информатика

Собираю в один сборник статейки о нейросетях из блога — с примерами использования сгенерированных иллюстраций, с маленькими хитростями и просто забавными историями. В общем, перед вами — история дружбы сетевого аффтара и искусственного интеллекта:)

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современного мира, помогая людям в множестве сфер – от медицины до тяжелой промышленности. Оптимизация рабочих процессов, скорость выполнения, машинная точность в расчетах или креатив в творчестве – кажется, что ИИ стал совершенным инструментом для любой задачи. Кейт Кроуфорд – старший научный сотрудник Microsoft, профессор Калифорнийского университета – предлагает нам книгу-исследование, обращая наше внимание на темную сторону успеха и скрытые издержки искусственного интеллекта. При контролируемом машинном обучении инженеры предоставляют компьютеру маркированные обучающие данные. Затем в игру вступают два различных типа алгоритмов: обучающие и классифицирующие. Обучающий алгоритм – это алгоритм, который учится на помеченных данных. Он сообщает классификатору, как лучше проанализировать связь между новыми входными данными и желаемым конечным результатом (или предсказанием). Например, он может определить: содержится ли на изображении лицо, является ли электронное письмо спамом. Чем больше маркированных примеров, тем точнее будет алгоритм. Существует множество видов моделей машинного обучения, включая нейронные сети, логистическую регрессию и деревья решений. Инженеры выбирают модель в зависимости от того, что они создают – будь то система распознавания лиц или средство определения настроений в социальных сетях, – а затем подбирают ее под свои вычислительные ресурсы.

Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разо­браться в таких дисциплинах, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, и научиться применять их в контексте таких методов, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Попутно вы узнаете, что представляет собой современная область data science и как использовать полученные знания, чтобы достичь максимального успеха в карьере. Чтобы запускать примеры из этой книги, вам нужен только компьютер с любой операционной системой (Windows, macOS или Linux) и любая среда разработки Python 3. Основные библиотеки Python, которые нам понадобятся, — это Numpy, Scipy, Sympy и Sklearn. Если вы не знакомы с Python, то знайте, что это дружелюбный и простой в использовании язык программирования с огромным количеством обучающих материалов.

В этой книге описано, как искусственный интеллект используется на каждом этапе SEO-продвижения сайта – от технической оптимизации до создания контента и линкбилдинга. Представлены уникальные алгоритмы и программные модули, использующие ИИ, предназначенные для сбора семантического ядра, аудита и анализа сайта. Рассмотрены основные принципы работы поисковых систем и ключевые факторы ранжирования.

Курс предназначен для начального освоения компьютерной графики и 3D-моделирования в конструкторском модуле программе ADEM 9.0 и пред­полагает изучение этой программы при создании технического рисунка. В курсе приведены сведения о порядке построения основных геометрических примитивов, используемых для разработки технических рисунков, описан порядок создания объемных 3D-моделей. Даны образцы выполненных работ, имеются задания для самостоятельного проектирования. Соответствует актуальным требованиям федерального государствен­ного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным требованиям. Для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования.

Пособие предназначено для практического освоения автоматизированной разработки конструкторской документации с помощью графического модуля компьютерной программы ADEM CAD/CAMM/CAPP. Включенный в книгу практикум разработан в соответствии с рекомендациями Международного центра развития модульной системы обучения (Проект Международной организации труда). В книге пошагово разобраны примеры разработки конструкторской документации способом «компьютерного инжиниринга» для деталей типа тела вращения, корпусных деталей и сборочных конструкций. Приведены образцы выполненных работ, имеются задания для самостоятельного проектирования. Содержание книги условно состоит из двух частей — теоретического раздела и практикума. В Приложении приведены справочные данные для пользователя компьютерной программы. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным требованиям. Для студентов учебных заведений, среднего профессионального образования, обучающихся по технологическим направлениям.

Книга охватывает различные этапы разработки и сопутствующие им ситуации из практики программистов приложений, работающих с системами управления базами данных. Даются рекомендации по выбору решений как в проектировании (архитектуре), так и в программировании автоматизированных информационных систем уровня предприятия. Приводятся примеры для различных СУБД и моделей: Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Firebird, Oracle, XML, NoSQL. Для программистов, студентов и других специалистов в области информационных технологий, а также всех интересующихся темой разработки приложений баз данных.

Учебное пособие консолидирует огромное количество прикладных советов, алгоритмов и пошаговых руководств, которые должны помочь начинающим специалистам, уже знакомых с областью клиентской оптимизации, глубже разобраться в тонкостях ускорения сайтов. Для профессионалов издание станет справочником лучших практик внедрения, основанном на опыте известных мировых специалистов.

Первый технологический курс по Windows 10 для ИТ-специалистов предоставляет возможность погрузиться в детали развертывания новой ОС в масштабах предприятия, управления с помощью MDM-решений, обеспечения безопасности устройств с Windows 10 и предотвращения утечки корпоративной информации. В курсе рассматриваются новые возможности конфигурации Windows 10 (provisioning), изменения в инструментах развертывания пакета Assessment and Deployment Kit, особенности Upgrade in-place.

