Прагматичный ИИ, Машинное обучение и облачные технологии, Гифт Н., 2019

Прагматичный ИИ, Машинное обучение и облачные технологии, Гифт Н., 2019.

   Искусственный интеллект — это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика.
Облачные технологии — ваш путь к укрощению искусственного интеллекта.
Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения, решать реалистичные задачи из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование, сделки с недвижимостью.
Все примеры разобраны на языке Python, №I в сфере современных стремительных вычислений.




Функциональное введение в Python.
Python — потрясающий язык программирования, способный на множество различных вещей. Есть мнение, что Python ни в чем не демонстрирует исключительных результатов, но достаточно хорош в абсолютном большинстве приложений. Подлинная сильная сторона этого языка — преднамеренное отсутствие сложности. Python допускает также программирование в множестве разных стилей. Его вполне можно использовать для выполнения операторов в процедурном стиле, построчно. Но можно также и в качестве сложного объектно-ориентированного языка программирования, обладающего такими продвинутыми возможностями, как метаклассы и множественное наследование.

При изучении языка Python, особенно в контексте науки о данных, на некоторых его частях можно не заострять внимания. Можно даже сказать, что многие его составные части, особенно некоторые объектно-ориентированные возможности, никогда не используются при написании блокнотов Jupiter. Вместо этого имеет смысл использовать альтернативный подход с упором на функции. Данный раздел вкратце познакомит вас с языком Python, который можно рассматривать как новый Microsoft Excel.

Один из недавних моих аспирантов сказал мне, что до моего курса машинного обучения его беспокоил сложный вид соответствующего кода. Но после нескольких месяцев работы с языком Python и блокнотами Jupiter он почувствовал уверенность при использовании Python для решения задач науки о данных. Я убежден, исходя из виденного мной во время преподавания, что любой пользователь Excel может научиться использовать блокноты Jupiter на Python.

Содержание.
Предисловие.
Благодарности.
Об авторе.
Часть I. Введение в прагматичный ИИ.
Глава 1. Что такое ИИ.
Глава 2. ИИ и инструменты машинного обучения.
Глава 3. Спартанский жизненный цикл ИИ.
Часть II. ИИ в облаке.
Глава 4. Разработка ИИ в облачной среде с помощью облачной платформы Google.
Глава 5. Разработка ИИ в облачной среде с помощью веб-сервисов Amazon.
Часть III. Создание реальных приложений ИИ с нуля.
Глава 6. Прогноз популярности в соцсетях в НБА.
Глава 7. Создание интеллектуального бота Slack в AWS.
Глава 8. Извлечение полезной информации об управлении проектами из учетной записи GitHub-организации.
Глава 9. Динамическая оптимизация виртуальных узлов ЕС2 в AWS.
Глава 10. Недвижимость.
Глава 11. Промышленная эксплуатация ИИ для пользовательского контента.
Приложения
Приложение А. Аппаратные ускорители для ИИ.
Приложение Б. Выбор размера кластера.

Купить .








Теги: учебник по программированию :: программирование :: Гифт