Информатика и вычислительная техника

Базовые модели открыли путь множеству новых сценариев применения AI, одновременно снизив входной порог для создания продуктов на основе искусственного интеллекта. Так AI из тайного учения превратился в мощный инструмент разработки, доступный каждому – даже тем, у кого еще нет опыта работы с ним. В этом практическом руководстве Чип Хьюен рассказывает об AI-инженерии – процессе создания приложений на основе готовых базовых моделей. Разработчики таких приложений узнают, как ориентироваться на огромных просторах искусственного интеллекта: научатся разбираться в типах моделей, наборах данных, эталонных тестах для их оценки и, на первый взгляд, бесконечном множестве шаблонов приложений. В книге также представлена практическая методика разработки приложения на основе AI и его эффективного развертывания. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Говорят, что физик Ричард Фейнман однажды сказал: «Я не понимаю того, чего не могу создать». Основываясь на этом же важном принципе, автор бестселлеров Себастьян Рашка шаг за шагом ведет вас к созданию LLM в стиле GPT, которую вы сможете запустить на своем ноутбуке. Это увлекательная книга, которая охватывает каждый этап процесса – от планирования и кодирования до обучения и тонкой настройки. «Строим LLM с нуля» – это чрезвычайно занимательное путешествие в основы генеративного ИИ. Не полагаясь на существующие библиотеки LLM, вы реализуете в коде базовую модель, превратите ее в классификатор текста и в конечном счете создадите чат-бот, который сможет следовать вашим инструкциям в диалоге. И вы действительно поймете LLM, потому что создали ее сами! После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Книга представляет собой подробное руководство по проектированию и созданию систем, способных эффективно справляться с большими нагрузками. Автор раскрывает такие темы, как аппаратная и программная архитектура, принципы распределения данных, методы масштабирования и балансировки нагрузки. В книге особое внимание уделено вопросам надёжности, отказоустойчивости, кеширования и согласованности данных, что делает её особенно ценной для разработчиков критических информационных систем. Книга поможет читателям освоить сложные концепции распределённых систем, предлагая современные подходы и технологии. Автор приводит распространённые архитектурные шаблоны построения таких систем. В новом издании приведены многочисленные примеры деталей архитектуры распределённых систем, применяемых в задачах разработки систем промышленной автоматизации, систем хранения данных, СУБД и элементов систем общего назначения. В заключительной главе уделено внимание кибербезопасности распределённых систем. Новое издание адресовано профессиональным разработчикам, архитекторам и инженерам, стремящимся создавать надёжные, отказоустойчивые и производительные решения.

«System Design. Распределенные системы. Подготовка к сложному интервью» – это практическое руководство для инженеров и архитекторов, которое поможет справиться с самыми трудными техническими заданиями. Алекс Сюй и Сан Лэм предлагают стратегию, проверенную на практике, пошаговые алгоритмы и реальные примеры, позволяющие научить вас проектировать масштабируемые системы – от новостной ленты до поисковых сервисов и чат-приложений. Книга сочетает теорию и практику, дает ясные объяснения и сотни диаграмм, превращая пугающие интервью в понятный процесс. Пройти такое собеседование непросто, поскольку в проектировании ИТ-систем не существует единственно правильных решений. Речь идет о самых разнообразных реальных системах, обладающих множеством особенностей. Вам могут предложить выбрать общую архитектуру, а потом пройтись по всем компонентам или, наоборот, сосредоточиться на каком-то одном аспекте. Но в любом случае вы должны продемонстрировать понимание и знание системных требований, ограничений и узких мест. Правильная стратегия и знания являются ключевыми факторами успешного прохождения интервью! После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Проектирование и развертывание системы машинного обучения – это сложный многоэтапный процесс, требующий разнообразных компетенций и участия специалистов разных ролей. Независимо от того, интегрируете ли вы ML в существующий проект или проектируете ML-систему с нуля, вам необходимо ориентироваться в огромных датасетах и потоках, определять требования к тестированию и развертыванию, а также учитывать сложности внедрения ML-моделей в продакшен. Это практическое руководство по полному циклу разработки ML-проектов. Вы шаг за шагом пройдете весь фреймворк: проектирование, внедрение, релиз и сопровождение ML-системы. Чек-листы с необходимыми требованиями и примеры из реальной практики помогут развернуть и оптимизировать вашу собственную ML-систему. Вам особенно понравятся авторские байки и советы из личного опыта авторов, а также рекомендации по подготовке к System design интервью. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Алгоритмы – это сердце программирования. От их правильного выбора зависит, будет ли программа работать мгновенно или заставит вас ждать вечность. Но как разобраться во всем этом, если вы только в начале пути? Эта яркая книга делает изучение алгоритмов и структур данных простым и увлекательным. Благодаря полноцветным иллюстрациям, схемам и наглядным примерам сложные концепции становятся понятными даже новичкам. Вы узнаете, что такое эффективность алгоритмов, как работают сортировка, поиск, графы и хеш-таблицы, а также познакомитесь с криптографией, сжатием данных, защитой информации и машинным обучением (алгоритмом кластеризации). Материал изложен так, чтобы вы не просто запомнили алгоритмы, но и научились применять их на практике. Готовы начать? Тогда вперед – к пониманию алгоритмов!

