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

Применение визуальной импульсной цветотерапии и иглорефлексотерапии в комплексном лечении больных с гипоталамическим синдромом пубертатного периода, Методические рекомендации, Андреева И.Н., 2020.
     
   В методических рекомендациях представлен новый метод немедикаментозного лечения гипоталамического синдрома пубертатного периода - визуальная импульсная цветотерапия. Определены оптимальные параметры воздействия, даны рекомендации по дифференцированному применению метода в зависимости от клинической картины заболевания, определены показания и противопоказания. Показано, что включение визуальной цветотерапии, а также ее комбинированного применения с иглорефлексотерапией в комплексное лечение способствует уменьшению клинических проявлений гипоталамического синдрома пубертатного периода, улучшению психологического и вегетативного статуса, церебральной гемодинамики и биоэлектрической активности головного мозга подростков с гипоталамическим синдромом пубертатного периода.
Методические рекомендации предназначены для педиатров, физиотерапевтов. эндокринологов, невропатологов. Методы могут быть использованы в стационарах, поликлиниках, санаториях и других детских лечебно-профилактических учреждениях

Соблазнение силой разума, Хиллиер А.
     
   Техники и инструкции, которые вы узнаете из этой книги, навсегда изменят вашу жизнь! Идея о том, что вы обладаете силой, способной изменить вашу реальность, не является чем-то надуманным. Люди делают это уже много веков. Это проповедуют некоторые не основные религии, и даже некоторые виды животных способны манипулировать своей реальностью (но это уже совсем другая история). Так почему же вы не узнали или не услышали об этих техниках раньше? Существует целый ряд причин, по которым эти знания могли ускользнуть из ваших рук (и вы, вероятно, можете придумать несколько собственных).

50 мифов о карьере, Кожевникова Т.Ю., 2022.
     
   Вы узнаете, как лучше всего подготовиться к работе в крупных международных корпорациях и произвести впечатление на рекрутера; получите рекомендации по развитию личного бренда в соцсетях и компетенций, необходимых для успешной работы на позиции CEO. И наконец, поверите, что добиться успеха по силам каждому. Вы убедитесь, что карьера - это увлекательное приключение, где направление, маршрут и конечную точку вы выбираете самостоятельно.
Но эта книга не просто список советов, как найти работу мечты и добиться успеха.

Глубокое обучение с fastai и PyTorch, Минимум формул, минимум кода, максимум эффективности, Ховард Д., Гуггер С., 2022.
     
   Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai — библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач.
Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами.

Машинное обучение, От основ до продвинутых моделей, Принс С., 2025.
     
   Книга «Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей» предлагает уникальный и доступный подход к пониманию одной из самых динамично развивающихся областей в мире технологий — машинного и глубокого обучения. Автор уделяет внимание как основным аспектам, так и последним достижениям в сфере Deep Learning. Это издание — идеальный помощник для тех, кто стремится к освоению современных методов машинного обучения и их практическому применению.
Книга предназначена тем, кто хочет начать путь в мир искусственного интеллекта и глубоких нейронных сетей, но также будет полезна опытным разработчикам, ищущим свежий взгляд на современные методы машинного обучения.

Осваиваем архитектуру Transformer, Йылдырым С., Асгари-Ченаглу М., 2022.
     
   Основанные на трансформерах языковые модели - преобладающая тема исследований в области обработки естественного языка (NLP). В этой книге рассказывается, как создавать различные приложения NLP на основе трансформеров, используя библиотеку Python Transformers.
Вы познакомитесь с архитектурой трансформеров и напишете свою первую программу для работы с моделями на основе этой передовой технологии.
Книга адресована специалистам по NLP, преподавателям машинного обучения / NLP и тем, кто хочет освоить машинное обучение в части обработки естественного языка. Предполагается, что читатель владеет навыками программирования на языке Python, знает основы NLP и понимает, как работают глубокие нейронные сети.

Глубокое обучение, Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А., 2018.
     
   Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.
Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.

Генеративное глубокое обучение, Как не мы рисуем картины, пишем романы и музыку, Фостер Д., 2024.
     
   Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационными автокодировщиками, генеративно-состязательными сетями, моделями типа кодер-декодер и многим другим.
Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.