учебник по информатике

Думай как ChatGPT, Человек и ИИ, Новая норма мышления, Ford М.

   Я много лет работаю с системами, подобными ChatGPT. Я видел, как они растут от примитивных болталок до моделей, которые способны вести долгие, связные разговоры почти на любую тему. Я наблюдал, как они начинают помогать людям в учёбе, работе, творчестве. И я так же видел, как люди либо идеализируют ИИ, приписывая ему «разум» и «мудрость», либо впадают в панику и предсказывают скорый конец человеческой интеллектуальной деятельности.
Эта книга не будет ни панической, ни восторженной. Она не про мифы, а про инструменты.
Прежде всего, она не про код и формулы. Я не собираюсь объяснять вам внутреннее устройство нейросетей, рассказывать про матрицы и градиентный спуск. Да, за кулисами ChatGPT живёт сложная математика, но, чтобы вы научились использовать его стиль мышления в своей жизни, вам совершенно необязательно становиться инженером машинного обучения.
Эта книга не о том, как программировать ИИ. Она о том, как программировать себя.

Глубокое обучение, Самый краткий и понятный курс, Келлехер Д.Д., 2022.

   В этой книге простым и доступным для неспециалистов языком раскрываются такие сложные темы, как искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение, глубокое обучение. Автор рассказывает о предпосылках глубокого обучения, его истории и базовых основах, а также проводит экскурс в будущее этой технологии, раскрывая перед читателями ее потенциал.

Быстрый Python, автоматизация рутинных задач за неделю, Практик М.

   Вы держите в руках (или на экране) практическое руководство, которое за семь дней превратит вас из новичка, возможно, лишь слышавшего о Python, в уверенного пользователя, способного заставить компьютер работать на себя. Эта книга - не про академическое программирование, не про сложные алгоритмы и теории. Это практикум по написанию простых, но чрезвычайно полезных скриптов, которые возьмут на себя рутину, сберегут ваше время и откроют новые возможности в работе с компьютером.

The Enterprise Data Catalog, Olesen-Bagneux O., 2027.

   I’m assuming you’re reading this book because you’re involved with planning to implement a data catalog, improve an existing one, sunset it, or simply trying to understand what kind of technology a data catalog is: what it does, how it should be used, and if it can help you in a certain way. You might be part of the offices of the legal counsel, chief data officer, data protection officer, or chief information officer. You might be a data engineer, data scientist, or data manager, or you might be part of the data governance team. If you are, then this book will help you understand what a data catalog is and how it will enable you to find exactly what you are searching for.

AI для геймеров.

   Стриминг в 2025 году — это не только игры, но и создание уникальных шоу, интерактивных форматов, мем-контента и сериалов, объединяющих миллионы зрителей на Twitch, VK Play, YouTube и других платформах. Генерация идей — ключевая задача для каждого стримера. Искусственный интеллект помогает быстро создавать, тестировать и масштабировать креативные концепты для стримов, что открывает совершенно новые способы взаимодействия с аудиторией.

ЕГЭ 2026, Информатика, Навигатор самостоятельной подготовки, Цифровая грамотность.
 
Фрагмент из книги:
Построение математических моделей для решения практических задач. Архитектура современных компьютеров. Многопроцессорные системы.

Создаем информационные системы, Фельдман Я.А., 2006.

   В книге подробно описана новая модель данных и ее программная реализация, предложенная и выполненная автором. Цель — дать возможность каждому предприятию построить единую информационную систему высокого качества. Работающая программа и общий подход, описанный в книге, дают возможность решить эту задачу. Особе место в книге занимает применение системы в средней школе — как для тестирования учащихся, так и для управления всем педагогическим процессом.

Обучение с подкреплением для реальных задач, Уиндер Ф., 2023.

   Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок — без подготовки узкоспециализированных учебных множеств данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политик и их вычисление, методы устранения энтропии и многое другое. Данная книга — первая на русском языке, где теоретический базис RL и алгоритмы даны в прикладном, отраслевом ключе.