D. Szkolenie pt. Matematyka w grach i grafice 3D. Kurs video. Analiza matematyczna kończy się na poziomie podstawowym/średnim. Przedstawione informacje stanowią solidne fundamenty dla warsztatu matematycznego, jaki powinien mieć każdy, kto zajmuje się programowaniem gier video i jakiejkolwiek technologii 3D. Uczestnik wyniesie z kursu wiedzę na temat istoty i znaczenia analizy matematycznej w programowaniu gier i technologii 3D. Pochodne i całki, będące przedmiotem tego szkolenia, leżą u podstaw coraz szerszej gamy algorytmów związanych na przykład z grafiką czy fizyką, stosowanych w programowaniu gier video i technologii 3D.

Socjotechnika. Kurs video. Inżynieria społeczna w atakach phishingowych

Michał Mamica

Obierz kurs na… znajomość socjotechniki i nie daj się złowić Internet stał się nieodłączną częścią naszego życia – korzystamy z bankowości elektronicznej, serwisów społecznościowych i aplikacji online. Niestety, wraz z wygodą pojawia się zagrożenie w postaci phishingu, czyli ataków cyberprzestępców, które mogą prowadzić do utraty pieniędzy, danych osobowych i dostępu do kont. Hakerzy doskonale wykorzystują inżynierię społeczną, czyli techniki manipulacji, aby skłonić nas do ujawnienia poufnych informacji. Szokujące jest to, że aż 90 procent ataków hakerskich zaczyna się właśnie od socjotechniki! Choć programy antywirusowe i antyphishingowe pomagają, nie ochronią Cię przed wszystkimi zagrożeniami. Oszuści stosują wyrafinowane metody, takie jak fałszywe e-maile, SMS-y, rozmowy telefoniczne czy podrobione strony internetowe. Kluczem do skutecznej obrony jest wiedza – im lepiej zrozumiesz techniki phishingu, tym trudniej będzie Cię oszukać. Jeśli chcesz się nauczyć rozpoznawać zagrożenia, świadomie unikać wyłudzeń i skutecznie bronić przed atakami – ten kurs jest dla Ciebie. Zdobądź praktyczną wiedzę, która pomoże Ci chronić swoje dane, finanse i prywatność w cyfrowym świecie! Szkolenie Socjotechnika. Kurs video. Inżynieria społeczna w atakach phishingowych ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym. Nauczysz się rozpoznawać różne techniki manipulacji i skutecznie się przed nimi bronić. Zdobędziesz umiejętność identyfikowania różnych rodzajów phishingu, takich jak vishing, smishing, spear phishing czy pharming. Dowiesz się, jak zweryfikować nadawcę wiadomości e-mail, nawet jeśli cyberprzestępca podszyje się pod inny adres. Nauczysz się analizować nagłówki wiadomości, sprawdzać adres IP nadawcy i oceniać jego reputację. Opanujesz metody bezpiecznej weryfikacji domeny i sprawdzania załączników pod kątem złośliwego oprogramowania. Dowiesz się, jak wyciągać hash pliku i sprawdzać jego autentyczność. W praktyce ocenisz reputację portfela kryptowalutowego i sprawdzisz wysokość zgromadzonych na nim środków. Poznasz skuteczne metody ochrony przed phishingiem i sposoby zapobiegania atakom. Nauczysz się analizować domenę i bezpiecznie ją weryfikować za pomocą sandboxa. Po ukończeniu kursu będziesz w stanie skutecznie bronić się przed cyberoszustami i podejmować działania prewencyjne. Ten kurs da Ci także solidne podstawy do dalszej nauki cyberbezpieczeństwa, w tym podstawowy wkład do egzaminów certyfikujących, takich jak CompTIA Security+.

