ДМК-Пресс Умные мобильные проекты с TensorFlow Танг Джефф

Как разработчику, вам всегда нужно следить и быть готовым к тому, что будет в тренде в ближайшем будущем, при этом также сосредотачиваясь на том, что в тренде в настоящее время. Что еще может быть лучше, чем научиться интегрировать лучшее из обоих миров, настоящее и будущее? Искусственный интеллект (ИИ) широко рассматривается как следующее большое событие после мобильных устройств, а Платформа TensorFlow от компании Google является ведущим инструментом с открытым исходным кодом для машинного обучения • Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow, построенных с нуля и выполняющих всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения и обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения

В отличие от других книг по управлению IT-проектами, в этой книге сочетается изложение основ управления проектами, процессы и процедуры, а также основные бизнес-процессы. Прочитав ее, вы научитесь выстраивать ваш IT-проект в соответствие со стратегическими целями компании. Вы научитесь определять, какой проект решит нужную проблему в нужное время и с высоким качеством. Вы станете настоящим экспертом по настройке рабочего процесса и сможете гарантировать, что проекты будут завершены вовремя, в рамках бюджета и с требуемой функциональностью и возможностями. Если вы раздумывали о том, как побыстрее стать полноценным CIO... может быть, ответ на этот вопрос вы держите сейчас в своих руках!

Данная книга в сжатой форме описывает целостный процесс создания приложений для смартфонов и планшетов. Рассматриваются особенности мобильных операционных систем и устройств, выбор инструментов для разработки, подготовка рабочей документации в духе Agile, проектирование структуры и архитектуры решения, создание автоматизированного конвейера Continues Integration/Continues Delivery, а также мониторинг работоспособности конечного продукта на устройствах реальных пользователей. Все примеры приведены на языке C# • Издание может быть рекомендована как опытным, так и начинающим программистам, интересующимся разработкой мобильных приложений. Также оно может быть использовано в качестве пособия в вузах, центрах дополнительного образования и др

В книге представлены сквозные проекты построения порождающих состязательных сетей (GAN), способных к самообучению • Структура книги предусматривает повышение уровня сложности от главы к главе. Читатель узнает о том, что такое состязательные сети и как они обучаются генерировать 3D-формы, создавать анимационных персонажей и реалистичные фотоизображения, превращать картины в фотографии и делать многое другое • Издание предназначено для специалистов по данным и машинному обучению, а также для тех, кого интресуют принипы работы и перспективы развития искусственного интеллекта

В книге подробно рассматривается разработка устройств на базе микроконтроллеров Atmel. С их помощью предлагается собрать ряд полезных в быту устройств безопасности, таких как датчики света, температуры, кодовые замки и других • Издание будет полезно как начинающим радиолюбителям, так и профессионалам

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения

В настоящее время компании тратят миллиарды долларов на проекты машинного обучения (МО), но эти средства могут быть потрачены впустую, если при этом не используется эффективное развертывание моделей МО. Перед вами практическое руководство, написанное Х. Хапке и К. Нельсон, с которым вы смело можете отправляться в путь по всем этапам автоматизации конвейера МО, построенного на основе экосистемы TensorFlow. Вы познакомитесь с методами и инструментами, которые существенно сократят время развертывания (с нескольких дней до нескольких минут), чтобы вы могли сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на поддержке устаревших систем. Специалисты по анализу данных, инженеры по МО и инженеры DevOps узнают, как выйти за рамки простой разработки моделей и успешно реализовать свои проекты в области науки о данных, а менеджеры лучше поймут, как можно существенно сократить сроки, необходимые для реализации подобных проектов

Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка • Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста

Эта книга научит вас, как создавать интеллектуальные системы от начала до конца и использовать машинное обучение на практике. Вы узнаете, как эффективно применять свои навыки разработки программного обеспечения, науки о данных, машинного обучения и управления проектами • Книга основана на более чем десятилетнем опыте создания интеллектуальных систем, которые обеспечивают сотни миллионов взаимодействий пользователей в день в некоторых из крупнейших и наиболее важных программных систем в мире • Издание будет полезно инженерам-программистам, специалистам по машинному обучению и руководителям проектов, которые хотят создавать и внедрять эффективные интеллектуальные системы

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python • С этой книгой вы научитесь • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину

Познакомьтесь с возможностями Flutter - открытого фреймворка от Google. В книге описываются история Flutter, его функционал и конкретные примеры использования. Вы узнаете, как создавать проекты на Flutter и грамотно их структурировать, компоновать пользовательский интерфейс, используя готовые элементы (виджеты, контролы, расширения), разрабатывать серверные backend-приложения и подключаться к ним из Flutter-приложении. Практическим результатом работы с книгой станет создание трех полноценных приложений - органайзера, мессенджера и игры. Впоследствии изучение материала книги позволит вам перейти к более сложным проектам. Издание предназначено для разработчиков, желающих создавать мобильные приложения сразу для нескольких платформ на основе общей базы исходных кодов

В этой книге освещаются темы, актуальные для разработчика сетевых приложений: в частности, коммуникации Wi-Fi, дизайн и создание мобильных приложений, связь ESP-NOW и LoRa, методы генерации сигналов. Акцент делается на практические проекты, создаваемые в Arduino IDE. Рассказывается о том, как просто и практично получать доступ к информации через интернет, разрабатывать веб-страницы, создавать мобильные приложения для удаленного управления устройствами с распознаванием речи, включать карты Google Maps в приложение отслеживания маршрута по GPS • Эта книга предназначена для производителей и умельцев, которые хотят создавать сетевые приложения с мощными микроконтроллерами ESP8266 или ESP32. Предполагается, что читатель имеет некоторый опыт программирования на C++ в Arduino IDE