Verleger: Helion
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#!
Brett Lantz
Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ― pozwala na ich zrozumienie i efektywne zastosowanie. Ulubionym narzędziem analityków danych jest bezpłatne wieloplatformowe środowisko programowania statystycznego o nazwie R, oferujące potężne, intuicyjne i łatwe do opanowania narzędzia. To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdziałów dotyczących data science i niektórych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także omówienie etycznych aspektów uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R. Dzięki tej książce nauczysz się: kompleksowo realizować proces uczenia maszynowego przeprowadzać predykcję za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i maszyn wektorów nośnych szacować wartości finansowe przy użyciu regresji modelować złożone procesy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych oceniać modele i poprawiać ich trafność łączyć R z bazami danych SQL i nowymi technologiami big data Naucz się przekształcać surowe dane w wiedzę!
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
Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych W ciągu ostatnich lat uczenie maszynowe stało się sercem wielu nowoczesnych produktów, takich jak zaawansowane techniki wyszukiwania w przeglądarkach, rozpoznawanie mowy w smartfonach czy proponowanie treści w zależności od indywidualnych preferencji użytkownika. Być może niedługo taki system inteligentny zastąpi Cię za kierownicą samochodu. Uczenie głębokie wprowadziło nową jakość do uczenia maszynowego. Daje niesamowite możliwości, jednak wymaga olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych. Programiści implementujący takie rozwiązania są poszukiwanymi specjalistami i mogą liczyć na ekscytujące oferty! Ta książka jest praktycznym podręcznikiem tworzenia systemów inteligentnych. Przedstawiono tu najważniejsze zagadnienia teoretyczne dotyczące uczenia maszynowego i sieci neuronowych. W zrozumiały sposób zaprezentowano koncepcje i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych. Opisano Scikit-Learn i TensorFlow - środowiska produkcyjne języka Python - i pokazano krok po kroku, w jaki sposób wykorzystuje się je do implementacji sieci neuronowych. Liczne praktyczne przykłady i ćwiczenia pozwolą na pogłębienie i utrwalenie zdobytej wiedzy. Jeśli tylko potrafisz posługiwać się Pythonem, dzięki tej przystępnie napisanej książce szybko zaczniesz implementować systemy inteligentne. W tej książce między innymi: podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych przygotowywanie zbiorów danych i zarządzanie nimi algorytmy uczenia maszynowego rodzaje architektury sieci neuronowych uczenie głębokich sieci neuronowych olbrzymie zbiory danych i uczenie poprzez wzmacnianie Już dziś zacznij tworzyć systemy inteligentne!
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!
Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona
Yves J. Hilpisch
Uczenie przez wzmacnianie okazało się przełomowym rozwiązaniem. Jednym z najciekawszych algorytmów jest Deep Q-Learning (DQL), który może być stosowany do zmieniających się warunków decyzyjnych. DQL w wielu przypadkach wykazuje skuteczność nieosiągalną dla człowieka. Nic dziwnego, że użycie tego rodzaju algorytmów w branży finansowej wydaje się wyjątkowo atrakcyjną opcją. Ta książka jest zwięzłym wprowadzeniem do głównych zagadnień i aspektów uczenia przez wzmacnianie i algorytmów DQL. Docenią ją zarówno naukowcy, jak i praktycy poszukujący skutecznych algorytmów, przydatnych w pracy z finansami. Znajdziesz tu wiele interesujących przykładów w języku Python, zaprezentowanych w formie najciekawszych algorytmów gotowych do samodzielnego modyfikowania i testowania. W książce między innymi: uczenie przez wzmacnianie algorytm DQL algorytm aktor-krytyk implementacja powyższych algorytmów w Pythonie rozwiązywanie problemów handlu algorytmicznego, hedgingu dynamicznego i dynamicznej alokacji środków w aktywa Książka ta doskonale wypełnia lukę między teorią a praktyką dzięki jasnym objaśnieniom i szczegółowemu kodowi w Pythonie! Ivilina Popova, Texas State University