C++ w zadaniach. Kurs video. Techniki rozwiązywania złożonych zagadnień

Tomasz Jaśniewski

Obierz kurs na... naukę języka C++ w praktyce Jeśli zastanawiasz się nad karierą programisty lub już się przygotowujesz do tego, by zostać koderem, poważnie rozważ naukę języka C++. Zaprojektowany w latach 80. XX wieku przez duńskiego informatyka Bjarne Stroustrupa C++ rozszerza język C o obiektowe mechanizmy abstrakcji danych i silną statyczną kontrolę typów. Od samego początku pomyślany jako zgodny pod względem kodu źródłowego z C, do dziś pozostaje z nim mocno powiązany. W praktyce C++ określany jest jako język programowania o zastosowaniu ogólnym. Umożliwia on abstrakcję danych i wspiera paradygmaty programowania proceduralnego, obiektowego i generycznego, a także funkcyjnego i modularnego. C++, jako że jest dość uniwersalnym językiem, cieszy się sporą popularnością w programistycznym świecie. Uważany jest za język o tzw. niskopoziomowej specyfice, co oznacza, że ma wiele wspólnego z językiem binarnym. Z jednej strony może to nieco utrudniać pisanie kodu, z drugiej – daje szerokie możliwości. Podczas pracy z nim trzeba pamiętać o samodzielnym zarządzaniu pamięcią i o tym, że stworzonego w C++ kodu nie odczyta komputerowy procesor – trzeba będzie go najpierw przetworzyć na język maszynowy za pośrednictwem kompilatora. Po co sobie tak utrudniać? – zapyta ktoś, kto rozważa naukę kodowania w C++. Warto, ponieważ opanowanie tego języka otwiera przed przyszłym programistą spore możliwości. Po pierwsze, pozwala na dobre poznanie zasad działania sprzętu i systemów, na których pisze się kod. Po drugie, zyskuje się dostęp do bardzo licznych bibliotek. I wreszcie – C++ pozostaje niezwykle popularny, stąd dość często wymaga się go podczas rozmów kwalifikacyjnych i potem w ramach pracy w firmach informatycznych. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu poznasz w praktyce: Najważniejsze klasy i funkcje anonimowe Wyrażenia regularne Inne przydatne funkcje, mechaniki i biblioteki Teorię dziedziczenia klas, sekcji private i public, klasy abstrakcyjnej, a także importowania i modułów Szkolenie C++ w zadaniach. Kurs video. Techniki rozwiązywania złożonych zagadnień ma wymiar mocno praktyczny. Języka C++ będziesz się uczyć przede wszystkim poprzez rozwiązywanie zadań. Autor kursu ogranicza teorię do niezbędnego minimum, wychodzi bowiem z założenia, że najskuteczniej przyswaja się wiedzę, ćwicząc, nie zaś słuchając wywodu na jej temat.

Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe

Jakub Tomasz Gnyp

Obierz kurs na... inteligencję obliczeniową w Pythonie Inteligencja obliczeniowa jest obok machine larning (ML) jedną z gałęzi sztucznej inteligencji, za sprawą której komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez biotechnologię, aż po logistykę – bez potrzeby tworzenia dużych baz danych. Algorytmy te pozwalają na rozwiązywanie problemów takich jak dopasowywanie parametrów w symulacjach czy optymalizacja tras, co ma szerokie zastosowanie w codziennych wyzwaniach biznesowych. Dodatkowo znajomość programowania równoległego pozwala w pełni wykorzystać moc wielordzeniowych procesorów i klastrów obliczeniowych w analizie big data, modelowaniu numerycznym i zaawansowanych projektach AI. Nasze szkolenie pomoże Ci w ciągu 15 godzin opanować techniki algorytmów genetycznych i programowania równoległego, dzięki czemu znacząco zwiększysz efektywność i wydajność swojej pracy. Nauczysz się je stosować w rzeczywistych projektach, od optymalizacji algorytmów ML, przez wzmocnione uczenie (reinforcement learning), po poprawę wydajności modeli, i przyspieszać procesy uczenia. Zdobędziesz ponadto umiejętność oceny, kiedy programowanie równoległe jest najbardziej odpowiednie, a kiedy warto sięgnąć po alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Kurs, który opiera się na najnowszych badaniach i praktycznych zastosowaniach, przygotuje Cię do pracy z nowoczesnymi technologiami. Zdobyta wiedza pozwoli Ci się rozwinąć również w takich dyscyplinach jak big data, bioinformatyka czy rozwój autonomicznych systemów – Twoje umiejętności będą nieocenione przy modelowaniu, przewidywaniu i analizie dużych zbiorów danych. Podczas szkolenia Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe nauczysz się praktycznego stosowania algorytmów genetycznych i programowania równoległego w Pythonie na poziomie średnio zaawansowanym. Zaczniesz od podstaw programowania w Pythonie, w tym instalowania bibliotek, korzystania z Google Colaboratory i pracy z repozytoriami Git. Poznasz teorię obiektowego programowania, typy danych, struktury danych, a także stworzysz własny projekt kalkulatora, przechodząc od wersji w Jupyterze do aplikacji okienkowej. Opanujesz ponadto umiejętność korzystania z bibliotek takich jak numpy, matplotlib i plotly w celu analizy i wizualizacji danych. Zdobędziesz wiedzę na temat algorytmów genetycznych, w tym różnych operatorów selekcji i krzyżowania, jak również nauczysz się ich implementacji w bibliotece PyGAD. Będziesz stosować programowanie równoległe do przyspieszania obliczeń, dzielenia zadań między procesory i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Poznasz zasady selekcji, krzyżowania i mutacji, które pozwolą Ci tworzyć skuteczne algorytmy genetyczne. Nauczysz się definiować własne klasy w Pythonie i używać ich do pracy równoległej. Zrozumiesz, jak pisać wydajny kod i kiedy warto stosować alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Poznasz sposoby korzystania z klastrów obliczeniowych i unikniesz typowych błędów w programowaniu równoległym. Dowiesz się, jak algorytmy genetyczne są używane w przemyśle i nauce, na przykład do optymalizacji rozmieszczenia turbin wiatrowych. Na koniec zastosujesz te techniki w praktycznych projektach, takich jak rozwiązywanie labiryntu i równoległe mnożenie macierzy. Ukończenie szkolenia zapewni Ci solidne podstawy do nauki uczenia wzmacnianego i optymalizacji sieci neuronowych. Rozszerzysz swoje kompetencje w zakresie AI i metod obliczeniowych, nawet jeśli dopiero zaczynasz. Największym wrogiem przy nauce dziedzin ścisłych jest brak nie talentu, a cierpliwości. Materiał na pierwszy rzut oka może się wydawać trudny, ale jeśli próbować pisać kody (lub ich fragmenty) samemu i tylko porównywać je z filmami, to szybko można nabrać wprawy. Z odrobiną wytrwałości materiał kursu łatwo będzie można rozszerzyć, a ja chętnie służę pomocą przy okazji korzystania z publicznego repozytorium z kodami.

