Друзья, напоминаю вам, что у нас есть чат физиков, математиков, разработчиков:

Наш чат ➡️ @math_code ⬅️

Свободное тематическое общение на интересные темы. Вы сможете задать вопросы, помочь другим, обсудить что-либо. Чат под строгой модерацией, поэтому флуда, рекламы, оскорблений, политики и прочей ерунды там нет! Только дружная уютная атмосфера! Присоединятесь! 👨🏻‍💻

8 книг по глубокому обучению

➡️Скачать⬅️

Глубокое обучение с точки зрения практика [2018] Гибсон, Паттерсон

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций — актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j
(DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.
• концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения
в частности;
• эволюция глубоких сетей из нейронных;
• основные архите

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей [2018] Николенко

Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

Глубокое обучение на R [2018] Шолле Ф.

Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей.

Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Обучение — это путешествие длиной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.

Искусственный интеллект с примерами на Python [2019] Пратик Джоши

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте.
Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащей

Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow [2018] Джулли

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. Рассмотрено 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. Представлены 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. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.

Грокаем глубокое обучение [2019] Эндрю Траск

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обу­чаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга.
Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!

Радиотехнические цепи и сигналы [1986] Гоноровский

Радиотехнические цепи и сигналы [1986] Гоноровский

Изложены основы современной теории детерминированных и случайных сигналов и преобразования сигналов в радиотехнических цепях. В отличие от предыдущего издания (1977 г.) расширены разделы, посвященные цифровым сигналам и их обработке, статистическим методам в радиотехнике, большее внимание уделено синтезу цифровых цепей, введена глава, посвященная новому направлению в радиоэлектронике: «Кепстральный анализ сигналов».
Для студентов радиотехнических специальностей вузов, полезна инженерам.

Радиосигналы и переходные явления в радиоцепях [1954] Гоноровский

Радиосигналы и переходные явления в радиоцепях [1954] Гоноровский

Предлагаемая вниманию читателя книга И. С. Гоноровского «Радиосигналы и переходные явления в радиоцепях» является монографией, посвященной рассмотрению ряда важнейших вопросов теоретической радиотехники. В первых четырёх главах книги изложены основные понятия и методы теории линейных электрических систем.

Следует отметить удачный подбор сведений по теории цепей, изложенных в третьей главе (некоторые важнейшие свойства двухполюсников и четырёхполюсников, теорема о реактивном сопротивлении и др.), а также оригинальное изложение вопроса о связи между амплитудными и фазовыми характеристиками. В четвёртой главе даётся удобный -метод исследования воздействия периодических сигналов на линейные — апериодические и колебательные — системы и содержится значительное число примеров, имеющих прикладное значение.

Задача на понимание работы рекурсии. Кто попробует честно решить задачку без запуска в IDE ? На черновике карандашом 🤓
Ваши ответы, полученные в результате аналитического решения, оставьте в комментариях. А потом проверьте себя, запустив в компиляторе.

Обсуждение задачи:
https://vk.com/wall-51126445_44319

#задачи #рекурсия #программирование #cpp

Алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа

Наткнулся на интересную задачку: Дано действительно число a и натуральное число n. Вычислите корень n-ой степени из числа без использование библиотек.
Входные данные: число a — действительное, неотрицательное, не превосходит 1000, задано с точностью до 6 знаков после запятой. Число n — натуральное, не превосходит 10.
Выходные данные: Программа должна вывести единственное число: ответ на задачу с точностью не менее 5 знаков после запятой.

➡️Читать метод решения на habr⬅️

#алгоритмы #математика #программирование #численные_методы #вычислительная_математика

Задачка по теории вероятностей для разминки наших подписчиков.
Пробуем решит самостоятельно, без гугла :)

Обсуждение задачи:
https://vk.com/wall-51126445_44337

#задач #математика #теория_вероятностей

Книги для понимания социальной инженерии [часть 1]

