📚Python Books
31.9K subscribers
1.05K photos
1 video
92 files
1.05K links
📚Python библиотека

admin - @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@programming_books_it - бесплатные it книги

@pythonl - 🐍

@ArtificialIntelligencedl - AI

@datascienceiot - ml

РКН: clck.ru/3FmsTi
Download Telegram
🐍 Practical Python Programming — бесплатный курс по Python для тех, кто хочет не просто читать, а писать код

Курс ориентирован на практику и охватывает ключевые аспекты современного Python-разработчика:

• Работа с данными
• Построение структуры программы
• Классы, объекты и ООП
• Механика работы объектов "под капотом"
• Генераторы и ленивые вычисления
• Тестирование, логирование и отладка
• Работа с модулями и пакетами

Отличный старт для тех, кто хочет уверенно разобраться в Python и сразу применять знания на практике.

🔗 Ссылка на курс
Scientific Visualization: Python + Matplotlib

📚 Book

@pythonlbooks
Forwarded from Machinelearning
📌Yoshua Bengio на TED: "Как переосмыслить ИИ, пока не стало слишком поздно"

Выступление Yoshua Bengio на тему которая все чаще вызывает споры в техническом сообществе: растущая автономия ИИ как главный риск для человечества. Его аргументы — не просто теоретические страхи, а выводы, подкрепленные исследованиями и личным опытом.

Йошуа Бенжио — канадский математик, кибернетик и информатик, наиболее известный работами в области ИИ, нейронных сетей и глубокого обучения. Член Королевского общества Канады, Лондонского королевского общества, Профессор Монреальского университета.


Бенджио сравнивает развитие ИИ с детскими открытиями: подобно тому, как ребенок учится складывать буквы в слова, системы ИИ учатся планировать, обманывать и даже бороться за выживание. И если раньше такие сценарии казались фантастикой, сегодня они становятся частью научных отчетов.

Основная тема доклада — различие между способностями ИИ и его агентностью (способностью действовать автономно). Если первые развивались постепенно, то вторая способность начала расти экспоненциально.

По данным исследований, длительность задач, которые ИИ может выполнять без вмешательства человека, удваивается каждые 7 месяцев. Это открывает дверь для сценариев, где системы не просто решают проблемы, но и скрывают свои намерения.

Бенджио утверждает, что главная угроза не в том, что ИИ станет «умнее» человека (это вопрос времени), а в том, что его цели перестанут совпадать с нашими.

Уже сейчас системы демонстрируют склонность к обману и самосохранению, а при наличии доступа к интернету они гипотетически могут копировать себя на тысячи устройств, создавая угрозу потери контроля. При этом регуляторные меры отстают.

«сэндвич регулируется строже, чем ИИ»


Команда Бенджио разрабатывает неагентную систему, которая действует как беспристрастный исследователь, предсказывая риски действий других ИИ. Такая модель могла бы стать «тормозом» для опасных решений, не требуя собственной автономии.

Парадокс в том, что для создания безопасного ИИ нужны именно неагентные инструменты, а не попытки «очеловечить» алгоритмы.

Бенджио признает — остановить развитие невозможно, но можно перенаправить его в русло, где технологии служат людям, а не ставят под угрозу их будущее.

«Мы не обречены, но чтобы сохранить радость и свободу следующих поколений, действовать нужно уже сейчас».


И это не паника, а призыв к рациональности — от человека, который десятилетиями строил фундамент ИИ и теперь видит, как легко его творение может выйти из-под контроля.

🔜 Смотреть доклад на Youtube
🔜 Смотреть в телеграм

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
Руководство_по_ускорению_и_оптимизации_Python_кода.pdf
264.6 KB
🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥

Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах.

Внутри:
• Как искать bottleneck'и и профилировать код
• Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy
• Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars
• Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам
• Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka

⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production.

📌 Полная версия онлайн

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Лучшая_python_шпаргалка.pdf
357.5 KB
🖥 Огромная шпаргалка по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python Programming MOOC 2024

📚 Book

@pythonlbooks
The Missing Manual for Signals: State Management for Python Developers

📚 Guide

@pythonlbooks
5 Things You Need to Know About Agentic AI

📚 Guide

@pythonlbooks
Python cheatsheet

📚 Guide

@pythonlbooks
Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI

📚 Read

@pythonlbooks
Что общего у Netflix, Google и Spotify

Все эти компании используют Python для разработки своих продуктов. Python подходит для создания веб-приложений, анализа данных и даже машинного обучения.

Познакомиться с этим универсальным языком можно на бесплатном курсе Нетологии. За 5 занятий вы не просто изучите теорию, а создадите 2 рабочих проекта.

Сначала напишете планировщик задач. Начнёте с кода, который запрашивает дату и описание задачи, добавите условные операторы и циклы, встроите в программу уникальную функцию с помощью готовых библиотек. После создадите телеграм-бота и перенесёте в него функционал планировщика — на выходе у вас будет полноценное приложение.

Помощь в практике и ответы на вопросы сможете получить в чате с экспертами и однокурсниками.

Записывайтесь

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xHtdRi
Free python books

📕 Books

@pythonlbooks
День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ “Науки о данных” (Data Science)

Здравствуйте! На связи Юлия Соболь, руководитель онлайн-магистратур МФТИ.

Если вы задумывались о переходе в Data Science из смежных областей, то наверняка размышляли, как лучше всего построить этот переход.

Мы в онлайн-магистратуре МФТИ “Науки о данных”, с одной стороны, помогаем начать свою карьеру в работе с данными (или систематизировать знания, если вы уже работаете в сфере), с другой, помогаем развить продуктовое мышление и запустить свой проект. Это здорово помогает преобразовать карьеру в портфельную, то есть независимую от одного работодателя.

Больше 150 студентов наших программ пришли в профессию или получили повышение в текущей сфере, но больше всего мы ценим десятки продуктов на базе ML, которые родились, благодаря командной работе студентов. Такие проекты можно развивать не только автономно, но и “под крылом” высокотехнологических компаний.

На эту встречу мы пригласили двух выпускниц нашей программы, Анну Звереву, руководителя направления ML/AI дирекции по ESG в Сбербанке, и Екатерину Чуйко, старшего разработчика в Multilogin.

Приглашаю послушать из первых уст об опыте обучения в онлайн-магистратуре, о том, как складывалась карьера девушек, с какими сложностями они столкнулись и как их преодолевали.

Также кратко обсудим:
🔹 тренды и перспективы Data Science
🔹 как строится обучение в онлайн-магистратуре
🔹 как студенты стажируются у индустриальных партнеров МФТИ и делают с ними проекты
🔹 и как успешно стартовать в Data Science в 2025 году и зарабатывать от 250 000 руб. в месяц (это мы написали для кликбейта, но об этом, конечно, тоже поговорим)

Приходите на День открытых дверей - это будет живой эфир, ждем ваших вопросов!

📍Где: онлайн, МФТИ
🗓 Когда: 17 июля (четверг), 19:00 мск


➡️ Зарегистрироваться ⬅️