Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Обществознание, Методическое пособие, К учебнику Боголюбова Л.Н., 7 класс, Калуцкая Е.К., Французова О.А., 2023.

   Методическое пособие является частью учебно-методического комплекта по курсу «Обществознание» для 7 класса, созданного в соответствии со всеми требованиями ФГОС ООО, утверждённого Приказом Министерства просвещения Российской Федерации № 287 от 31.05.2021 г.
Методическое пособие включает пример рабочей программы, тематическое планирование, материалы по методике преподавания. Рассмотрены основные направления воспитательной работы с обучающимися на уроках обществознания.
Пособие предназначено для учителей общеобразовательных организаций.

Обществознание, 7 класс, Боголюбов Л.Н., Лазебникова A.Ю., Половникова А.В., 2023.

   Учебник разработан в соответствии со всеми требованиями ФГОС ООО, утверждённого Приказом Министерства просвещения № 287 от 31.05.2021 г. Основная часть курса посвящена изучению права, основ российского законодательства (административного, гражданского, трудового, семейного, уголовного) и других социальных норм, которые регулируют общественные отношения. Материал изложен с учётом возрастных особенностей учащихся и современных научных взглядов. Содержание учебника направлено на формирование у учащихся правовой культуры, правомерного поведения, социальной ответственности, приверженности ценностям, закреплённым в Конституции РФ. Методический аппарат реализует системно-деятельностный подход в обучении и способствует развитию универсальных учебных действий.
Данное издание является первым.

Математическая вертикаль, Геометрия, 7 класс, Волчкевич М.А., 2020.

   Материал данного пособия представляет собой курс геометрии за 7 класс для школ участников проекта «Математическая вертикаль». Пособие позволит сформировать представления о геометрии, овладеть методами доказательств, дать представление о свойствах геометрических фигур и развить пространственное мышление, применять полученные знания на практике. В пособиях есть материал международных исследований, оценивающих уровень и качество математического и естественнонаучного образования учащихся 7—9 классов основной школы.
Линия учебных пособий по математике для 7 классов разработана с учётом возрастных и психологических особенностей данного возраста. В пособии реализована технология уровневой дифференциации.

Геометрия, 8 класс, Волчкевич М.А.

Фрагмент из книги:
Как вы можете легко догадаться, слово параллелограмм очень старое, да и пишется оно довольно замысловато. Так в древней Греции называли фигуру на плоскости, которая лежит между парами параллельных прямых. Если по песку проедут две телеги, и пути их будут пересекаться, то на этом месте сразу возникает параллелограмм. Его также можно увидеть на пересечении двух железнодорожных путей.

Отзывчивый дизайн на HTML5 и CSS3 для любых устройств, Фрэйн Б., 2022.
 
Вы фуллстек-разработчик, которому нужно развивать навыки фронтенд-разработки? Или фронтенд-разработчик, ищущий качественный обзор современных возможностей HTML и CSS? А может, вы создаете свой веб-сайт и хотите сделать его отзывчивым? Тогда, эта книга вам просто необходима! Со времени выхода предыдущего издания многое изменилось, теперь отзывчивый дизайн — это не новая технология, а стандарт разработки на HTML5 и CSS3. Неформальный и открытый стиль автора позволяет быстро освоить все возможности современного веб-дизайна. Вы получите практические знания о SVG, разметке HTML, создании потрясающей эстетики и эффектов с помощью CSS, переходах, преобразованиях и анимациях и многом другом. Если же вы опытный веб-игрок, то смело переходите к новым темам — гридам (CSS Grid layout) или вариативным шрифтам. К концу книги вы не только получите полное представление об отзывчивом веб-дизайне и возможностях последних версий HTML5 и CSS, но и узнаете, как максимально эффективно использовать эти знания на практике. Все, что нужно для начала работы, — это представление о том, что такое HTML и CSS.

Основы искусственного интеллекта, Нетехническое введение, Таулли Т., 2021.
 
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Проведено знакомство с историей и основными понятиями ИИ. Раскрыто значение данных как "топлива" для ИИ. Рассмотрены традиционные и продвинутые статистические методы машинного обучения, алгоритмы нейронных сетей для глубокого обучения, сферы применения разговорных роботов (чат-ботов), методы роботизации производственных процессов, технологии обработки естественного языка. Рассказано о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ. Освещены современные тренды ИИ: автономное вождение, милитаризация, технологическая безработица, изыскание новых лекарственных препаратов и другие.

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python, Самоучитель, Постолит А.В., 2024.
 
Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусствен­ного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основ­ные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-leam, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения, и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, де­монстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Во 2-м издании обновлены программные коды и версии библиотек, улучшены рисунки, учтены пожелания читателей и исправлены ошибки. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

Основы Python для Data Science, Кеннеди Б., 2023.
 
Python — язык программирования № 1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения. Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. После этого перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. После этого, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.