Testowanie aplikacji w React.js. Kurs video. Praca z biblioteką Jest.js

Krzysztof Komar

Obierz kurs na... automatyczne testowanie aplikacji w React.js Rozwój internetu oraz fakt, że większość komputerów i telefonów ma z nim stałe połączenie, sprawił, że wiele aplikacji jest tworzonych wyłącznie z myślą o uruchamianiu ich w przeglądarce, także mobilnej. Przykładów nie trzeba daleko szukać ? Facebook i sprzężony z nim komunikator Messenger, Instagram albo Netflix. Jeśli chodzi o technologię, wszystkie je łączy coś bardzo istotnego: biblioteka React.js, której użyto do zbudowania każdej z tych aplikacji. Im większa i bardziej złożona aplikacja, tym trudniejsze jest jej utrzymanie. Oznacza to między innymi, że coraz ciężej jest dbać o to, by nowo dodawane funkcje nie psuły niczego w dotychczasowym, działającym kodzie. By zapobiec awariom związanym z wprowadzaniem do aplikacji usprawnień i unowocześnień, można - i należy - ją przy tej okazji testować. Wiele aplikacji testuje się manualnie, za pomocą opisanych scenariuszy testowych. Nie jest to złe rozwiązanie, ale obarczone pewnymi ograniczeniami. Rozrost aplikacji oznacza konieczność zatrudniania kolejnych testerów. Dodatkowo im większa aplikacja, tym dłuższy proces manualnego testowania. Jest to więc przedsięwzięcie nieopłacalne. Na szczęście testowanie aplikacji może zacząć już programista, co sprawia, że na kolejnych etapach nie potrzeba tylu testerów. Umożliwia to Jest.js, biblioteka opracowana z myślą o łatwym testowaniu aplikacji napisanych w React.js. Jest.js bardzo dobrze integruje się z Reactem, a dodatkowo udostępnia wiele przydatnych w nim rozwiązań (takich jak snapshoty). Pisanie testów z wykorzystaniem tej biblioteki jest bardzo wygodne i może stanowić naturalny kierunek dalszego ulepszania aplikacji. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Podczas tego kursu video: Zapoznasz się z zagadnieniem testów jednostkowych i integracyjnych. Zaznajomisz się z wadami i zaletami testowania. Dowiesz się, czym jest zjawisko regresji i w jaki sposób testy mogą mu zapobiec. Poznasz różne rodzaje testów - jak je uruchamiać i przechowywać w repozytorium. Opanujesz najpopularniejsze funkcje Jest Matchers. Co więcej... Nauczysz się instalowania i konfigurowania biblioteki Jest.js oraz tworzenia testów za jej pomocą. Po ukończeniu szkolenia Testowanie aplikacji w React.js. Kurs video. Praca z biblioteką Jest.js będziesz dysponować wiedzą i umiejętnościami na poziomie średnio zaawansowanym. Trzy godziny z testowaniem Tyle mniej więcej czasu musisz poświęcić na to, by z naszym kursem zgłębić temat testowania aplikacji w React.js z użyciem biblioteki Jest.js. Zaczniemy oczywiście od podstaw, czyli od ogólnego omówienia koncepcji testowania. Przyswoimy niezbędną teorię - poznamy między innymi koncepcję regresji. Następnie zainstalujemy bibliotekę Jest.js, stworzymy pierwsze pliki z testami i uruchomimy napisane testy. Przyjrzymy się strukturze testów - blokom describe() oraz it() - i zaczniemy generować testy asynchroniczne. Poznamy działanie funkcji setUp() oraz tearDown(), będziemy tworzyć mocki funkcji i modułów oraz testować komponenty za pomocą snapshotów. Snapshoty stworzymy, wykorzystując do tego react-test-renderer oraz Enzyme Shallow - ten ostatni przyda nam się także do tworzenia testów integracyjnych. Na koniec będziemy testować komponenty bezstanowe oraz te ze stanem i omówimy funkcje Matchers: toBe, toEqual, toBeCloseTo, toContain, toHaveLength. Testowanie dowodzi obecności błędów, a nie ich braku. Edsger Dijkstra

20 algorytmów, które musisz znać. Kurs video. Techniki programowania i analizy danych

