Скачать книги Язык Python без регистрации

"Книга "Python и нейросети: Революционный подход к изучению программирования" предлагает комплексный взгляд на программирование и искусственный интеллект. От основ Python до продвинутых нейросетей, читатели научатся манипулировать данными с помощью TensorFlow и PyTorch, исследуют алгоритмы машинного обучения и разработают собственные проекты, такие как чат-боты и системы распознавания изображений. В книге также представлены персонализированные методы обучения через нейросети, а приложение включает глоссарий терминов и полезные ресурсы для продолжения образования. Эта книга станет незаменимым ресурсом для всех, кто хочет глубоко погрузиться в мир современных технологий и программирования."

Книга предлагает обзор применения искусственного интеллекта в сфере транспортной и логистической деятельности. Начиная с основных проблем и вызовов, с которыми сталкиваются компании этой отрасли, она переходит к изучению конкретных решений, которые предлагает ИИ. В книге рассматриваются такие аспекты, как автономный транспорт, оптимизация маршрутов, управление складами, прогнозирование спроса, а также применение роботизированных систем и технологии блокчейн. Особое внимание уделено не только технологическим аспектам, но и вопросам экологической устойчивости и этичности применения новых решений. Эта книга представляет ценный ресурс как для специалистов в области транспорта и логистики, так и для всех, кто интересуется последними тенденциями в этой динамично развивающейся области.

Внедрение цифровой обработки изображений / Introduction of Digital Image Processing.

Книга представляет собой всестороннее исследование влияния искусственного интеллекта на медицинскую практику и здравоохранение. Автор представляет читателям обширный обзор применения ИИ в различных областях медицины, начиная от диагностики заболеваний и прогнозирования эпидемий, и заканчивая разработкой лекарств, персонализированным лечением и медицинской робототехникой. Каждая глава представляет собой углубленное исследование конкретного аспекта использования ИИ в медицине, предлагая читателям обширный обзор успешных проектов, перспектив развития технологий и возможных вызовов. Этот исследовательский материал будет полезен для специалистов в области здравоохранения, исследователей, студентов медицинских учебных заведений и всех, кто интересуется современными тенденциями в медицинской науке и практике.

"Цифровая Сказка: Захватывающее путешествие в волшебную страну Python" — это увлекательное и поучительное путешествие в мир программирования с использованием Python. В этой уникальной книге вы обнаружите, как простой код может оживить ваши творческие идеи и превратить их в волшебство.Следуя вместе с героем, Перси, вы научитесь создавать волшебные зелья из кода, рисовать сверкающие звезды, исследовать таинственные коридоры цифровых лабиринтов, и даже сразиться с кодовыми драконами оптимизации. Это захватывающее приключение раскроет вам тайны программирования, придавая им магическую ауру и оставляя читателей в восторге от возможностей, которые предоставляет язык программирования Python. Готовьтесь к захватывающей одиссее, где каждая глава — новый этап вашего цифрового волшебства.

Данная книга - это практическое руководство для освоения языка программирования Python через решение разнообразных задач и проектов. В книге представлены подробные решения и код для каждой задачи.Основные разделы включают:- Логическое мышление и базовые конструкции: задачи для развития алгоритмического мышления и понимания основных конструкций Python.- Рисование и графика: упражнения с графическими изображениями и анимациями, используя библиотеки Turtle.- Работа с данными и визуализация: задачи по сбору, обработке и анализу данных с библиотеками Pandas и NumPy, а также визуализация данных с Matplotlib.- Проекты для групповой работы: крупные проекты для командной работы.Книга подходит для начинающих и опытных программистов, предлагая понятные объяснения и примеры кода.

В этой книге мы рассмотрим практические примеры обработки данных. Мы будем работать с различными типами данных, включая текст, изображения и звуки. Книга адресована как начинающим Data Science, так и опытным специалистам, которые хотят отдохнуть от постоянного подключения к сети и научиться работать с данными в офлайн-режиме.

Эта книга предназначена для начинающих свой путь в изучении Python. В ней заложены основы языка с примерами кода.

