Python, Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления, Дейтел П., Дейтел Х., 2020

Python, Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления, Дейтел П., Дейтел Х., 2020.

   Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python — одном из самых популярных языков.
В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1-5 и фрагменты глав 6-7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11-16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.




Написание и выполнение кода в Jupyter Notebook.
Дистрибутив Anaconda, установленный вами в разделе «Приступая к работе», включает Jupyter Notebook — интерактивную браузерную среду, в которой можно писать и выполнять код, а также комбинировать его с текстом, изображениями и видео. Документы Jupyter Notebook широко применяются в сообществе data science в частности и в более широком научном сообществе в целом. Они рассматриваются как предпочтительный механизм проведения аналитических исследований данных и распространения воспроизводимых результатов. Среда Jupyter Notebook поддерживает все больше языков программирования.

Для вашего удобства весь исходный код книги также предоставляется в формате документов Jupyter Notebook, которые вы можете просто загружать и выполнять. В этом разделе используется интерфейс JupyterLab, который позволяет управлять файлами документов Notebook и другими файлами, используемыми в них (например, графическими изображениями и видеороликами). Как вы убедитесь, JupyterLab также позволяет легко писать код, выполнять его, просматривать результаты, вносить изменения и снова выполнять его.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Приступая к работе.
Глава 1. Компьютеры и Python.
Глава 2. Введение в программирование Python.
Глава 3. Управляющие команды.
Глава 4. Функции.
Глава 5. Последовательности: списки и кортежи.
Глава 6. Словари и множества.
Глава 7. NumPy и программирование, ориентированное на массивы.
Глава 8. Подробнее о строках.
Глава 9. Файлы и исключения.
Глава 10. Объектно-ориентированное программирование.
Глава 11. Обработка естественного языка (NLP).
Глава 12. Глубокий анализ данных Twitter.
Глава 13. IBM Watson и когнитивные вычисления.
Глава 14. Машинное обучение: классификация, регрессия и кластеризация.
Глава 15. Глубокое обучение.
Глава 16. Большие данные: Hadoop, Spark, NoSQL и IoT.

Купить .



Хештеги: #учебник по программированию :: #программирование :: #Дейтел :: #Дейтел