Uczmy dzieci stosować matematykę. Poradnik nie tylko dla rodziców
Danuta Zaremba
Matematyka jest dosłownie wszędzie, a współczesny świat na każdym kroku daje nam okazję do jej zastosowania. Obliczanie budżetu, pensji i zobowiązań finansowych, zakupy, rozliczenia z urzędem skarbowym, kalkulowanie rat kredytu, szacowanie odległości, którą da się pokonać samochodem po tankowaniu - wszystkie te czynności wymagają użycia aparatu matematycznego, którego należyte zrozumienie pozwala szybko otrzymać właściwe wyniki i znacznie ułatwia codzienne życie. Dlaczego więc tak wiele osób kojarzy matematykę z czymś nieciekawym, nieżyciowym i trudnym? Czemu w ich pamięci pozostają tylko nieliczne wzory, suche definicje, niewiele mówiące pojęcia? I to niekomfortowe uczucie, że długie godziny spędzone w szkolnych ławkach były czasem straconym. Ludzie zwykle nie widzą sensu w nauce matematyki, ponieważ nie dostrzegają jej związku z rzeczywistością i rzadko potrafią zastosować zdobytą wiedzę w praktyce - jako dzieci po prostu nie byli tego uczeni. Nadszedł czas, by zmienić ten stan rzeczy. Kolejne pokolenia nie muszą wzrastać w fałszywym przekonaniu o bezużyteczności matematyki. Prosty język, klarowne wyjaśnienia, brak zbędnej teorii, przykłady z życia wzięte - oto przepis na sukces! Dzięki tej książce zdobędziesz narzędzia, które pozwolą Ci skutecznie przekazać wiedzę matematyczną dzieciom w niemal każdym wieku. Od absolutnych podstaw aż po zaawansowane zagadnienia - ten podręcznik pokaże Ci, jak uczyć, aby nie znudzić i by nabyte umiejętności dało się łatwo zastosować w praktyce.
Ujęcia z bliska. Kreatywna fotografia
Harold Davis
Zobacz świat z bliska! Jaki sprzęt wybrać do makrofotografii? Jak fotografować kwiaty, wodę i biżuterię? Jak wykorzystać technikę HDR? Czy marzyłeś kiedykolwiek o poznaniu z bliska zagadnienia makrofotografii? Zastanawiałeś się, jak to jest stanąć twarzą w twarz z przyrodą w dużym powiększeniu? Bajecznie kolorowy świat zdjęć autorstwa najznamienitszych fotografów może być Ci teraz bliższy niż kiedykolwiek przedtem – dzieli Cię od niego dosłownie długość makroobiektywu! A wszystko to dzięki książce, którą trzymasz w rękach. Dowiesz się z niej, jakiego sprzętu potrzebujesz, żeby rozpocząć swoją przygodę z makrofotografią, do czego służą pierścienie pośrednie oraz jak najlepiej oświetlić fotografowany obiekt. Autor w przejrzysty sposób tłumaczy, jak robić wyjątkowe zdjęcia kwiatów, wody oraz naturalnej biżuterii. W trakcie lektury poznasz tajniki fotografowania szkła, wykorzystywania cieni oraz efektu odbicia i refrakcji. Harold Davis porusza również tematykę HDR — to młoda technika w fotografii, pozwalająca na uzyskiwanie niewyobrażalnie doskonałych efektów. Sprawdź, to nie takie trudne! "Ujęcia z bliska. Kreatywna fotografia " to niezbędna pozycja dla każdego pasjonata tej dziedziny. Dzięki niej poznasz wszystkie tajniki makrofotografii, a Twoje zdjęcia będą olśniewające! Fotografowanie artefaktów Wyszukiwanie obiektów do fotografii Rodzaj makroobiektywów Zastosowanie pierścieni pośrednich Wykorzystanie statywu oraz dodatkowego sprzętu Ekspozycja zbliżeń Ustalanie przysłony oraz głębi ostrości Wykorzystanie lampy błyskowej w makrofotografii Fotografowanie kwiatów Możliwości fotografii HDR Utrwalanie wody Wykorzystanie tła, cieni oraz aranżacja sceny Fotografowanie szkła Tajemniczy świat makrofotografii w zasięgu Twojego obiektywu!