Книга состоит из семи глав. В первой главе мы кратко обсудим основные концепции компьютерного зрения и задачи обнаружения объектов. Во второй главе мы рассмотрим традиционные методы обнаружения объектов, основанные на признаках, такие как метод Хаара и метод гистограмм направленных градиентов (HOG). В третьей главе мы обсудим современные методы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, такие как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO. В четвертой главе мы рассмотрим способы усовершенствования методов обнаружения объектов, такие как использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных. В пятой главе мы обсудим приложения обнаружения объектов в различных областях, таких как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. В шестой и седьмой главе создадим приложения AI MEDIC для распознавания объектов.

Учебник поможет студентам различных специальностей освоить современные технологии машинного обучения и практически использовать их в работе и научных проектах. В настоящем пособии даются весьма краткие теоретические и относительно подробные практические сведения о применении отдельных алгоритмов классификации и регрессии. Для практического освоения материала достаточно базовых навыков работы с языком Python. При этом освоение возможностей основных библиотек, таких как matplotlib, numpy, pandas, sklearn происходит в процессе решения задач. Используя полученные знания и навыки, студенты смогут решать широкий круг задач классификации, регрессии, анализировать влияние отдельных признаков на работу классификаторов и регрессионных моделей, снижать размерность данных, визуализировать результаты и оценивать качество моделей машинного обучения. Издание рекомендовано УМО РУМС.

Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами. Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.

Книга представляет собой введение в мир искусственного интеллекта (ИИ). В ней рассматриваются ключевые концепции, методы и технологии, используемые в области ИИ, начиная от базовых алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей, и заканчивая более сложными темами, такими как глубокое обучение и рекуррентные нейронные сети. Автор пошагово объясняют основные принципы работы различных подходов к ИИ и предоставляют читателям практические примеры и задания для углубления понимания материала. Эта книга предназначена как для студентов и исследователей, интересующихся темой ИИ, так и для практикующих специалистов, желающих расширить свои знания в этой области.

Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с данными и машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработки изображений и разработки игр.Основные темы включают в себя введение в библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, и Matplotlib, а также обсуждение алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-learn. Автор также рассматривает инструменты для работы с веб-технологиями, такие как Flask, Django, и для визуализации данных, такие как Seaborn, Plotly, и Bokeh.Книга охватывает обширный спектр примеров использования каждой библиотеки, предоставляя читателю практический опыт и навыки, необходимые для успешной разработки с использованием Python. Она подходит как для новичков, только начинающих изучать Python, так и для опытных разработчиков, ищущих лучшие инструменты для конкретных задач.

Современное программирование в Python требует не только разработки эффективного и функционального кода, но и его оптимизации для достижения максимальной производительности. Эта книга раскрывает тему оптимизации в Python от введения в базовые понятия до понимания тонкостей оптимизации приложений.Почему оптимизация играет важную роль в разработке и какие инструменты доступны для измерения производительности вашего кода? Книга предлагает практические советы по улучшению кода, включая способы избегания лишних операций, правильное использование циклов и работу с памятью. Вы также узнаете, как применять кеширование и мемоизацию для улучшения производительности ваших приложений.Для разработчиков, работающих с многозадачностью и параллелизмом, книга предоставляет понимание того, как использовать потоки, процессы и асинхронное программирование для оптимизации приложений.Книга также рассматривает вопросы оптимизации баз данных и веб-приложений, предоставляя практические рекомендации.

Это увлекательная и понятная книга о Python, созданная специально для начинающих взрослых и их детей. Эта книга предлагает простой и доступный путь в мир программирования, где даже самые молодые читатели могут освоить основы.Примеры кода для детей: Книга содержит множество примеров кода, которые легко понять и объяснить детям. Они иллюстрируют концепции программирования через интересные истории и задачи.Каждая глава вводит важные концепции программирования, такие как переменные, условия, циклы и функции, используя язык, понятный и детям, и начинающим взрослым.

Книга предлагает полное погружение в мир нейросетей, начиная с основных концепций и методов обучения и до сложных алгоритмов и техник. Читателю предоставляются понятные объяснения и примеры, а также многочисленные практические задания и проекты для непосредственного применения знаний. Вы научитесь обрабатывать и анализировать данные, решать задачи классификации, регрессии и генерации, а также создавать собственные модели нейросетей. "Нейросети практика" - это источник вдохновения и практического опыта, необходимый для приведения идей к жизни с помощью нейросетей.