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей жизни. Эта книга раскрывает тайны ИИ простым языком, доступным каждому – вне зависимости от технических навыков. Вы узнаете: • где и как применять ИИ в повседневной жизни, в бизнесе и творчестве; • как правильно общаться с ИИ и получать качественные ответы; • о рисках дезинформации и как защитить себя и свои персональные данные; • о серьезных рисках, связанных с генеративным ИИ, и вопросы регулирования в разных странах; • практические правила успеха при работе с ИИ, которые помогут вам избежать ошибок и галлюцинаций. Освойте ИИ без сложностей и начните использовать его в свою пользу уже сегодня. Учиться использовать искусственный интеллект в наше время нужно, чтобы идти в ногу со временем и оставлять больше времени для самого себя. Эта книга поможет вам разобраться в технологиях будущего независимо от того, создаете ли вы контент, развиваете бизнес или просто хотите облегчить повседневные задачи – здесь вы найдете ответы на все вопросы.

От новичка до эксперта в разработке ИИ-приложений на Python! Перед вами руководство для погружения в мир искусственного интеллекта с применением одного из самых популярных языков программирования. Идеально подходит тем, кто хочет освоить ключевые инструменты и методологии, включая CNN для компьютерного зрения и NLP-модели с TensorFlow 2. Предлагаются полезные проекты и продвинутые концепции, такие как механизмы внимания, трансформеры и GAN. Автор делится опытом создания сложных моделей и разработки современных приложений ИИ, делая акцент на практическое освоение технологий. Приложения ИИ станут реальностью быстрее, чем этого можно ожидать. Независимо от уровня подготовки, эта книга обеспечит знаниями и инструментами, необходимыми для успешного старта и развития в сфере разработки ИИ на Python.

После прочтения этой книги вы научитесь программировать на C++. Цветная разметка сделает код понятнее, и вы без труда сможете: • Писать программный код на C++. • Обрабатывать одномерные и двумерные массивы. • Использовать принципы объектно-ориентированного программирования. Благодаря практическим заданиям вы получите отличное представление об основах программирования на языке C++. Просто следуйте инструкциям – и вы научитесь создавать простые программы, разберетесь с ключевыми концепциями разработки и поймете, как применять C++ для решения практических задач. Скачайте примеры кода бесплатно и приступайте к работе сразу же!

Машинное обучение – это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях. Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Что такое промптинг простыми словами? Умение составлять четкие и понятные инструкции (запросы или промпты) для искусственного интеллекта, чтобы получить именно тот результат, который нужен. Почему это важно? Потому что качество вашего запроса напрямую влияет на качество ответа ИИ. Хороший запрос – как хорошо заданный вопрос учителю: он помогает получить полезный и точный ответ. Плохой запрос – как размытый вопрос, на который сложно дать конкретный ответ. Это очень сложно? Мы начнем с простых вещей и постепенно перейдем к более сложным приемам, которые помогут использовать все возможности искусственного интеллекта. У меня получится? Обязательно! Пробуйте сразу, экспериментируйте с примерами запросов. Меняйте их, подстраивайте под свои задачи. В книге есть готовые примеры запросов для разных задач, которые можно использовать уже сегодня. Не бойтесь ошибаться – общение с ИИ безопасно.

Погрузитесь в мир цифровых расследований с книгой, которая станет вашим ключом к пониманию современных угроз и методов защиты от них. Шаг за шагом вы пройдете путь от основ кибербезопасности до тонкостей разведки по открытым источникам (OSINT), ведь только так можно освоить навыки, превращающие информационный шум в ценные инсайты. Вы узнаете, как находить и анализировать данные, скрытые в публичном пространстве, сохраняя анонимность и избегая цифровых ловушек; освоите весь арсенал инструментов OSINT, Recon-ng, Maltego, Shodan, Aircrack-ng и др.; научитесь предотвращать кибератаки и защищать личные и корпоративные данные. Каждая глава – шаг к мастерству: от этичных методов сбора информации до применения профессиональных техник в реальных сценариях. Практические примеры, четкие инструкции и акцент на безопасности делают книгу незаменимым руководством для тех, кто готов стать цифровым детективом или укрепить свою киберзащиту. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с акцентом на практическом применении и современных моделях. Даны основы машинного обучения и науки о данных. Рассмотрены регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте искусственного интеллекта. Показано, как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства, уменьшать размерность, обрабатывать изображения, выбирать модели и для проектов, основанных на данных.