Ujęcia ze smakiem. Kulisy fotografii kulinarnej i stylizacji dań
Helene Dujardin
Twórz smakowite ujęcia! Jaki sprzęt wybrać do fotografowania smakołyków? Jak oświetlić posiłek do fotografii? Jak sfotografować lody? Myślisz, że żadna fotografia już Cię nie zaskoczy? Umiesz robić portrety, wiesz, co liczy się przy kadrowaniu krajobrazów, nieobce są Ci zdjęcia zwierząt… Ale to przecież nie wszystko! Uwaga! Oddajemy w Twoje ręce unikalną książkę poświęconą fotografowaniu jedzenia. Desery, kolacje, owoce, bakalie, hamburgery, torty… Brzmi smakowicie? Nie pokazuj tych zdjęć przyjaciołom na diecie! Mogą przybrać na wadze od samego patrzenia na atrakcyjne ujęcia, które będziesz robił po lekturze tej książki. To wyborna strawa dla ducha, przeznaczona zarówno dla domowych miłośników kulinarnej fotografii, jak i dla tych, który z fotografowaniem dań wiążą nadzieję na przyszłą karierę. Dzięki tej niezwykłej książce w mig opanujesz wiedzę, która pozwoli Ci uwiecznić Twoje kulinarne dzieła. Jak mówi stare powiedzenie, upieczesz dwie pieczenie na jednym ogniu, czyli dobrze zjesz, a przy tym zrobisz fantastyczne zdjęcia. Pamiętaj o jednej żelaznej zasadzie: najpierw fotografujesz, potem konsumujesz! Na początek zdobędziesz trochę wiedzy teoretycznej, dotyczącej sprzętu, kompozycji oraz sposobu oświetlenia fotografowanego obiektu. Potem odkryjesz, jak sfotografować dania główne, dania smażone, sosy, napoje oraz przyrządy do jedzenia. A jeszcze później nauczysz się obrabiać zdjęcia w cyfrowej ciemni - dodawać efekty, korygować wady i udostępniać efekty Twojej pracy. Smacznego! Uwiecznij Twoje kulinarne osiągnięcia! Obejrzyj recenzję video od Kotlet.tv: i od Ziołowy Zakątek:
Układy elektroniczne w praktyce
Witold Wrotek
Poznaj teoretyczne podstawy działania najczęściej spotykanych układów elektronicznych Dowiedz się, jak zbudować własny generator, miernik i odbiornik radiowy Naucz się montować urządzenia i dobierać elementy odpowiednie do zastosowań Poznaj zasady działania układów elektronicznych od podszewki! Zastanawiałeś się kiedyś, co sprawia, że możesz rozmawiać przez telefon komórkowy? Ciekawiło Cię, jak działa telewizor? Chciałeś się dowiedzieć, dlaczego kuchenka mikrofalowa jest w stanie tak szybko podgrzewać potrawy? A może myślałeś nad tym, jak to możliwe, że komputer tak doskonale radzi sobie z przetwarzaniem danych? Wszystko to jest możliwe dzięki elektronice, stosunkowo młodej dziedzinie nauki, która niesłusznie uchodzi za skomplikowaną i trudną do opanowania. Aby dowiedzieć się, co sprawia, że otaczające nas urządzenia mają określone właściwości, trzeba poznać zasady działania układów elektronicznych, a do tego niezbędna jest odpowiednia książka. W tej roli doskonale sprawdzi się pozycja „Układy elektroniczne w praktyce”. Jej autor w bardzo klarowny sposób przedstawia teorię leżącą u podstaw działania kilku często spotykanych typów urządzeń oraz prezentuje sposoby konstruowania takich maszyn. Przy okazji podaje zarówno listy niezbędnych elementów, jak i wskazówki dotyczące montażu poszczególnych układów. Z książki dowiesz się, jak działają różne rodzaje generatorów, mierników cyfrowych i odbiorników radiowych, a także nauczysz się samodzielnie budować każde z tych urządzeń. Jeśli chcesz poznać praktyczną stronę elektroniki, a masz już podstawową wiedzę na temat stojącej za nią teorii, to podręcznik właśnie dla Ciebie! Podstawy projektowania układów i doboru właściwych elementów Budowa akustycznych generatorów tranzystorowych i scalonych Budowa woltomierza i częstościomierza cyfrowego Budowa odbiorników radiowych i CB Praktyczne wskazówki dotyczące montażu i parametrów układów Przekonaj się, że elektronika to nic trudnego!