1. Альфред Адлер. Понять природу человека (1927)
2. Гэвин де Беккер. Дар страха: Тайные сигналы выживания, защищающие нас от насилия (1997)
3. Эрик Берн. Игры, в которые играют люди. Психология человеческих взаимоотношений(1964)
4. Роберт Болтон. Навыки людей: Как отстаивать свое мнение, выслушивать других и решать конфликты (1979)
5. Эдвард де Боно. Латеральное мышление. Учебник творческого мышления (1970)
6. Натаниэль Бранден. Психология самоуважения (1969)
7. Изабель Бриггс Майерс. У каждого свой дар. MBTI: определение типов (1980)
8. Луанн Брайзендайн. Женский мозг (2006)
9. Дэвид Д. Бернс. Хорошее самочувствие: Новая терапия настроений (1980)
10. Роберт Чалдини. Психология влияния (1984)
11. Михай Чиксентмихайи. Креативность: Поток и психология открытий и изобретений (1996)
12. Альберт Эллис и Роберт А. Харпер. Руководство по рациональной жизни (1961)
13. Милтон Эриксон (автор Сидней Розен). Мой голос останется с вами. Обучающие истории Милтона Эриксона (1982)
14. Эрик Эриксон. Молодой Лютер. Психоаналитическое историческое исследование (1958)
15. Ганс Айзенк. Измерения личности (1947)
16. Сюзан Форуард. Эмоциональный шантаж(1997)
17. Виктор Франкл. Воля к смыслу(1969)
18. Анна Фрейд. Психология Я и защитные механизмы (1936)
19. Зигмунд Фрейд. Толкование сновидений(1900)
20. Говард Гарднер. Структура разума: Теория множественного интеллекта (1983)
21. Дениэл Гилберт. Спотыкаясь о счастье (2006)
22. Малкольм Гладуэлл. Озарение: Сила мгновенных решений (2005)
23. Дениэл Гоулман. Эмоциональный интеллект на работе (1998)
24. Джон М. Готтман. Карта любви (1999)
25. Гарри Харлоу. Природа любви (1958)

#си #hack #взлом #уязвимости

Книги для понимания социальной инженерии [часть 2]

26. Томас Э. Харрис. Я- о'кем, ты- о'кей (1967)
27. Эрик Хоффер. Истинно верующий: Личность, власть и массовые общественные движения(1951)
28. Карен Хорни. Наши внутренние конфликты(1945)
29. Уильям Джеймс. Принципы психологии (1890)
30. Карл Юнг. Архетипы и коллективное бессознательное (1968)
31. Альфред Кинси. Сексуальное поведение самки человека (1953)
32. Мелани Кляйн. Зависть и благодарность (1957)
33. Р. Д. Лэнг. Расколотое Я(1960)
34. Абрахам Маслоу. Дальние пределы человеческой психики(1971)
35. Стэнли Милгрэм. Подчинение авторитету (1974)
36. Энн Мойр и Дэвид Джессел. Пол мозга: Реальные различия между мужчиной и женщиной(1989)
37. И. П. Павлов. Условные рефлексы (1927)
38. Фриц Перлз. Теория гештальттерапии (1951)
39. Жан Пиаже. Речь и мышление ребенка (1923)
40. Стивен Пинкер. Чистый лист: Современный взгляд на отрицание человеческой природы (2002)
41. В. С. Рамачандран. Призраки разума: Исследование загадок человеческого сознания (1998)
42. Карл Роджерс. Становление личности: Взгляд на психотерапию(1961)
43. Оливер Сакс. Человек, который принял жену за шляпу (1970)
44. Барри Шварц. Парадокс выбора: Почему "больше" значит "меньше" (2004)
45. Мартин Селигман. Новая позитивная психология: Научный взгляд на счастье и смысл жизни(2002)
46. Гейл Шихи. Возрастные кризисы(1976)
47. Б. Ф. Скиннер. По ту сторону свободы и достоинства (1971)
48. Дуглас Стоун, Брюс Пэттон и Шейла Хин. Трудные разговоры (1999)
49. Уильям Стайрон. Зримая тьма (1990)
50. Роберт Е. Тайер. Источник повседневного настроения: Управление энергией, напряженностью и стрессом (1996)

#си #hack #взлом #уязвимости

Поиски закономерностей в физическом мире [1977] Шварц, Гольдфарб

Поиски закономерностей в физическом мире [1977] Шварц, Гольдфарб

В основе книги лежит курс лекций, читавшихся авторами студентам гуманитарных специальностей. Достаточно строго и с большим педагогическим мастерством авторы излагают основные идеи и представления современной физики. Наглядно и убедительно показано, что все многообразие физических явлений в окружающем нас мире можно привести в стройную систему и понять, опираясь всего на несколько основных законов.

Изложение иллюстрируется большим количеством задач и легко выполнимых практических работ. Книга предназначена для широкого круга читателей, интересующихся физикой и вопросами истории науки, прежде всего для преподавателей физики и любознательных школьников старших классов, а также студентов нетехнических вузов. Вместе с тем ее с интересом прочитают и специалисты, которые в своей деятельности сталкиваются с физическими проблемами.

Курс общей физики. - Савельев [3 тома, 1970 - 2003]