информатика

«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!

Узнайте, что происходит внутри черного ящика! Для использования глубокого обучения вам придется подготовить данные, выбрать правильную модель, обучить ее, оценить качество и точность и предусмотреть обработку неопределенности и изменчивости в выходных данных развернутого решения. Эта книга шаг за шагом знакомит с основными математическими концепциями, которые пригодятся вам как специалисту по данным, с векторным исчислением, линейной алгеброй и байесовским выводом, представляя их с точки зрения глубокого обучения.

Всегда хотели делать игры, но не знали с чего начать? Много идей и все хочется реализовать? Страшно браться за что-то новое с нуля? Мысли о программировании вводят в панический ужас? Тогда книги этой серии именно для вас.

Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python.

Серия научных книг, значительно расширяющих школьную программу, рассматривающих науку с оригинальной, нестандартной точки зрения, написанных профессионалами в своих областях науки. Книги этой серии будут полезны как для школьников, так и для всех любознательных людей, желающих расширить свой кругозор.

Книга во многом аналогична популярным книгам «Занимательная физика» Я. И. Перельмана, «Математические чудеса и тайны» М. Гарднера, «В царстве смекалки» Е. И. Игнатьева, «Математическая смекалка» Б. А. Кордемского и др. Она содержит большое количество разнообразных занимательных логических задач и головоломок, интересных фактов и полезных программ, простейших компьютерных игр, фокусов и др.

Эта книга – сборник практических задач по языку С++17: от математических и вычислительных до архитектурных, построенных на базе шаблонов проектирования. Здесь собрано 100 задач, которые помогут вам применить на практике разнообразные возможности C++ и его стандартной библиотеки, а также опробовать множество сторонних, кроссплатформенных библиотек. Решения представлены в виде исходного кода, пояснений и рекомендаций к нему.

В книге освещаются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкреплены простыми примерами. Порядок следования глав соотносится с задачами обработки структур данных.

Хорошо написанный код легче тестировать и использовать повторно, его проще распараллелить, и он меньше подвержен ошибкам. Владение приемами функционального программирования поможет вам писать код, соответствующий требованиям к современным приложениям, проще выражать сложную логику программ, изящно обрабатывать ошибки и элегантно оформлять параллельные алгоритмы.

Учебное пособие содержит теоретические сведения, необходимые для изучения темы «Нейронные сети» дисциплины «Системы искусственного интеллекта». Каждая тема включает контрольные вопросы и задания, которые помогут закрепить полученные знания и применять их в учебной и профессиональной деятельности.

Классическое руководство по языку программирования Java, полностью обновлено до Java 25. «Core Java» — это ведущее практическое руководство и справочник для опытных программистов, которые хотят писать надежный код Java для реальных приложений. Теперь «Core Java, том I-II, четырнадцатое издание», было переработано с учетом новых функций и улучшений в версии Java 25 с долгосрочной поддержкой. Как и всегда, все главы были полностью обновлены, устаревшие материалы удалены, а новые API подробно описаны. Эти тома посвящены расширенным темам, которые программисту необходимо знать для профессиональной разработки программного обеспечения, и включают в себя авторитетное освещение обработки файлов, сетей, баз данных, безопасности, интернационализации, компиляции и скриптов, а также внешних функций, API Streams, XML и др.

«Книга R, 2-е издание» — это всеобъемлющее, удобное для начинающих руководство по R, самому популярному в мире языку программирования для статистического анализа. Даже если у вас нет опыта программирования и вы знаете лишь азы математики, в этой книге вы найдете все необходимое, чтобы начать писать программы на R. Вы начнете с основ, таких как работа с данными и написание простых программ, а затем перейдете к более сложным темам, таким как создание статистических сводок по вашим данным, проведение тестов и моделирование. Вы даже научитесь создавать впечатляющие визуализации данных с помощью графических инструментов R и дополнительных пакетов, таких как ggplot2, ggvis и rgl. Благодаря понятным объяснениям, практическим примерам и упражнениям эта книга открывает дверь в развивающийся мир анализа данных.

Учебно-методическое пособие содержит теоретические представления и практические рекомендации по использованию языка программирования Python в задачах программной разработки и машинного обучения. В данной работе представлено описание основ анализа данных, которые включают описание базовых структур языка Python, основ объектно-ориентированного программирования и веб-разработки на нем.

Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение).

Эта книга обеспечит читателя жизненно важными инструментами и знаниями, необходимыми для успешной работы с данными. Вы освоите полный процесс сбора, обработки, валидации и восполнения пропущенных данных с помощью кода на языке R. Для работы с примерами достаточно лишь базового понимания языка, а некоторые главы вообще не требуют навыков программирования.

Представьте, что каждый день мир генерирует невообразимую гору цифрового песка: лайки в соцсетях, покупки в интернете, треки с фитнес-браслетов, записи с камер наблюдения, переводы по картам. Это и есть Big Data, или «большие данные». Сами по себе они — просто груда бесполезного песка. Но если найти в ней крупицы золота — закономерности, тенденции, скрытые связи — они становятся бесценными. Именно Data Scientist — это современный золотоискатель и инженер, который строит сложные «сита» и «магниты» для этого цифрового золота. Он не просто программист, он исследователь и архитектор, который превращает raw data (сырые данные) в конкретные прогнозы и решения.

Как научить искусственный интеллект думать о своём собственном мышлении – практическое руководство по новому поколению техник взаимодействия с большими языковыми моделями. Новый подход к работе с генеративным искусственным интеллектом, в рамках которого большие языковые модели превращаются в поистине интеллектуальных помощников, способных анализировать собственное мышление. Решение LangChain эволюционировало в стандарт де-факто для создания сложных ИИ-приложений. Расширение LangGraph увеличивает возможности, предоставляя графовую архитектуру для создания хитроумных агентных рабочих процессов. Решение LangChain особенно сильно в создании исследовательских пайплайнов, в которых различные агенты специализируются на поиске информации, анализе, синтезе и валидации результатов.

«Безопасный C++» – это глубокое погружение в аспекты программирования на C++. Книга предназначена для специалистов, которые хотят повысить уровень защиты своих приложений и научиться применять лучшие практики безопасности в реальных проектах.

«Выразительный Javascript» позволит глубоко погрузиться в тему, научиться писать красивый и эффективный код. Вы познакомитесь с синтаксисом, стрелочными и асинхронными функциями, итератором, шаблонными строками и блочной областью видимости.

Готовые рецепты автоматизации на Python. Научитесь писать скрипты для мониторинга, деплоя, тестирования и анализа данных. Автоматизируйте рутину и повысьте свою эффективность в разы. Получите доступ к репозиторию с кодом всех примеров из книги. Python прочно вошел в число самых популярных языков программирования благодаря своей простоте, универсальности и богатой экосистеме библиотек. Его возможности выходят далеко за рамки вебразработки и Data Science — Python является идеальным инструментом для автоматизации рутинных задач в разработке и системном администрировании.