Python

40 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Nauka implementacji algorytmów w Pythonie

Szczegóły

Kategoria: Python

Wiedza o algorytmach jest niezbędna każdemu, kto rozwiązuje problemy programistyczne. Algorytmy są również ważne w teorii i praktyce obliczeń. Każdy programista powinien znać możliwie szeroki ich zakres. Powinien też umieć z nich korzystać przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, w tym przy projektowaniu algorytmów, ich modyfikacji i implementacji. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się sztuczną inteligencją, zabezpieczaniem systemów informatycznych lub inżynierią danych, musisz dobrze zrozumieć, czym właściwie są i jak działają algorytmy.

Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do algorytmów i ich zastosowania. Znalazły się w niej podstawowe informacje i pojęcia dotyczące algorytmów, ich działania, a także ograniczeń, jakim podlegają. Opisano też techniki ich projektowania z uwzględnieniem wymagań dotyczących struktur danych.

Zaprezentowano klasyczne algorytmy sortowania i wyszukiwania, algorytmy grafowe, jak również wiele zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją: algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowych i przetwarzania języka naturalnego. Ważną częścią publikacji są rozdziały poświęcone przetwarzaniu danych i kryptografii oraz algorytmom powiązanym z tymi zagadnieniami. Wartościowym podsumowaniem prezentowanych treści jest omówienie technik pracy z problemami NP-trudnymi.

W książce między innymi:

• struktury danych i algorytmy w bibliotekach Pythona,
• algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw w procesie analizy sieciowej,
• przewidywanie pogody przy użyciu algorytmów uczenia nadzorowanego,
• rozpoznawanie obrazu za pomocą syjamskich sieci neuronowych,
• tworzenie systemu rekomendacji filmów,
• szyfrowanie symetryczne i asymetryczne podczas wdrażania modelu uczenia maszynowego.

Oto algorytm: poznaj, zaimplementuj, zastosuj!

Imran Ahmad jest certyfikowanym instruktorem Google z wieloletnim doświadczeniem. Wykłada Pythona, uczenie maszynowe i głębokie, algorytmikę oraz zagadnienia big data. Przez ostatnie lata pracował w rządowym laboratorium Kanady nad projektem z zakresu uczenia maszynowego. Obecnie zajmuje się algorytmami używającymi GPU do optymalnego trenowania złożonych modeli uczenia maszynowego.

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentRozmiar: 4,2 MB