Ukryta tożsamość. Jak się obronić przed utratą prywatności
Tomasz Ciborski
Wymknij się podglądaczom! Totalna inwigilacja, czyli witajcie w globalnej wiosce Bezpieczeństwo w sieci i mailu, czyli sprytne sposoby chronienia prywatności Tor i kryptowaluty, czyli zaawansowane sposoby zachowania anonimowości Żyjemy w globalnej wiosce. Sieć WWW dokładnie oplotła świat - kawiarenki internetowe są w peruwiańskiej dżungli i wioskach Pigmejów, a łącza satelitarne mają nawet stacje badawcze na Antarktydzie. Wszechobecność internetu jest oczywiście szalenie wygodna… ale ma to też swoje konsekwencje. Każde Twoje wejście do sieci jest rejestrowane. Analizie poddawane są Twoje preferencje w wyborze stron, na ekranie wyświetlają Ci się dobrane do nich reklamy, a każdy w miarę sprawny haker mógłby bez trudu dotrzeć do Twoich prywatnych e-maili. Niezbyt miła perspektywa, prawda? Na szczęście istnieją sposoby ochrony swojej prywatności w sieci. Jeśli chcesz je poznać i poczuć się bezpiecznie, sięgnij po tę książkę. Znajdziesz w niej mnóstwo metod zacierania własnych śladów. Dowiesz się, jak pozostać anonimowym podczas przeglądania sieci i jak szyfrować swoje wiadomości e-mail (lub korzystać z alternatywnych metod ich przesyłania). Zorientujesz się, jak działa undergroundowy bliźniak Internetu, czyli Tor. Sprawdzisz, co można kupić za bitcoiny. Odkryjesz także, jak zapewnić bezpieczeństwo Twoim urządzeniom i nie dać wykraść sobie żadnych danych. Nie daj się złapać w sieć! Inwigilacja globalna i lokalna Naucz się otwartego oprogramowania Bezpieczne przeglądanie internetu Poczta i szyfrowanie wiadomości Bitmessage — alternatywa dla e-maili W mrokach cebulowej sieci Kryptowaluty i pieniądz wirtualny Bezpieczeństwo dysków i partycji dyskowych Bezpieczeństwo mobilne Jeszcze więcej sposobów na ochronę prywatności — komunikatory internetowe, sieci I2P i VPN Wszystko w jednym — Linux Tails Naucz się dobrze pilnować swoich danych!
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!
Dan Pilone, Neil Pitman
Wyczerpujący przewodnik po języku UML 2.0 Specyfikacja języka UML 2.0 Modelowanie statyczne i dynamiczne Rozszerzanie i zastosowania UML-a Ujednolicony język modelowania (UML) początkowo służył do opisu elementów oprogramowania, jednak z powodu swej elegancji i przejrzystości zyskuje na popularności w zakresie modelowania zagadnień z innych dziedzin. W związku z tym coraz więcej osób ma szansę zetknąć się z diagramami w języku UML. Jeśli sięgnąłeś po tę książkę, prawdopodobnie czeka to także Ciebie. Chciałbyś wiedzieć, co oznaczają różne zakończenia linii na diagramach klas albo zrozumieć skomplikowany diagram interakcji? Zajrzyj do środka. "UML 2.0. Almanach" to kompletny podręcznik dla użytkowników tego języka. Dzięki tej książce poznasz podstawy modelowania w UML-u. Nauczysz się tworzyć i rozumieć diagramy statyczne, na przykład klas, pakietów czy struktur złożonych, a także diagramy zachowania, takie jak przypadków użycia, aktywności czy interakcji. Dowiesz się, jak wszechstronne zastosowania ma ten język oraz w jaki sposób można go rozszerzać do wykonywania specyficznych zadań. Znajdziesz tu także krótkie wprowadzenie do języka Object Constraint Language (OCL) oraz architektury sterowanej modelem (MDA). Podstawy modelowania w UML-u Diagramy statyczne i diagramy zachowania Dobór odpowiedniego rodzaju diagramu Znaczenie symboli, notacji i linii Rozszerzanie UML-a za pomocą etykiet, stereotypów i profili Architektura sterowana modelem Język Object Constraint Language (OCL) Praktyczne wskazówki z zakresu modelowania Poznaj tajniki modelowania w języku UML 2.0