Tomasz Kaniecki

Obierz kurs na... sprawniejsze radzenie sobie z wyzwaniami programowania Informatyka, w szczególności programowanie, algorytmami stoi. Stanowią one punkt wyjścia do tworzenia sprawnie działającego kodu. Dlatego też wiedza o tym, jak za ich pomocą efektywnie rozwiązywać najbardziej skomplikowane problemy, okazuje się być nieoceniona w wielu dziedzinach – od analizy danych, przez rozwój oprogramowania, aż po sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Dogłębne zrozumienie, czym są i jak działają algorytmy, otwiera drzwi do pracy w najbardziej innowacyjnych sektorach technologicznych. A pomóc w tym może nasz kurs – kompleksowy przewodnik, który nie tylko pozwoli Ci się zapoznać z fundamentami algorytmiki, ale również pokaże ich praktyczne zastosowanie w różnorodnych dziedzinach programowania: od algorytmów sortowania, przez wyszukiwanie, aż po bardziej zaawansowane techniki, takie jak algorytmy grafowe i techniki optymalizacyjne. Poszerz swoją wiedzę w dziedzinie algorytmiki i stań się lepszym programistą – algorytmy, z którymi zetkniesz się podczas naszego szkolenia, znajdą zastosowanie w prawie każdej dziedzinie programowania. Gdy je opanujesz, staniesz się o wiele bardziej atrakcyjnym kandydatem do pracy na rozmaitych stanowiskach w sektorze IT. Twoje działania zyskają na efektywności – pisząc zdecydowanie wydajniejszy i lepiej skalowalny kod, będziesz robić to szybciej, a końcowy rezultat zachwyci Cię elegancją, która wbrew pozorom ma spore znaczenie w kodowaniu. Ten kurs jest skarbnicą wiedzy, która znacząco poszerzy Twoje horyzonty programistyczne! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Ucząc się z naszym szkoleniem, poznasz między innymi: Podstawy algorytmiki – zrozumiesz, jak działają algorytmy i dlaczego są one fundamentem efektywnego programowania Algorytmy sortowania – nauczysz się różnych technik sortowania, takich jak sortowanie bąbelkowe, quicksort, merge sort, i dowiesz się, jak wybierać najbardziej efektywny algorytm w zależności od sytuacji Algorytmy wyszukiwania – opanujesz techniki wyszukiwania, w tym wyszukiwanie liniowe i binarne, i przekonasz się, kiedy warto je stosować Struktury danych – zdobędziesz wiedzę na temat struktur takich jak listy, stosy, kolejki, drzewa i kopce Algorytmy grafowe – poznasz podstawowe algorytmy grafowe, takie jak przeszukiwanie wszerz (BFS) i przeszukiwanie w głąb (DFS), najkrótszą ścieżkę, a także algorytmy do znajdowania minimalnego drzewa rozpinającego Algorytmy tekstowe – nauczysz się algorytmów przetwarzania tekstów, na przykład algorytmu KMP do wyszukiwania wzorców w tekście Algorytmy numeryczne – opanujesz podstawowe algorytmy numeryczne, w tym algorytmy do obliczeń na dużych liczbach i algorytmy kryptograficzne Techniki optymalizacji – zrozumiesz, jak stosować algorytmy optymalizacyjne, takie jak algorytm zachłanny, programowanie dynamiczne i metaheurystyki przydatne podczas rozwiązywania złożonych problemów Analiza złożoności – będziesz w stanie przeanalizować złożoność czasową i pamięciową algorytmów, aby móc wybierać lub zaprojektować najbardziej efektywne rozwiązanie Praktyczne zastosowania algorytmów – rozwiązując typowe problemy informatyczne, dowiesz się, jak zastosować algorytmy w realnych projektach programistycznych Szkolenie 20 algorytmów, które musisz znać. Kurs video. Techniki programowania i analizy danych kończy się na poziomie podstawowym. Algorytmy Zrozumienie algorytmów to nie tylko klucz do tego, by zostać lepszym programistą; to umiejętność rozwiązywania problemów, która otwiera drzwi do nieograniczonych możliwości tworzenia, innowacji i przekraczania granic tego, co możliwe. Każdy algorytm, który opanujesz, stanowi kolejny krok ku zrozumieniu języka, w jakim rozmawia z nami świat technologii. Pamiętaj, że największe odkrycia zaczynają się od zrozumienia podstaw. Wiedza i umiejętności nabyte w trakcie kursu znajdą zastosowanie w wielu aspektach Twojej pracy programistycznej – od optymalizacji istniejącego kodu, przez projektowanie efektywnych nowych rozwiązań, aż po rozwiązywanie skomplikowanych problemów algorytmicznych w projektach software’owych.

Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

Kacper Łukawski

Obierz kurs na... sieci konwolucyjne! Sieci neuronowych i uczenia maszynowego nie trzeba już chyba nikomu przedstawiać. Służą nam na każdym kroku, dynamicznie rośnie zwłaszcza ich zastosowanie w przetwarzaniu wszelkiego rodzaju danych (data science). Swoją siłę pokazują w odniesieniu do problemów, dla których nie znaliśmy wcześniej algorytmicznych rozwiązań. Jednak mimo tych zalet klasyczne sieci neuronowe mają swoje ograniczenia - wymagają sprowadzenia danych do ustrukturyzowanej postaci. Jeden obraz wart jest 1000 słów Przygotowanie obrazów do takiej postaci może być utrudnione. A rzeczywistość, w której żyjemy, jest przecież przez obrazy zdominowana! Wzrok to nasz podstawowy zmysł, za jego pomocą głównie odbieramy otaczający nas świat. Obrazy są bardzo ważnym nośnikiem informacji, przez co ich analiza i przetwarzanie mają coraz większe znaczenie praktycznie w każdej branży: medycynie, rozrywce, bezpieczeństwie... Rozwiązaniem stały się neuronowe sieci konwolucyjne, które zrewolucjonizowały świat sztucznej inteligencji w kwestii przetwarzania obrazów. Przed ich powstaniem nie znaliśmy właściwie żadnych uniwersalnych metod efektywnego rozpoznawania wizualnych wzorców i praca z takimi danymi miała bardzo ograniczone zastosowania. Te czasy odeszły już w zapomnienie - sieci konwolucyjne pozwalają szybko stworzyć system, który będzie automatycznie klasyfikować obraz, rozpoznawać na nim obiekty, śledzić je, a także generować realistycznie wyglądające zdjęcia. Ten rodzaj sieci najczęściej jest implementowany przy wykorzystaniu jednej z dwóch bibliotek stworzonych dla potrzeb uczenia maszynowego: TensorFlow lub Keras. W kursie video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów właśnie one będą służyły do budowania sieci, a materiałem do nauki i testów będą dostępne publicznie dane. Czego się nauczysz podczas naszego profesjonalnego szkolenia Wiedza, której posiadanie okazuje się konieczne, żeby efektywnie (a bardzo często także efektownie!) korzystać z tak potężnego narzędzia, jakim są konwolucyjne sieci neuronowe, jest rozległa i różnorodna. Jednak autor kursu video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów zadbał o to, by znalazło się w nim wszystko, czego potrzebujesz, by przejść od poziomu początkującego aż do zaawansowanego. Natomiast podstawowa wiedza na temat sieci neuronowych jest wskazana. Dzięki kursowi dowiesz się: Jak korzystać z bibliotek NumPy i Matplotlib. Jak użyć bibliotek Keras i TensorFlow do projektowania sieci neuronowych. Co trzeba wiedzieć o sieciach neuronowych, zwłaszcza konwolucyjnych. Jak optymalizować funkcję z użyciem pakietu Optuna. Na czym polegają techniki doboru odpowiedniej struktury sieci. Jak wykorzystać gotowe modele poprzez transfer learning. Jak poszukiwać rozwiązań w dostępnych powszechnie źródłach. Jak zastosować sieci konwolucyjne do rozpoznawania obiektów. Jak wdrażać do produkcji rozwiązania oparte na sieciach konwolucyjnych.

Testowanie oprogramowania w .NET Core 2.0. Kurs video. Poziom pierwszy. Jak pisać dobry, niezawodny i łatwy w utrzymaniu kod

