Скачать книги Машинное обучение без регистрации

Я бы рядом с тобой по вселенной, я бы мир весь — к ногам твоим. Я остался бы пеплом нетленным, только б ты мне призналась в любви.

Стремление к дорогостоящим покупкам может оказывать как позитивное (удовлетворение потребности в самореализации), так и негативное (финансовая нестабильность, социальное сравнение) влияние на психологическое благополучие молодежи.

Эта книга представляет собой всесторонний гид по машинному обучению, охватывающий основные концепции, алгоритмы и методы, используемые в этой области. Книга предназначена для читателей, имеющих базовые знания в области информатики и математики, и стремящихся глубже понять принципы и практические применения машинного обучения. Через теоретические объяснения, примеры и практические задания, книга поможет читателям развить навыки и знания, необходимые для работы с машинным обучением.

Как убедиться, что учебный контент работает? Как оценить, достигли ли студенты целей обучения? Что надо улучшить в образовательной части продукта, чтобы добиться бизнес-результатов?

Эти вопросы регулярно встают перед каждым EdTech-проектом. В книге мы ищем на них ответы, погружаясь в психометрику – науку об измерениях в образовании.

Вы научитесь рассчитывать и анализировать метрики контента и студентов, получите практические советы по управлению EdTech-продуктами на основе этих данных. Мы также рассмотрим, как образовательные метрики связаны с продуктовыми и бизнес-метриками.

Книга написана под научной редакцией Инны Антипкиной, доцента, старшего научного сотрудника Центра психометрики и измерений в образовании Института образования НИУ ВШЭ, руководителя проектно-учебной лаборатории моделирования и оценивания компетенций в высшем образовании.

Для кого книга

Для методистов, исследователей, учебных аналитиков и проджект-менеджеров в сфере онлайн-образования.

Для преподавателей в EdTech.

Для создателей образовательных онлайн-продуктов.

Практический мануал и стратегический конструктор для тех, кто проектирует, внедряет и развивает продукты с использованием LLM.

Здесь вы не найдёте списков “хаков” или волшебных промптов. Вместо этого — системный подход к работе с LLM как с когнитивным компонентом продукта.

Если у вас инженерное мышление, и вы регулярно общаетесь с нейронками, то эта книга хорошая альтернатива другой моей книге “Это не бред, это Чат!”, даже для обычных диалогов человек-LLM.

Если вы строите ИИ-агентов, разрабатываете интерфейсы поверх GPT, внедряете LLM в сложные B2B-продукты — это даст вам язык, инструменты и практики, которые помогут уйти от “промптов интуицией” к инженерии диалога и мышления.

В книге "Технологии будущего: Искусственный интеллект, большие данные и блокчейн" рассматриваются ключевые технологии, которые формируют наше общество и экономику в XXI веке. Автор подробно анализирует искусственный интеллект и машинное обучение, объясняет концепцию больших данных и их влияние на бизнес и общество, а также исследует блокчейн и криптовалюты, их применение и вызовы. Каждая глава содержит примеры, исследования и прогнозы, что позволяет читателю глубже понять, как эти технологии могут изменить нашу жизнь. Книга предназначена для широкой аудитории, включая студентов, специалистов в области технологий, предпринимателей и всех, кто интересуется будущим технологий и их влиянием на мир.

Окунитесь в мир данных с книгой "Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка". Эта фундаментальная работа предлагает уникальную возможность взглянуть на хранение и обработку данных через призму новейших технологий. Каждая глава раскрывает секреты ключевых процессов работы с данными: от их сбора до финального формирования в удобные для обучающих моделей форматы. Узнайте, почему высокое качество данных — это основа успеха в разработке моделей, как правильно определять цели и выбирать стратегически верные методы обработки текстовых, изображенческих и временных рядов, и как автоматизировать процессы даже при минимальных ресурсах. Автор подробно освещает этичные и юридические аспекты работы с данными, акцентируя внимание на важности очистки, разметки и нормализации. Эта книга станет вашим надежным проводником в сложной, но захватывающей сфере машинного обучения, открывая перед вами перспективы успешного управления данными. Обложка: Midjourney - Лицензия

Откройте мир динамичного компьютерного зрения с книгой "YOLO в действии: Обнаружение объектов". Эта увлекательная хроника перенесет вас от истоков проблематики обнаружения объектов к современным достижениям нейронных сетей, давая в руки понимание технологий, меняющих мир.

Изучите архитектуру и принципы работы YOLO — одной из самых известных технологий для анализа изображений, и раскройте секреты её успеха и пределов. Предоставив пошаговые руководства по установке, настройке и обучению YOLO, книга помогает читателю освоить все аспекты работы с этой системой — от подготовки данных до реализации в реальных приложениях, таких как системы безопасности, дроны и автономные роботы.

Кроме того, вы найдете руководство по адаптации YOLO для мобильных устройств, интеграцию с другими технологиями и обсуждение этических аспектов применения. Погружайтесь в мир инноваций!

