Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań w niemal wszystkich branżach. Ten spektakularny postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania. Obecnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami. Znajomość tych bibliotek i narzędzi umożliwia tworzenie systemów uczących się nawet tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki.

Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w minimalnym stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i najczęściej używane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego.

Dlaczego właśnie Python?

Pierwsza odpowiedź, jaka się nasuwa, jest dość oczywista: ponieważ Python to jeden z najprostszych do nauki języków programowania. Najkrótszy program zajmuje tylko JEDNĄ linijkę. Z małą pomocą nauczyciela i naszego praktycznego zeszytu ćwiczeń każdy młody adept sztuki programowania zdoła szybko opanować podstawy tego języka i zacząć w nim pisać swoje pierwsze programy.

Druga odpowiedź wydaje się z pozoru zaprzeczać pierwszej. Bo choć Python jest prosty, to drzemią w nim wielkie możliwości. Korzystają z niego bowiem zarówno początkujący programiści, jak i biegli w swoim rzemiośle developerzy aplikacji mobilnych i desktopowych, prowadzi się w nim obliczenia związane ze sztuczną inteligencją, tworzy moduły dla operacji matematycznych, statystycznych oraz finansowych.

Python słusznie cieszy się stale rosnącym uznaniem programistów: jest wszechstronny i efektywny, pozwala też na tworzenie wysokiej jakości oprogramowania. Język ten ma poza tym wiele trudniejszych do uchwycenia zalet. Aby uzyskać naprawdę imponujące efekty w zakresie wydajności kodu, jego przenaszalności i bezpieczeństwa, trzeba zagłębić się w dość subtelne niuanse kodowania. Wielu programistów, choć posiada spore doświadczenie w programowaniu w innych językach, nie dostrzega tych zależności. Z kolei osoby dopiero rozpoczynające przygodę z programowaniem mogą poczuć się zaskoczone i zdezorientowane, jeśli nie zdołają uniknąć kilku nieoczywistych błędów podczas pracy.

To drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie podręcznika programowania w duchu Pythona. Zawarty tu materiał umożliwia wykorzystanie tego języka do tworzenia wyjątkowo solidnego i niezwykle wydajnego kodu źródłowego.

Python jest wieloparadygmatowym, wszechstronnym językiem programowania, zoptymalizowanym pod kątem efektywności pracy, czytelności kodu i jakości oprogramowania. Jego popularność rośnie, co wynika z wielości i różnorodności zastosowań oraz z tego, że jest darmowy i łatwo przenośny, można się go szybko nauczyć, a tworzenie kodu Pythona sprawia sporo przyjemności.

Wszystkie te cechy dają zespołom deweloperskim strategiczną przewagę w dużych i małych projektach. Aby wykorzystać zalety Pythona, konieczne jest zdobycie solidnych podstaw tego języka, a następnie dogłębne zrozumienie bardziej zaawansowanych koncepcji i porządne ich przećwiczenie podczas pisania własnego kodu.

To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści.

Python jest wieloparadygmatowym, wszechstronnym językiem programowania, zoptymalizowanym pod kątem efektywności pracy, czytelności kodu i jakości oprogramowania. Jego popularność rośnie, co wynika z wielości i różnorodności zastosowań oraz z tego, że jest darmowy i łatwo przenośny, można się go szybko nauczyć, a tworzenie kodu Pythona sprawia sporo przyjemności.

Wszystkie te cechy dają zespołom deweloperskim strategiczną przewagę w dużych i małych projektach. Aby wykorzystać zalety Pythona, konieczne jest zdobycie solidnych podstaw tego języka, a następnie dogłębne zrozumienie bardziej zaawansowanych koncepcji i porządne ich przećwiczenie podczas pisania własnego kodu.

To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści.

Popularność Pythona stale rośnie: jest wszechstronny i zoptymalizowany pod kątem efektywności pracy, czytelności kodu i jakości oprogramowania, do tego darmowy, łatwo przenośny i można się go szybko nauczyć. Nadaje się do tworzenia gier i aplikacji sieciowych, do wdrażania indywidualnych rozwiązań biznesowych, sprawdza się nawet jako bezcenne narzędzie badaczy różnych dziedzin nauki.

Jeśli tylko programista trochę się postara, może w Pythonie łatwo pisać przejrzysty, zwięzły kod, który jest prosty w utrzymaniu i nie sprawia problemów przy rozwijaniu oprogramowania. Python to idealny wybór dla każdego, kto nie chce tracić dużo czasu na naukę i liczy na to, że szybko zacznie pisać poprawny i działający kod.

