ДМК Пресс. ИТ-технологии для обучающихся

Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении. 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. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.

Книга знакомит с одной из самых распространенных и мощных библиотек визуализации данных — D3.js. Прочтя ее, вы сможете решить любую задачу: от создания визуализации с нуля до запуска ее на сервере и написания автоматизированных тестов.

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение — незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R — чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом.

Книга охватывает почти весь круг теоретических и практических вопросов, относящихся к рекурсии и рекурсивному программированию, что делает её прекрасным дополнением к уже существующим немногочисленным книгам на эту тему. На множестве примеров и задач — от простых к сложным — читатель постепенно погружается в рекурсию, учится мыслить рекурсивно и, отталкиваясь от декларативной парадигмы программирования, создавать рекурсивные алгоритмы с использованием пошаговой методики и специальных схем декомпозиции задач. При этом автор беспристрастно сопоставляет рекурсивные алгоритмы с итерационными, отмечая достоинства и недостатки тех и других. Все алгоритмы в книге реализованы на языке Python 3.

Книга посвящена разработке распределенных естественных вычислительных моделей в среде многоагентного моделирования NetLogo. В основу этого учебного пособия положены материалы двух курсов, которые автор на протяжении последних десяти лет читает в Московском государственном университете и университете «Дубна» студентам, обучающимся по специальности «Прикладная математика и информатика». Рассматриваются как классические модели, в том числе клеточные автоматы, нейронные сети, генетические алгоритмы, так и относительно современные, например методы и модели роевого интеллекта. Содержит большое число иллюстраций, примеров кода, упражнений и библиографических ссылок.

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя — автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.

Многие школьники изучают алгоритмы, готовясь к олимпиадам по программированию. Возможно, что эта книга поможет математикам-олимпиадникам, не занимавшимся алгоритмами, заинтересоваться олимпиадным программированием, а может быть — и теорией алгоритмов.

Эта книга позволит читателям получить знания и навыки, необходимые для успешного системного и сетевого администрирования операционной системы Red Hat Enterprise Linux 5 (RHEL), а также для решения задач, связанных с информационной безопасностью. Издание состоит из теоретической и практической частей, которые вместе позволяют получить систематизированные знания об ОС RHEL и умения решать практические задачи. Теоретическая часть раскрывает принципы работы системы, нюансы настройки различных компонентов и позволяет подготовиться к экзаменам Red Hat Certified Technician (RHCT) и Red Hat Certified Engineer (RHCE). При создании практической части было уделено внимание сбалансированности самостоятельных заданий. Они довольно разнообразны — от простых для «новичков», с подробным описанием всех шагов, до более сложных, с возможностью самостоятельного выполнения различными способами.

Книга представляет собой учебное пособие для освоения базовых принципов работы с системой Teamcenter®. В книге приводится общее описание всех модулей, входящих в состав системы Teamcenter, подробно рассмотрены функциональные возможности базовых модулей, предназначенных для управления данными об изделии, которые применяются в повседневной работе пользователей вне зависимости от решаемых ими задач, включая работу с CAD-системами NX™ и Solid Edge® под управлением Teamcenter. Большинство из представленного материала основано на упражнениях, которые могут быть выполнены широким кругом лиц при наличии доступа к системе и не требуют каких-либо предварительных настроек программы.

Книга предназначена для первоначального изучения Raspberry PI — одноплатного компьютера размером с банковскую карту. Благодаря простым пошаговым инструкциям юный читатель сможет превратить свою «малинку» и в настоящий медиацентр, и в автосимулятор (с помощью языка Scratch), и в сердце умного дома (программируя на Python и подключая разные датчики). А в конце будет создан настоящий сайт и протестирован на смартфоне.

Эта книга — прекрасное руководство по программированию для детей на языке Python средней сложности. Читатели получат базовые знания о языке Python, узнают об объектно-ориентированном программировании, научатся работать с функциями, классами и модулями. Много внимания уделено работе с графикой, созданию анимации и разработке собственной игры.

С помощью этой книги начинающие компьютерные гении и смогут собрать на базе платформы Arduino световую гирлянду, аппарат азбуки Морзе, двигатель постоянного тока и другие полезные вещи и запрограммировать режимы их работы. В доступной и интересной форме с прекрасными примерами детям объясняются азы электроники, электротехники и программирования на диалекте языка С++ для Arduino.

Овладеть искусством программирования невозможно без решения задач разного типа и уровня сложности. В данной книге читатель найдет более 1400 задач, охватывающих широкий круг тем: вычисления по формулам, обработка данных во время ввода, использование массивов и многие другие. Задачи не привязаны к конкретному языку программирования и могут быть решены в программе на любом языке — Pascal, Python, С, школьном алгоритмическом языке и др.

Эта книга призвана способствовать формированию у читателя общего кругозора в области современных информационных систем, представлений о важнейших информационных технологиях, на которых они базируются, об их главных достижениях и современном состоянии, о перспективах дальнейшего развития. В книге рассматриваются общие свойства информационных систем, обсуждаются состояние и перспективы развития технологий баз данных, текстового поиска, а также Web-технологий. Особое внимание уделяется новым архитектурным подходам, вопросам моделирования предметной области, проблемам интеграции информационных ресурсов, возможностям технологической платформы Web нового поколения, основанной на языке XML.

Появление настоящего издания обусловлено изменением уровня зрелости российских предприятий в части использования информационных технологий и теми задачами, которые приходится решать руководителям предприятий, менеджерам высшего и среднего уровня, работающим в области ИТ. В книге подробно рассмотрены такие вопросы, как инвестиции в информационные технологии, разработка ИТ-стратегии, управление ИТ-проектами, формирование организационной структуры ИТ-подразделения и функции персонала. Методы оценки эффективности использования ИТ позволят выявить достоинства существующей и внедряемой информационной системы, найти пути повышения производительности. В книге также представлен обзор систем, применяемых для управления предприятием, таких как системы управления ресурсами предприятий (MRP/ERP), системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), системы управления цепочками поставок (SCM), информационно-аналитические системы, автоматизированные системы управления персоналом и документооборотом.

В книге подробно излагается системный подход к управлению информационными рисками, основанный на эффективной авторской методологии, многократно проверенной на практике в российских компаниях и полностью совместимой с международными стандартами. Из этой книги вы узнаете: как разобраться с информационными активами, угрозами, уязвимостями, механизмами контроля, требованиями безопасности и рисками, а также определить, каким образом все это влияет на бизнес; как реализовать на практике риск-ориентированный подход к обеспечению информационной безопасности, построив сбалансированную систему управления рисками; как анализировать и оценивать информационные риски бизнеса, успешно справляясь с возникающими при этом трудностями; как оценивать и управлять возвратом инвестиций в информационную безопасность; как отличить реальные угрозы от мнимых, а также что такое глобальный информационный кризис и почему он уже не за горами.

Проблема управления рисками при информатизации бизнеса является одной из наиболее актуальных и значимых в ИТ-индустрии. В предлагаемом учебно-практическом пособии, затронуты как теоретические, так и практические вопросы управления рисками, раскрывается специфика механизма управления рисками при реализации проектов в области информационных технологий. В основу учебного пособия положен многолетний опыт преподавания авторами дисциплины «Управление рисками» на отделении программной инженерии Высшей школы экономики.