Обложка: Midjourney - Лицензия

В книге собраны ключевые знания и практические советы о том, как освоить современный ИИ и интегрировать его в свою жизнь и карьеру. Читатели познакомятся с основами технологий ИИ, методами обучения и применения, а также с важными аспектами работы с данными и алгоритмами. Исследуется, как трансформировать обучение в привычку, а навыки — в повседневную рутину. Книга предлагает стратегии для вдохновения в мир ИИ, включая советы по получению обратной связи, саморазвитию и созданию сообщества единомышленников. Освещаются пути к профессиональному росту, использованию ИИ для решения реальных задач и навигации в быстро меняющемся технологическом мире. Эта книга станет незаменимым инструментом как для начинающих, так и для опытных специалистов, стремящихся к углубленному пониманию и внедрению ИИ в свою практику.

Практическое руководство для новичков, которые хотят понять основы машинного обучения. Здесь представлены ключевые алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети, а также объясняется работа с данными и инструменты Python.

Четкие объяснения, примеры кода и практические задачи помогут быстро освоить теорию и начать применять машинное обучение в реальных проектах. Книга идеально подходит для студентов, аналитиков и разработчиков, делающих первые шаги в этой области.

Нарративный обзор. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает решения для трансформации психиатрической помощи. ИИ помогает предсказывать течение заболеваний, ответ на лечение и риски. Виртуальные ассистенты, чат-боты и технологии виртуальной реальности поддерживают пациентов, обеспечивая психообразование, когнитивно-поведенческую терапию и мониторинг состояния. ИИ автоматизирует обзоры литературы, анализирует большие объемы данных и строит клинико-психологические модели, помогает врачам в получении информации, подготовке к экзаменам и составлении рекомендаций для пациентов. Перспективные технологии: психовизуализация (объединение нейровизуализации, биометрических данных и ИИ для визуализации мыслей, восприятия и эмоций). Существует ряд проблем внедрения ИИ в психиатрию: нехватка данных, непрозрачность моделей ИИ, недостаток знаний о ИИ среди клиницистов, необходимость изменения рабочих процессов. ИИ обладает огромным потенциалом для трансформации психиатрической помощи.

Эта книга — идеальное учебное пособие для школьников и студентов, желающих познакомиться с передовыми технологиями искусственного интеллекта (ИИ). В книге простым и доступным языком объясняются подходы работы с ИИ, делая их понятными для тех, кто не обладает глубокими теоретическими и практическими знаниями. Особое внимание уделено модели FLUX.1, которая стала прорывом в генеративном ИИ, и системе Stable Diffusion WebUI Forge, предоставляющей бесплатный и мощный инструмент для создания уникальных изображений.

Мир находится в центре революции, движущейся искусственным интеллектом. Машины, наделенные возможностью учиться и принимать решения, уже меняют нашу повседневную жизнь: от диагностики заболеваний и выдачи кредитов до открытия новых материалов и управления сложными системами. Но как на самом деле "думают" эти машины?

Книга "Как машины думают? Математические основы машинного обучения" предлагает увлекательное путешествие в мир математических идей, лежащих в основе машинного обучения и искусственного интеллекта. На страницах книги читатель познакомится с основными концепциями линейной алгебры, дифференциального исчисления, теории вероятностей и статистики, которые составляют фундамент современных алгоритмов ИИ.

Эта книга — идеальное руководство для всех, кто хочет понять, как работают алгоритмы машинного обучения, и осознать, какие возможности и вызовы стоят перед нами в эпоху искусственного интеллекта.

Эта книга — инструкция для всех желающих познакомиться с передовыми технологиями искусственного интеллекта. В ней простым и доступным языком объясняется, как установить бесплатную систему генеративного искусственного интеллекта Stable Diffusion WebUI Forge на домашний компьютер и создавать невероятные изображения.

Часть текста была ранее опубликована в книге «Генеративный искусственный интеллект #Forge&flux. Учебное пособие для школьников старших классов и студентов первых курсов ВУЗов».

Во-первых, изменение ролей мужчин и женщин в обществе и появление новых социальных норм привели к тому, что многие мужчины чувствуют давление. Феминизм и борьба за равноправие создали новые стандарты.Во-вторых, влияние технологий и социальных сетей изменило способ общения. Упрощение контактов и возможность анонимного общения привели к тому, что многие мужчины предпочитают более прямолинейные методы.В-третьих, страх отказа и социальное давление могут мешать мужчинам проявлять свои чувства.

Это саммари – сокращенная версия книги «Как устроен ChatGPT? Полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире» Стивена Вольфрама. Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.

ChatGPT умеет генерировать читабельный текст, анализируя миллионы аналогичных текстов. Стивен Вольфрам поясняет, как работает чат-бот, и предлагает научить его не просто имитировать результат человеческого мышления, но мыслить самостоятельно. Для этого можно использовать специальный машинный язык Wolfram Language. Если научить ChatGPT «говорить» на Wolfram Language, то он сможет выдавать не просто читабельные, но и осмысленные, логичные тексты – фактически сможет мыслить!