Учебное пособие предназначено для начального освоения программирования на устройстве числового программного управления Heidenhain. В пособии приведены сведения о назначении и технических характеристиках системы. Подробно рассмотрены алгоритмы разработки девяти управляющих программ для фрезерных и сверлильных работ. Практические работы спланированы с нарастанием сложности, от занесения сведений о простейшей заготовке и одиночного сверления до выполнения сложных контуров. В них отражается подробное описание выполнения задания и приводится информация для выполнения самостоятельной работы. Практикум можно использовать при освоении программирования на программных станциях с виртуальной клавиатурой или физическим пультом управления, а также на пульте управления оборудования. Пособие ориентировано на обучаемых, не имеющих первичной подготовки программирования для станков с числовым программным управлением. Для студентов, обучающихся по технологическим направлениям, слушателей курсов по подготовке операторов и наладчиков станков с УЧПУ Heidenhain.

Анализ данных — предмет, порожденный компьютерной революцией, приведшей к накоплению огромного количества конкретных данных о сово­купностях объектов, таких как страны или регионы, веб-сайты, работодатели и работники, товары и продавцы. В отличие от классической математиче­ской статистики анализ данных не пытается вывести свойства окружающего мира исходя из специально собранных данных, а ориентирован на отыскание каких-либо паттернов, закономерностей, структуры в имеющихся данных. В данном учебнике, подготовленном на основе большого международ­ного опыта исследований и преподавания, излагаются основные методы ана­лиза данных, относящихся прежде всего к одному или двум изучаемым признакам. Подробно рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными, двумя качественными, а также качествен­ным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод К-средних для кластерного анализа, включая «интеллектуальную» версию с автоматическим определе­нием числа кластеров и их начального местоположения. Изложение ориен­тировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество иллюстративных примеров применения рассматривае­мых понятий к анализу реальных данных. Для студентов бакалавриата и магистратуры инженерно-технических спе­циальностей, также может использоваться для самостоятельного изучения.

Пособие входит в состав учебно-методического комплекса модуля «Управление данными», компоненты которого традиционно представлены в образовательных программах IT-специальностей различных уровней – от среднего специального образования до магистратуры, и содержит практические задания по основным тематическим разделам этого модуля: данные, как объект управления, концептуальная ER-модель, реляционная модель данных, SQL-программирование, управление физической моделью реляционной БД, управление производительностью и безопасностью систем баз данных.

В курсе, представляющем собой один из модулей дисциплины «Инфор­матика», рассмотрены модели решения функциональных и вычислительных задач, алгоритмизация и программирование, языки программирования высокого уровня, технологии программирования. Алгоритмом называют точное предписание, которое задается вычислительному процессу и представляет собой конечную по­следовательность обычных элементарных действий, четко опре­деляющую процесс преобразования исходных данных в искомый результат. Запись алгоритма на некотором языке представляет собой про­грамму. Если программа написана на специальном алгоритмиче­ском языке (например, на языке Питон или Бейсик), то говорят об исходной программе. Программа, написанная на языке, который непосредственно понимает компьютер (как правило, это двоичные коды), называется машинной, или двоичной. Курс соответствует актуальным требованиям федерального государ­ственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономиче­ским направлениям, аспирантов и преподавателей, специалистов организа­ций любого уровня и сферы хозяйствования.

Книга, которую вы держите в руках, предназначена для изучения средств программирования работы со звуком, изображением и передачей информации в компьютерных сетях с использованием языков программирования С/ С++. Никаких специальных знаний для освоения материала, вообще говоря, не понадобится. Книга учит программировать «с нуля», описывает основы объектно-ориентированного программирования, достаточные для решения задач, относящихся к тематике книги.

Язык программирования Python. Он моден, он актуален, он в тренде. Python работает везде. Python используют все – от суперкорпораций до сдачи ЕГЭ. Python универсален. Для Python создано колоссальное количество расширений для решения буквально любой задачи. Python прост, очевиден и прозрачен.

В условиях цифровой экономики для каждой организации актуальным становится вопрос повышения компетенций в области обработки и анализа данных. С этой непростой задачей бизнесу помогут справиться системы и инструментальные средства Data Science, которые, с одной стороны, позволяют реализовать полный цикл обработки и моделирования данных с последующей их визуализацией, а с другой — реализуют ряд интеллектуальных функций, помогающих принимать обоснованные управленческие решения в режиме реального времени на любом управленческом уровне — от оперативного до стратегического.

Гейм-дизайн – это захватывающее искусство с неограниченным количеством стилей и форм. Перед вами пошаговое руководство по созданию игр с помощью итеративной разработки. Вы пройдете весь путь от идеи до прототипа, от тестирования до полностью реализованного дизайна и шаг за шагом соберете каждый компонент видеоигры.

Хранилища данных как информационная технология появились в результате применения прикладного искусственного интеллекта в области систем принятия и поддержки решений. И в обозримой перспективе хранилища данных будут оставаться базовым элементом систем бизнес-аналитики в части обработки структурированных данных.

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий.

Киберпреступники постоянно придумывают новые способы кражи конфиденциальной информации, и сегодня утечка данных – реальная угроза как для крупных, так и для небольших компаний. В последние годы новости о масштабных утечках данных все чаще попадают на первые полосы популярных изданий, серьезно вредя репутации пострадавших компаний. В этой статье мы расскажем, что делать, если данные вашей компании были опубликованы в дарквебе, и как минимизировать последствия таких инцидентов.