Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Искусственный интеллект с примерами на Python, Джоши П., 2019.

   Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В агой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте, и научитесь писать функциональный код
Мы начнем с рассмотрения общих концепций искусственною интеллекта, после чего перейдем к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Эта книга предназначена для программистов, которые пишут код на языке Python и хотели бы применять алгоритмы искусственного интеллекта для создания прикладных программ.

Искусственный интеллект глазами хакера, 2025.

   Эта книга — сборник лучших, тщательно отобранных статей из легендарного журнала «Хакер». Рассмотрены современные подходы к использованию искусственного интеллекта в области информационной безопасности. Описаны методы обхода ограничений ChatGPT, рассмотрено применение нейросетей для написания эксплойтов и поиска уязвимостей в коде. Представлены практические кейсы использования GPT-4 на багбаунти, приведены способы выманивания паролей с помощью чат-ботов и QR-кодов. Даны рекомендации по применению нейросетей и языковой модели Llama для анализа и поиска критичных данных в коде программ. Отдельное внимание уделено генеративному ИИ: показана карта его возможностей, а также способы улучшения изображений с помощью нейросетей. Книга станет ценным источником знаний для тех, кто хочет изучить искусственный интеллект через призму хакерских технологий.

Изучение робототехники с использованием Python, Джозеф Л., 2019.

   В данной книге рассказывается, как с нуля построить автономный мобильный обслуживающий робот, с помощью которого можно подавать еду в квартире, гостинице и ресторане. Благодаря подробным пошаговым инструкциям читатель узнает весь процесс разработки робота - начиная с теоретической части (принципы дифференциального привода, кинематики и обратной кинематики) и заканчивая практической реализацией (сборка отдельных компонентов, согласование приводов и датчиков с контроллерами). Много внимания уделено программной части - использованию метаоперационной системы ROS, моделированию в Gazebo, обработке изображений в OpenCV, разработке GUI робота на Qt и Python.
Издание предназначено для широкого круга читателей, увлеченных робототехникой, программированием и самостоятельной сборкой различных DIY-устройств.

Ассемблер и программная модель процессоров x86/64, Жуков А.В., 2024.

   Книга является практическим пособием по программной модели процессоров 180x86/64. Простейшие элементы этой модели (переменные, константы, методы адресации и система команд) изучаются с помощью ассемблера а86, отладчика d86. 32-битные возможности i80x86, включая защищенный режим, вентили, исключения и прерывания, привилегии, страничное преобразование, исключения, LDT и TSS, а также 64-битные режимы процессора х64 с исключениями и прерываниями в long mode излучаются с использованием ассемблера nasm.
Электронный архив на сайте издательства содержит исходные тексты примеров и необходимые для работы файлы.

Греческий язык, Часть 1, Гришин А.Ю., Онуфриева Е.С., 2019.

   Учебник и практикум представляет собой четко и информативно изложенный материал для освоения курса греческого языка с самого начального уровня. Он снабжен разнообразными заданиями, упражнениями на все разделы языка и словарями, которые содержат большое количество примеров на употребление слов в различных значениях и контекстах. При этом учебник является первым в своем роде, предлагающим ученику использовать навыки родного языка (русского) для выстраивания «своего» греческого, оставаясь при этом в строгих рамках греческого узуса. Учебник полностью соответствует уровню А1— В2 Европейского стандарта сертификации знания иностранных языков.

Графовые нейронные сети на Python, Лабонн М., Груздев А., 2025.

   Графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании теперь пытаются применить их повсюду: в системах рекомендаций еды, видео и поиска романтических партнеров, для выявления фейковых новостей, проектирования микросхем и 3D-реконструкции.
Прочитав книгу, вы научитесь создавать собственные графовые наборы из табличных или исходных данных, преобразовывать узлы и ребра в высококачественные эмбеддинги, реализовывать графовые нейронные сети с использованием PyTorch Geometric, выполнять классификацию узлов, генерацию графов, предсказание связей, выбирать лучшую модель в зависимости от вашей задачи.
Издание предназначено специалистам по анализу и обработке данных, а также будет полезно разработчикам на Python и студентам вузов, желающих приобрести знания по одной из самых популярных архитектур ИИ.

Веб-разработка, Ратанова О.В., Ребус Н.А., Анисимов А.Ю.

   Веб-разработка включают в себя разработку клиентской (frontend) и серверной (backend) частей сайта. Для создания интерактивных интерфейсов необходимы знания языка программирования JavaScript, языка гипертекстовой разметки HTML, иерархических правил таблиц стилей CSS, а для управления данными и логикой веб-страниц и сайта в целом необходимы знания серверных языков программирования, в частности, PHR Python или Java.
В результате изучения материала курса обучающийся приобретет знания, умения и навыки, необходимые в дальнейшей профессиональной деятельности.

Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python, Нгуен К., 2024.

   Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны приемы настройки гиперпараметров, гауссовское распределение, использование политик машинного обучения, в частности на основе задачи о многоруких бандитах, повышение производительности вычислений, многовариантная оптимизация с учетом полезности и затрат, а также применение байесовского метода в специализированных сценариях.