Учебник входит в состав УМК по информатике для 7-9 классов, включающего авторскую программу, учебники, электронные приложения, методическое пособие, рабочие тетради, сборники задач и другие компоненты. УМК может использоваться после вводного курса информатики в 5-6 классах или полностью самостоятельно обеспечивать освоение обязательного курса информатики в 7-9 классах, поддерживая базовую (1 ч/нед.) модель изучения предмета на уровне основного общего образования. Содержание учебника структурировано по темам «Компьютер – универсальное устройство обработки данных» (тематический раздел «Цифровая грамотность»), «Информация и информационные процессы» (тематический раздел «Теоретические основы информатики»), «Обработка текстовой информации», «Обработка графической информации», «Мультимедиа» (тематический раздел «Информационные технологии»). Теоретический материал поддержан развёрнутым аппаратом организации усвоения изучаемого материала, направленным на достижение обучающимися личностных, метапредметных и предметных образовательных результатов, обеспечивающим подготовку школьников к государственной итоговой аттестации по информатике в форме основного государственного экзамена (ОГЭ). Выдержан принцип инвариантности к конкретным моделям компьютеров и версиям программного обеспечения. Соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования и Примерной рабочей программе по информатике для основного общего образования.

Вниманию школьников и абитуриентов предлагается пособие для подготовки к ЕГЭ, которое содержит 40 тренировочных вариантов экзаменационных работ. Особенностью данного сборника является вариант с подробным разбором каждого задания. Представленные алгоритмы будут полезны при проверке и оценке своих навыков и умений в решении типовых экзаменационных заданий. Каждый экзаменационный вариант в сборнике составлен в соответствии с требованиями единого государственного экзамена, включает задания разных типов и сложности по основным разделам курса информатики. ЕГЭ по информатике проводится в компьютерной форме. В конце пособия даны ответы для самопроверки на все задания. Материал сборника может быть использован для планомерного повторения изученного материала и тренировки выполнения заданий различного типа при подготовке к единому государственному экзамену.

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных. Вы узнаете, как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепции безопасности. Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи! После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

В пособии в наглядной и доступной форме приводятся сведения по школьному курсу информатики, наглядные таблицы и схемы. Издание окажет помощь старшеклассникам при подготовке к урокам, различным формам текущего и промежуточного контроля, а также к экзаменам.

Демонстрируется эффективная компьютерная поддержка курсов черчения, информатики и геометрии на базе свободно распространяемой системы КОМПАС-3D LT. Описываются общие сведения и работа с системой, приводятся основные понятия трехмерного моделирования геометрических объектов. Подробно рассматриваются создание трехмерных моделей деталей и их проекций, нанесение размеров, изображение резьбовых соединений, создание сборок. Показаны возможности применения КОМПАС-3D LT в решении задач графической обработки информации и геометрического трехмерного моделирования. Приводятся примеры решения планиметрических задач и создания 3D-моделей элементарных геометрических тел. В приложениях приводятся эскизные и тестовые задания. Для студентов и преподавателей вузов и колледжей, учащихся и учителей общеобразовательных школ, руководителей курсов повышения квалификации. (DVD прилагается только к печатному изданию.)

Это саммари – сокращенная версия книги «Nexus. Краткая история информационных сетей от каменного века до искусственного интеллект» Юваля Харари. Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. Все началось с историй, которые наши впечатлительные предки рассказывали друг другу при свете костра. Эти мифы и легенды объясняли мир, вселяли надежду, а главное – позволяли людям почувствовать себя не одиночками, затерянными в огромном мире, а единым племенем. Изобретение письменности, книгопечатания, интернета делало человеческое общество все более могущественным. Но не мудрым: распространение информации позволяло и отправиться на Луну, и сжигать ведьм на костре. Радио транслировало не только классическую музыку, но и речи Гитлера. Соцсети делают нас ближе, но легко превращаются в инструмент манипулирования массами. И теперь, когда – впервые в истории! – нам удалось создать интеллект, который умеет принимать решения без нашей помощи, стоит задуматься: не зашли ли мы слишком далеко? А главное, каковы шансы отрегулировать происходящее? Юваль Харари предлагает ответ в своей новой книге. В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.

Вы ручной тестировщик и мечтаете перейти в автоматизированное тестирование? Эта книга для вас! Вы уже освоили основы Python, но пока что испытываете трудности с покрытием программ тестами или не знаете, что именно изучать дальше? Эта книга для вас! Вы веб-разработчик на стеках Django, Flask или FastAPI и хотели бы улучшить качество и надежность своего кода? Знание мощного фреймворка pytest вам в этом обязательно поможет! Эта книга станет вашим практическим руководством по самому популярному инструменту тестирования в экосистеме Python. Шаг за шагом мы пройдем путь от написания первого простого теста до создания сложных, масштабируемых тестовых инфраструктур, готовых к внедрению в реальные проекты.