Doskonałe przedstawienie materiału wraz z dobrym wyjaśnieniem przykładowych fragmentów kodu.Ta książka rozwija się wraz z czytelnikiem - poruszasz się małymi krokami do przodu, zaczynasz tworzyć coraz bardziej skomplikowany kod, a po drodze wszystko jest dokładnie wyjaśnione.

FlickThrough Reviews

Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii.

Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego.

Utworzenie i uruchomienie pierwszej aplikacji.

Rozwiązywanie problemów i usuwanie błędów.

Praca z Anacondą i używanie funkcji magicznych.

Programowanie w Pythonie jest łatwe i sprawia mnóstwo radości!

Oferujący potężne możliwości i dynamiczny Python jest używany do tworzenia wielu różnych aplikacji. Został opracowany jako prawdziwie niezależny od platformy - dzięki temu jest doskonałym narzędziem dla początkujących programistów, zwłaszcza tych, którzy chcą szybko poznać nowy język. Zamieszczone w książce polecenia pozwalają w dość krótkim czasie krok po kroku opanować podstawy Pythona.

Python jest językiem, którego można się nauczyć stosunkowo łatwo - a potem dość szybko przejść do praktyki. To duża zaleta: nic tak nie motywuje do dalszej pracy, jak pierwsze sukcesy na wczesnym etapie. Niemniej wielu nawet dość doświadczonych programistów Pythona nie wykorzystuje najlepszych cech tego języka. Ich aplikacje mogłyby być bardziej niezawodne, a kod - czystszy. Co gorsza, wiele ze znakomitych narzędzi i technologii powiązanych z Pythonem nie przebiło się do ogólnej świadomości społeczności skupionej wokół języka, przez co nie wykorzystuje się w pełni ich możliwości.

Celem tej książki jest rozwiązanie tego problemu. To rzecz przeznaczona dla programistów Pythona, którzy chcą znacząco poprawić jakość swoich aplikacji. Wyjaśniono tu mało znane lub błędnie rozumiane aspekty implementacji modułów standardowej biblioteki Pythona.

Programowanie wielu ludziom kojarzy się z czymś niewiarygodnie skomplikowanym i zarezerwowanym tylko dla profesjonalistów. Tymczasem jest to umiejętność, którą można porównać do pisania, liczenia czy gotowania.

Niezależnie od tego, że na świecie istnieją pisarze tworzący bestsellery, światowej sławy matematycy czy mistrzowie kuchni, ich umiejętności można wykorzystywać na co dzień do napisania listu, sprawdzenia domowych wydatków czy ugotowania zdrowego posiłku. Analogicznie każdy może nauczyć się programowania i zacząć pisać kod, który pomoże mu w rozwiązywaniu codziennych, drobnych problemów. Idealnie, jeśli naukę zaczniesz właśnie od Pythona!

Dzięki tej książce szybko się przekonasz, że programowanie nie jest wiedzą tajemną, a całkiem praktyczną umiejętnością, która dodatkowo może dać sporo satysfakcji.

Żadna współczesna firma nie może funkcjonować bez rozwiązań IT. Co więcej, stale trzeba mieć na uwadze wzrost wymagań wobec systemów informatycznych i konieczność wdrażania kolejnych aplikacji. Poza tym nie można ani na chwilę zapominać o kwestiach cyberbezpieczeństwa - ryzyko naruszenia integralności i bezpieczeństwa danych spędza sen z powiek wielu administratorom. Jeśli do tego dodać standardowe zadania związane z bieżącym działaniem firmowej sieci, okaże się, że praca administratora nie jest ani łatwa, ani prosta. Ratunkiem może być automatyzacja, która znacznie usprawnia czynności administracyjne.

Książka jest przeznaczona dla administratorów sieci, którzy chcą wykorzystać Pythona do zautomatyzowania części swoich obowiązków. Pokazano tu kilka praktycznych przykładów takiego zastosowania Pythona oraz narzędzi Ansible i Python Fabric, opisano też techniki konfiguracji serwera.

Weź Pythona na uczelnię!

Python to jeden z tych języków programowania, bez których trudno się dziś obejść. Dzięki słynnej elastyczności oraz rozbudowanemu zestawowi narzędzi i bibliotek można wykorzystywać go w najróżniejszych projektach i na najróżniejszych platformach, a łatwość opanowania podstaw zachęca do nauki. Sprawdź sam, jak wygodnie i prosto da się w nim pisać własny kod, opracowywać aplikacje desktopowe, projektować strony www czy przeprowadzać obliczenia numeryczne.

Książka Python. Kurs dla nauczycieli i studentów powstał z myślą o wszystkich, którzy chcą opanować podstawy Pythona i praktycznie wykorzystywać go na co dzień. Kurs dzieli się na dwie części: pierwsza zawiera wprowadzenie do języka, pozwalające ruszyć z własnymi projektami; druga zaś wprowadza ważne, bardziej rozbudowane konstrukcje językowe.

Na początku, w 1989 roku, był tylko wakacyjnym projektem Guida van Rossuma. Dziś jest potężnym językiem programowania o niesamowitej wszechstronności: można się nim posłużyć do napisania skryptu ułatwiającego prace administratora sieci, stworzenia aplikacji internetowej, a także opracowania systemu głębokiego uczenia maszynowego.

Co więcej, dookoła Pythona skupiła się międzynarodowa społeczność tworząca niesamowite biblioteki i frameworki, co przenosi programowanie w Pythonie na zupełnie inny poziom. Ten język ma i taką ważną zaletę, że jego nauka jest przyjemna i angażująca. Nawet początkujący programista może bardzo szybko zacząć pisać poprawny i dobrze działający kod.

Zgodnie z paradygmatem programowania funkcyjnego największy nacisk należy kłaść na stałe i funkcje. Polega to na konstruowaniu funkcji oraz na obliczaniu wartości wyrażeń. W ten sposób otrzymuje się kod odporny na błędy. Python nie jest w pełni funkcyjnym językiem programowania, jednak pozwala na taki sposób pisania programów.

Dzięki temu umożliwia tworzenie zwięzłego i eleganckiego kodu. Na przykład stosowanie wyrażeń generatorowych w Pythonie sprawia, że tworzone programy działają szybciej, ponieważ zużywają mniej zasobów.

Niezależnie więc od stosowanego paradygmatu warto zapożyczyć pewne elementy programowania funkcyjnego i wykorzystać je do tworzenia ekspresyjnych i zwięzłych aplikacji w Pythonie.

Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych.

Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych.

Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów.

Python jest wszechstronnym językiem programowania o imponującej elastyczności i wydajności. Można dzięki niemu rozwiązywać przeróżne problemy programistyczne z różnych dziedzin wiedzy. Nawet jeśli nie masz zamiaru stać się pełnoetatowym programistą, prędko się zorientujesz, jak świetnym i elastycznym narzędziem jest Python.

Można za jego pomocą budować oprogramowanie, ale również wspierać pracę statystyków, ekonomistów, maklerów giełdowych, biologów, fizyków czy analityków finansowych. Wystarczy tylko znaleźć sposób analizy problemu i nauczyć się implementować go w programie.

Z tej książki skorzystasz, nawet gdy nie masz żadnego doświadczenia w projektowaniu i tworzeniu oprogramowania. Dzięki prostym przykładom i zrozumiałemu pseudokodowi, schematom blokowym oraz innym narzędziom zdobędziesz wiedzę o projektowaniu oprogramowania i jego implementowania w języku Python.

Python jest znakomitym językiem do tworzenia wydajnego kodu. Nadaje się do różnych, również bardzo nietypowych zastosowań. Samo programowanie natomiast, choć jest w nim coś magicznego, stanowi umiejętność, którą każdy może opanować pod warunkiem odrobiny zaangażowania. Naturalnie, nauka kodowania nie zawsze przebiega bezproblemowo.

Trzeba zrozumieć sposób działania komputera i nauczyć się nieco inaczej myśleć o rozwiązywaniu problemów. Napisanie dobrze działającego programu jest jednak niezwykle satysfakcjonującym doświadczeniem, a programowanie samo w sobie jest jedną z najbardziej kreatywnych umiejętności.

Ta książka jest przeznaczona dla osób, które nie mają doświadczenia w programowaniu. Została pomyślana jako podręcznik, który maksymalnie ułatwia uczenie się skutecznego kodowania.

Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę.

Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie.

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.

Rozwijanie mikrousług w Pythonie. Budowa, testowanie, instalacja i skalowanie

Mikrousługi są bardzo ciekawym trendem tworzenia kodu. Pojawił się on kilka lat temu z uwagi na potrzebę przyspieszenia cyklu udostępniania oprogramowania. Nowe produkty i funkcje musiały być oferowane użytkownikom możliwie najszybciej. Wkrótce okazało się, że tworzenie architektury aplikacji składającej się z małych, funkcjonalnych jednostek - właśnie mikrousług - jest bardzo obiecującym sposobem pracy.

Pozwala na zwiększenie się elastyczności oraz szybkości wprowadzania innowacji, gdyż programista może zająć się jednym elementem bez zastanawiania się nad całością aplikacji. W świecie, w którym rządzą wydajność i krótki czas dostarczania kodu, jest to duża wartość!