UML 2.0 w akcji. Przewodnik oparty na projektach
Patrick Graessle, Henriette Baumann, Philippe Baumann
Poznaj język UML i wykorzystaj jego możliwości Opanuj podstawy języka Stwórz modele systemów biznesowych i informatycznych Zaplanuj integrację systemów przy użyciu języka UML Kluczowym elementem dużych projektów programistycznych jest modelowanie, pomocne również przy tworzeniu średnich i małych projektów. Język UML to narzędzie służące właśnie do modelowania. Za pomocą diagramów i wykresów będących jego elementami można przedstawić zarówno sam system informatyczny, jak i jego związki z otoczeniem biznesowym, w którym będzie on wykorzystywany. Gdy system tworzony jest przez duży zespół projektowy, zastosowanie języka UML daje gwarancję poprawnego zinterpretowania zarówno założeń, jak i zadań systemu, a także zgodnej z nimi realizacji projektu. Książka "UML 2.0 w akcji. Przewodnik oparty na projektach" prezentuje język UML w sposób gwarantujący jego błyskawiczne opanowanie. Jej autorzy koncentrują się wyłącznie na tych zastosowaniach UML-a, które mogą okazać się przydatne w modelowaniu. Wszystkie zagadnienia teoretyczne podane są wraz z konkretnymi przykładami ich przydatności praktycznej. Dzięki tej publikacji poznasz elementy języka i nauczysz się wykorzystywać je podczas projektowania. Dowiesz się, jak tworzyć projekty systemów biznesowych i informatycznych oraz jak stosować UML w opisach zależności pomiędzy nimi. Oto kwestie poruszane w tej książce: przegląd elementów i zastosowań języka UML 2.0 modelowanie procesów biznesowych diagramy przypadków użycia diagramy aktywności i sekwencji diagramy klas i stanów modelowanie systemu informatycznego i jego otoczenia Przekonaj się, jak język UML usprawnia pracę nad projektami.
Russ Miles, Kim Hamilton
Najtrudniejszym etapem każdego procesu tworzenia systemu informatycznego jest wykonanie odpowiedniego projektu. Umiejętność pogodzenia wymagań użytkowników i osób finansujących system z możliwościami oferowanymi przez technologię jest kluczowym elementem sukcesu. Im bardziej złożony system, tym bardziej zawiły staje się projekt. Konieczność ustandaryzowana technik projektowania systemów zaowocowała powstaniem narzędzi, dzięki którym nawet najbardziej skomplikowany projekt można przedstawić w prosty i czytelny sposób. Takim narzędziem jest notacja UML -- zestaw ikon tworzących diagramy opisujące system i jego elementy. Książka "UML 2.0. Wprowadzenie" w praktyczny sposób przedstawia techniki modelowania systemów informatycznych za pomocą języka UML 2.0. Czytając ją, nauczysz się graficznie przedstawiać otoczenie systemu, wymagania stawiane przez użytkowników i metody ich implementacji w systemie. Utworzysz diagramy klas, interakcji, komponentów, wdrożenia i inne, które opisują projekt w jednoznaczny oraz prosty sposób. Dowiesz się także, jak zaplanować proces wdrożenia produktu za pomocą UML. Elementy języka UML Modelowanie wymagań za pomocą przypadków użycia Diagramy czynności i sekwencji Modelowanie klas i powiązań pomiędzy nimi Diagramy komponentów Podział modelu na pakiety Modelowanie wdrożenia systemu Poznaj nowoczesne metody projektowania systemów informatycznych.
