AI – podejście pragmatyczne

Olimpiada Informatyczna ma 25 lat! Pierwsza edycja Olimpiady odbyła się w roku szkolnym 1993/1994 i od tego czasu uczniowie polskich szkół mogą intelektualnie rywalizować wykorzystując wiedzę i umiejętności, które są kluczowe w pracy każdego informatyka. Należą do nich przede wszystkim: projektowanie efektywnych algorytmów i programowanie. Przez 25 lat Olimpiady Informatycznej wystartowało w niej łącznie 21 989 uczniów (niektórzy wielokrotnie), do drugich etapów awansowało 7259 uczniów, a w finałach znalazło się 1590 z nich. Przez te wszystkie lata uczniowie zmagali się z 387 oryginalnymi zadaniami, które są znakomitym materiałem dydaktycznym dla przyszłych olimpijczyków, a także dla każdego, kto chce podjąć się ciekawych i oryginalnych wyzwań algoryt...

Uczenie maszynowejest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celuPythonapozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych.

Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza pra...

O jakości konkursu decydują przede wszystkim zadania. Powinny być one oryginalne, ciekawe i o różnym stopniu trudności. Ich rozwiązanie powinno sprawiać satysfakcję, a kłopoty z rozwiązaniem zachęcać do pogłębiania swojej wiedzy i umiejętności. Ta książka zawiera subiektywny wybór „najlepszych” zadań z konkursów algorytmiczno‑programistycznych współorganizowanych przez Uniwersytet Warszawski wraz z opisem rozwiązań wzorcowych. Wyboru zadań dokonały osoby, które odegrały znaczące role w historii polskich konkursów algorytmiczno-programistycznych jako ich uczestnicy lub organizatorzy. Autorzy wszystkich opracowań w tej książce mają ścisłe związki z Wydziałem Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego jako jego absolwenci, prac...

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów. To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, k...

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań w niemal wszystkich branżach. Ten spektakularny postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania. Obecnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami. Znajomość tych bibliotek i narzędzi umożliwia tworzenie systemów uczących się nawet tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki. Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu...

Cyfrowe konflikty stały się codziennością. Organizacja, która chce przetrwać w tym wrogim świecie, nie może szczędzić sił ani środków na cyberbezpieczeństwo. Napastnicy prowadzą wyrafinowane ataki z rosnącą skutecznością. Nawet jeśli Twój system komputerowy jest dobrze zabezpieczony, a procedury cyberbezpieczeństwa zostały wdrożone i są stosowane, musisz się przygotować do ataku. Innymi słowy: musisz dobrze wiedzieć, co robić, kiedy prawdziwi hakerzy wtargną do Twojego systemu. Ta niezwykła książka pozwoli Ci dobrze zrozumieć, jak wygląda prowadzenie cyberataku z perspektywy agresora i odpieranie napaści z perspektywy obrońcy. Znajdziesz w niej mnóstwo przydatnych porad i wskazówek, dzięki którym zdołasz przejąć kontrolę nad sytuacją. Opisane...

Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w: • Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne; • Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania; • Badaniu technik popr...

Książka ta różni się od znanych na polskim rynku pozycji poświęconych algorytmice, dotyczy bowiem jej strony praktycznej. Taki sposób potraktowania tego działu informatyki wynika z coraz większego zainteresowania zarówno uczniów, jak i studentów udziałem w różnego rodzaju konkursach programistycznych. Czytelnik znajdzie w niej przegląd implementacji podstawowych algorytmów i struktur danych, które można zastosować bezpośrednio bądź zaadaptować w prosty sposób przy rozwiązywaniu zadań konkursowych. Fundamentem książki jest biblioteczka algorytmiczna, która była tworzona i rozbudowywana podczas przygotowań zespołu Warsaw Predators z Uniwersytetu Warszawskiego do reprezentowania tej uczelni na międzynarodowych zawodach. Na niepowtarzalny charakter książki...

Książka Zrozumieć głębokie uczenie pokazuje, jak od zera budować sieci neuronowe głębokiego uczenia. Andrew Trask – doświadczony ekspert w tej dziedzinie, w swobodnym i przejrzystym stylu prezentuje leżącą w tle naukę, dzięki czemu możesz samodzielnie zrozumieć każdy szczegół nauczania sieci neuronowych. Jedynie przy użyciu Pythona i jego biblioteki matematycznej NumPy będziesz mógł uczyć swoje własne sieci neuronowe, aby samodzielnie zobaczyć i zrozumieć jak działa rozpoznawanie obrazów, tłumaczenie tekstów na różne języki, a nawet w jaki sposób pisać jak Szekspir! Po ukończeniu lektury będziesz gotów do poznawania platform głębokiego uczenia. Zawartość książki: Wiedza, na której opiera się głębokie uczenie. Budowanie i uczenie swoich wł...

Ostatnia dekada to czas bezprecedensowego rozwoju sztucznej inteligencji – nie tylko przełomowych badań nad algorytmami uczenia maszynowego, ale również coraz powszechniejszego stosowania inteligentnych maszyn w najróżniejszych dziedzinach naszego życia. Rozwój ten ogranicza niewystarczająca liczba specjalistów, łączących znajomość modelowania danych (przygotowania danych i zasad działania algorytmów uczenia maszynowego) ze znajomością języków analizy danych, takich jak SQL, R czy Python. Inżynieria danych (ang. data science) to interdyscyplinarna wiedza, której opanowanie wymaga znajomości algebry, geometrii, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa i algorytmiki, uzupełnionej o praktyczną umiejętność programowania. Co więcej, sztuczna inteligencja jest pr...

Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform. Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania...