Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Genetic Algorithms with Python Clinton Sheppard (2016) Get a hands-on introduction to machine learning with genetic algorithms using Python. Genetic algorithms are one of the tools you can use to apply machine learning to finding good, sometimes even optimal, solutions to problems that have billions of potential solutions. This book gives you experience making genetic algorithms work for you, using easy-to-follow example problems that you can fall back upon when learning to use other machine learning tools and techniques.

Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play David Foster (2019) Generative modeling is one of the hottest topics in AI. It’s now possible to teach a machine to excel at human endeavors such as painting, writing, and composing music. With this practical book, machine-learning engineers and data scientists will discover how to re-create some of the most impressive examples of generative deep learning models, such as variational autoencoders,generative adversarial networks (GANs), encoder-decoder models and world models. Author David Foster demonstrates the inner workings of each technique, starting with the basics of deep learning before advancing to some of the most cutting-edge algorithms in the field. Through tips and tricks, you’ll understand how to make your models learn more efficiently and become more creative.

Изучение робототехники с использованием Python, 2е издание Лентин Джозеф (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.

Глубокое обучение с точки зрения практика Джош Паттерсон, Адам Гибсон (2018) Все что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

Учим Python, делая крутые игры, 4-е издание Свейгарт Эл (2018) Учить Python, играя, не только весело, но и эффективно! Создавайте игровые шедевры собственными руками, одновременно постигая основные принципы программирования. Даже читатели с нулевым уровнем, никогда не пробовавшие писать код, выучат Python, благодаря авторской методике Эла Свейгарта. Начните с простых классических игр, таких как "Крестики-нолики" и "Виселица", чтобы в итоге научиться создавать продвинутые анимированные или текстовые игры с множеством персонажей и увлекательным сюжетом!

Python для детей и родителей. Играй и программируй Брайсон Пэйн (2017) Программирование — одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем. Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений — полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Python Debugging Handbook de R L Zimmerman (2020) The focus is not on the Python language, although Chapter 3 does cover the basics. Instead, my focus is always on debugging. If you’re new to Python debugging, I think this book is a good starting point. Experienced Python programmers might want to review the table of contents, to see if there’s anything special that catches their interest.The sample code demonstrates lists, tuples, loops, or classes, but in the simplest form I could imagine.

Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся Мэтт Харрисон (2019) Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет.

Clean Code in Python: Refactor your legacy codebase Mariano Anaya (2018) Python is currently used in many different areas such as software construction, systems administration, and data processing. In all of these areas, experienced professionals can find examples of inefficiency, problems, and other perils, as a result of bad code. After reading this book, readers will understand these problems, and more importantly, how to correct them.

Глубокое обучение на Python Франсуа Шолле (2018) Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.

Machine Learning With Python For Everyone Mark E. Fenner (2020) The Complete Beginner’s Guide to Understanding and Building Machine Learning Systems with Python Machine Learning with Python for Everyone will help you master the processes, patterns, and strategies you need to build effective learning systems, even if you’re an absolute beginner. If you can write some Python code, this book is for you, no matter how little college-level math you know.

Python. Экспресс-курс Наоми Седер (2019) Впервые на русском языке выходит новое издание одной из самых популярных книг издательства Manning. С помощью этой книги вы можете быстро перейти от основ к управлению и структурам данных, чтобы создавать, тестировать и развертывать полноценные приложения. Наоми Седер рассказывает не только об основных особенностях языка Python, но и его объектно-ориентированных возможностях, которые появились в Python 3. Данное издание учитывает все изменения, которые произошли с языком за последние 5 лет, а последние 5 глав рассказывают о работе с большими данными.