UML 2.x. Ćwiczenia zaawansowane
Stanisław Wrycza, Bartosz Marcinkowski, Jacek Maślankowski
Poznaj najnowszy standard języka UML Naucz się w pełni wykorzystywać jego możliwości Rozszerz swoją wiedzę o zagadnienia zaawansowane i profile Zostań ekspertem dzięki praktycznym przykładom Dowiedz się, jak użyteczny jest język UML! Modelowanie systemów informatycznych w oparciu o język UML znalazło wiele zastosowań i jest obecnie przedmiotem nauczania na kierunkach informatycznych wielu światowych uczelni. UML stał się również inspiracją do opracowania licznych standardów branżowych, przyjmujących postać profili tego języka. Dla analityków, projektantów oraz inżynierów systemów informatycznych najważniejszy jest bez wątpienia SysML, ułatwiający projektowanie aplikacji technicznych w oparciu o architekturę języka UML. Choć UML zyskał w ostatnich latach status standardu i stał się narzędziem wykorzystywanym przy tworzeniu wielu projektów informatycznych, jego architektura może stanowić poważne wyzwanie dla użytkowników, a zastosowanie jego profili w projektowaniu aplikacji i systemów może prowadzić do dalszych komplikacji. Nauki języka nie ułatwia również fakt, że podlega on stałej ewolucji, przejawiającej się w licznych udoskonaleniach i rozszerzeniach kolejnych wersji standardu UML. Osoby zainteresowane rozszerzeniem swojej wiedzy na temat UML-a oraz poznaniem bardziej zaawansowanych zagadnień związanych z jego używaniem powinny sięgnąć po książkę "UML 2.x. Ćwiczenia zaawansowane". Znajdą w niej dużo innowacyjnych przykładów zastosowania języka i praktycznych zadań utrwalających wiadomości oraz ułatwiających wdrażanie ich w codzienną praktykę projektowania czy analizowania systemów informatycznych. Autorzy nie ograniczyli się do najbardziej typowych aplikacji, lecz zaprezentowali sposoby wykorzystania UML-a w bardzo różnych dziedzinach gospodarki elektronicznej, przedstawiając między innymi zagadnienia związane z planowaniem akcji marketingowej, sterowaniem ruchem pojazdów oraz tworzeniem rozmaitych systemów rezerwacyjnych czy serwisów rozliczeniowo-handlowych. Książka jest logiczną kontynuacją cyklu publikacji na temat UML-a i doskonale uzupełnia poprzednie pozycje, umożliwiając poszerzenie wiedzy o wiadomości związane z najnowszymi wersjami języka oraz nowymi obszarami jego używania. Struktura języków UML i SysML Zmiany, uaktualnienia oraz profile UML-a Rodzaje diagramów i ich zastosowania Praktyczne przykłady wykorzystania diagramów Zadania do samodzielnego wykonania Wdrażanie modelowanych systemów i aplikacji
Unity i C#. Podstawy programowania gier
Ewa Ross, Jacek Ross
Zdobądź pracę marzeń - zostań programistą Unity! Poznaj środowisko pracy Naucz się tworzyć sceny Buduj ciekawe projekty Unity to zintegrowane środowisko umożliwiające tworzenie trójwymiarowych i dwuwymiarowych gier oraz różnego rodzaju interaktywnych treści, takich jak wizualizacje i animacje komputerowe. Wieloplatformowość rozwiązania, prostota używania, bogate funkcje, możliwość generowania materiałów prezentowanych na różnych urządzeniach oraz obsługa różnych języków skryptowych zadecydowały o niezwykłej popularności Unity i spowodowały, że to jeden z najczęściej wykorzystywanych silników gier komputerowych. Jeśli marzysz o karierze twórcy gier, lecz obawiasz się, że nie uda Ci się opanować sztuki programowania, przekonaj się, że to wcale nie jest takie trudne! Dzięki tej książce sprawnie i pewnie wkroczysz w świat tworzenia gier komputerowych za pomocą języka C# w środowisku Unity. Szybko się dowiesz, co trzeba zrobić, aby opanować niezbędne podstawy. Za sprawą dobrze przemyślanych lekcji osiągniesz kolejne stopnie wtajemniczenia, a zadania i podpowiedzi umożliwią Ci utrwalenie swojej wiedzy i sprawdzenie jej w praktyce. Bez nadmiaru teorii i prosto do celu - właśnie tak nauczysz się Unity! Instalacja i przegląd środowiska pracy Podstawowe operacje i komponenty Unity Tworzenie skryptów oraz kompilacja projektu Inżynieria oprogramowania, procesy i dokumentacja Podstawy programowania w języku C# Typy danych i konstrukcje programistyczne Debugowanie programu i używanie zewnętrznego kodu Tworzenie gier z Unity? To nic trudnego!
