Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный
подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на прак-
тике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на
Python — одном из самых популярных языков.
В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев
и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить со-
временные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными
примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой
естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™,
машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением
без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными
нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™
и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами,
включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.
Аннотация
Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный
подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на прак-
тике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на
Python — одном из самых популярных языков.
В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев
и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить со-
временные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными
примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой
естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™,
машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением
без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными
нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™
и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами,
включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.