Marcin Szyszka

Obierz kurs na perfekcyjne kodowanie poprzez testowanie Jednostkowe i integracyjne testy oprogramowania należą do paradygmatów profesjonalnego kodowania. W niemal każdym ogłoszeniu o pracę na stanowisku programisty, w sekcji wymagań dotyczących kandydata, zamieszczona jest informacja o umiejętności przeprowadzania testów jednostkowych, jak również znajomości przeznaczonych do tego szczegółowych narzędzi. Dlaczego to tak ważna kompetencja? Otóż testy jednostkowe nie służą jedynie sprawdzeniu wyniku pojedynczego bloku kodu; kod pisany pod testy jednostkowe wymusza na programiście wykorzystywanie wzorców projektowych, dzięki czemu powstaje produkt lepszej jakości, w efekcie łatwiejszy w utrzymaniu. Przygotowując niniejsze szkolenie, jego autor postawił sobie za cel nie tylko przybliżenie słuchaczowi definicji związanych z testowaniem oraz zaprezentowanie narzędzi służących testom, ale przede wszystkim pokazanie różnicy między kodem pisanym bez testów jednostkowych i kodem tworzonym z użyciem takich testów. Dlatego też proponowany kurs został skonstruowany tak, by przedstawić cały proces decyzyjno-skutkowy związany z kodowaniem z testowaniem lub bez testowania. Po ukończeniu szkolenia jego uczestnik będzie potrafił przetestować napisany przez siebie kod, a także zdobędzie umiejętność pisania kodu, który pomyślnie przejdzie testy — jego własne oraz prowadzone przez innych programistów z zespołu. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Podczas pracy z tym kursem video: poznasz ogólne zasady dotyczące testów jednostkowych i integracyjnych; będziesz pracować z wieloma narzędziami służącymi testowaniu; przeprowadzisz testy manualne, jednostkowe, parametryzowane oraz integracyjne; dowiesz się, na czym polega automatyzacja testów i jak ją zrealizować. Co więcej... ...poznając zasady dotyczące różnych rodzajów testowania, w oczywisty sposób nauczysz się pisać kod lepszej jakości. Testowanie oprogramowania w .NET Core 2.0. Kurs video. Poziom pierwszy. Jak pisać dobry, niezawodny i łatwy w utrzymaniu kod kończy się na poziomie średnio zaawansowanym — szkolenie bowiem obejmuje opisane i poparte praktycznymi przykładami podstawowe przypadki testowe (jednostkowe) oraz wymagające szerszego spojrzenia i przygotowania infrastruktury środowiska testowego testy integracyjne. Spędź ten dzień we własnej bibliotece! Tak, to nie żart, to bardzo poważna propozycja — na dobry początek pracy z niniejszym kursem napiszesz niewielką bibliotekę, którą będziesz rozwijać w miarę zapoznawania się z kolejnymi narzędziami i sposobami testowania we frameworkach: MsTest, xUnit oraz nUnit. Rozpoczniesz od testów jednostkowych, sprawdzających pojedyncze metody, a następnie poznasz i wykorzystasz mechanizm dependency injection oraz jeden z popularnych kontenerów IoC (inversion of control) — niezwykle ważne podczas pisania testowalnego kodu. Dowiesz się, czym jest TDD (test-driven development), a w dalszej części kursu napiszesz testy integracyjne sprawdzające integrację Twojej biblioteki z zewnętrznym Web API typu REST, testy warstwy bazodanowej oraz kompletny test integracyjny całego endpointu REST API z wykorzystaniem klasy TestServer. Jeśli nie pracowałeś dotąd z frameworkiem Asp.Net Core 2.0, teraz będziesz miał okazję napisać oraz uruchomić na serwerze IIS w pełni działającą aplikację Web API REST wraz z dostępem do bazy danych z wykorzystaniem Entity Framework Core w podejściu Code First. Na koniec kursu uruchomisz i skonfigurujesz tzw. build server, który po wykryciu zmiany w repozytorium kodu automatycznie uruchomi wszystkie testy, a po ich pomyślnym zakończeniu opublikuje napisaną przez Ciebie bibliotekę. W ten sposób zautomatyzujesz proces testowania i publikacji. Tylko dla wtajemniczonych Wraz z kursem jego autor udostępnia repozytorium Git dostępne z całym kodem źródłowym. Repozytorium jest wygodnie skonstruowane, zawiera bowiem commity dodane po każdej z praktycznych lekcji (czyli takich, podczas których powstał jakikolwiek kod). Commit message zaczyna się od numeru lekcji. Dzięki temu słuchacz może skupić się na słuchaniu i oglądaniu, by następnie, w miarę potrzeby i chęci, swobodnie przełączać się w repozytorium kodu pomiędzy commitami i aktualizować tym samym pliki projektu na swoim komputerze, a przy tym koncentrować się na pisaniu testów Poznaj naszego eksperta Materiał zawarty w szkoleniu Testowanie oprogramowania w .NET Core 2.0. Kurs video. Poziom pierwszy. Jak pisać dobry, niezawodny i łatwy w utrzymaniu kod opanujesz dzięki jego autorowi Marcinowi Szyszce. Marcin Szyszka z wykształcenia jest inżynierem elektroniki i telekomunikacji, z wyboru — programistą. Pracuje jako .Net developer przy projektach aplikacji internetowych, desktopowych oraz mobilnych z wykorzystaniem platformy Xamarin. Stale podnosi swoje kwalifikacje, uczestnicząc w różnego rodzaju warsztatach programistycznych oraz śledząc aktualności. Od początku aktywności zawodowej jest związany z platformą .Net, ale nie zamyka się na technologie front-endowe. Prywatnie mąż Małgorzaty i pasjonat sportowej odmiany paintballa, grający w warszawskiej drużynie Grim Reapers (wicemistrz Polski 2017). Zawsze staraj się, aby Twój kolejny kod był lepszy od poprzedniego!