Unity i C#. Praktyka programowania gier
Jacek Ross
Osiągnij wyższy poziom z Unity i C#! Poznaj zaawansowane techniki programowania Dowiedz się, jak realizować projekt informatyczny Naucz się tworzyć grę od strony praktycznej Połączenie platformy Unity i języka C# zapewnia doskonałe środowisko do tworzenia i rozwijania różnego rodzaju gier komputerowych. To sprawia, że tandem ten jest niezwykle popularny wśród game developerów pragnących szybko i wydajnie osiągać profesjonalne efekty. Jednak sama znajomość narzędzi nie wystarczy, aby sprostać niełatwemu zadaniu zaprojektowania i zaprogramowania prawdziwej gry - by przekuć pomysł i umiejętności w prawdziwy produkt, trzeba czegoś więcej. Niezbędne doświadczenie możesz zdobyć tylko w praktyce i na realnych przykładach. Takie warunki zapewni Ci właśnie ta książka! Pozbawiona zbędnej teorii, oparta na prawdziwym przypadku i do bólu praktyczna, pozwoli Ci szybko poznać zaawansowane techniki tworzenia gier komputerowych oraz wdrożyć się w proces opracowywania projektu przy użyciu metodyki zwinnej. Krok po kroku, iteracja za iteracją będziesz towarzyszyć autorowi w pracy nad komercyjnym produktem - przejdziesz wszystkie fazy jego rozwoju: od programowania, poprzez usuwanie błędów, po publikację gotowej gry. W książce: Tworzenie obiektów scen środowiska Unity oraz ich komponentów Zaawansowane techniki w języku C# przydatne twórcom gier Praktyczne zastosowanie różnych wzorców projektowych Zarządzanie obiektami, wirtualnym czasem gry i jej stanem Realizacja rozgrywki w widoku pierwszoosobowym Usuwanie błędów i testowanie balansu gry Dostosowanie gry do platform mobilnych oraz VR Publikacja gry w popularnych sklepach cyfrowych Zastosowanie metodyki zwinnej w projekcie gry Programuj gry jak profesjonalista!
Unity na start! Programowanie dla nastolatków
Jacek Ross, Ksawery Ross
Projektuj, twórz, eksperymentuj i... baw się świetnie! Poznaj środowisko Unity Naucz się tworzyć gry Realizuj swoją pasję Unity to popularne środowisko do tworzenia gier komputerowych, które umożliwia szybkie rozpoczęcie pracy nawet zupełnie początkującym użytkownikom. Równocześnie pozwala w krótkim czasie uzyskać ciekawe efekty. Książka Unity. Programowanie dla nastolatków krok po kroku wprowadza w świat tworzenia gier komputerowych i w przystępny sposób przedstawia najważniejsze informacje, które pozwalają rozwinąć skrzydła początkującym game developerom. Jej lektura to także znakomity pretekst do tego, by nauczyć się twórczo spędzać czas z komputerem, i okazja do wspólnych, integrujących rodzinę zajęć.Jeśli masz w sobie pasję prawdziwego gracza i chęć, aby zmierzyć się z wyzwaniem stworzenia własnej gry, ten przewodnik wskaże Ci najlepszą drogę do celu! Czego potrzebujesz na początek? Jak wpaść na pomysł na grę? Skąd wziąć niezbędne zasoby? Jak opracować postać i obiekty? Jak zadbać o mechanikę? Jak obsłużyć interakcję z użytkownikiem? Jak wdrożyć w życie zasady gry? Skąd pobrać odpowiednie dźwięki? Jak dokładać nowe sceny? W jakim kierunku rozwijać grę? Na te i inne pytania znajdziesz odpowiedź w tej książce! Napędzaj swoje gry silnikiem Unity!