Все, что вам нужно знать о компьютерах, интернете, приватности и безопасности. Технологические изменения – это не отдельное событие, а непрерывный процесс – быстрый, постоянный и ускоряющийся. К счастью, основы работы цифровых систем останутся неизменными. Когда вы их поймете, то сможете лучше справляться с вызовами и возможностями, которые они предоставят. Существует целая тьма языков. Какой из них вам следует изучить в первую очередь? В этой книге я кратко расскажу о двух ЯП – jаvascript и Python. Оба широко используются как профессиональными программистами, так и любителями. Они просты в освоении на начальном уровне, широко применимы и масштабируемы при создании более крупных программ. Язык jаvascript включен в каждый браузер, поэтому никакое ПО скачивать не нужно. Написав программу, вы сможете использовать ее на собственных веб-страницах, чтобы показать друзьям и родственникам. Другой наш язык – Python. Он отлично подходит для повседневной разработки программ в громадном диапазоне областей применения. За последние несколько лет Python стал стандартным языком для вводных занятий по программированию, а также для курсов по аналитике данных и машинному обучению.

Что не так с генеративным ИИ и большими языковыми моделями? Действительно ли это тот самый искусственный интеллект, о котором рассказывают, что он способен радикально изменить человеческую цивилизацию? Гэри Маркус, один из самых авторитетных и цитируемых исследователей искусственного интеллекта, в своей новой книге подробно изучает, в какой момент технологическая индустрия свернула не туда и создала многомиллиардный мыльный пузырь, основанный не столько на реальных технологических прорывах, сколько на хайпе и завышенных ожиданиях. Не менее важно и то, что развитие генеративного ИИ поставило под вопрос фундаментальные принципы авторского права, целый ряд прав личности и даже государственную безопасность. Сложившаяся ситуация требует принципиально нового подхода со стороны государств для регулирования раздувающегося технологического сектора.

Книга посвящена обучению основам компьютерного моделирования физических процессов. Каждая глава содержит теоретический материал, описание математических методов, используемых для построения компьютерных моделей физических процессов, а также задачи для самостоятельного решения. В качестве базового программного продукта используется пакет MATLAB. В книге обобщен опыт преподавания автором ряда дисциплин для бакалавров, магистров и специалистов, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям укрупненных групп специальностей 09.00.00 - «Информатика и вычислительная техника», 10.00.00 - «Информационная безопасность».

Данное пособие предназначено для подготовки учащихся 11 классов к Единому государ­ственному экзамену (ЕГЭ) по информатике. Издание включает типовые задания по всем со­держательным линиям экзаменационной работы, а также примерные варианты в формате ЕГЭ 2025 года. Пособие поможет школьникам проверить свои знания и умения по предмету, а учителям - оценить степень достижения требований образовательных стандартов отдельными учащи­мися и обеспечить их целенаправленную подготовку к экзамену. Экзамен по информатике и ИКТ в 2025 году так же, как и в 2021-2024 годах, будет прохо­дить целиком в компьютерной форме. Все участники экзамена будут иметь в своем распоряжении компьютер с установленной на нём операционной системой, редакторами электронных таблиц, текстовыми редакторами, средами программирования на языках: С#, C++, Pascal, Java, Python.

Язык запросов API GraphQL сильно упрощает обмен данными с серверами, позволяя приложениям получать данные в виде простых для понимания графов. Преимущества GraphQL можно усилить за счет таких графовых инструментов и хранилищ данных, как React, Apollo и Neo4j. Подход к разработке графовых приложений полного цикла обеспечивает согласованную модель данных от начала до конца, повышая продуктивность разработчиков. Эта книга научит вас создавать графовые веб-приложения с использованием GraphQL, React, Apollo и базы данных Neo4j, которые все вместе называются GRANDstack. На практических примерах вы увидите, как элементы GRANDstack сочетаются друг с другом.

От шифра Цезаря времен Римской империи до шифровальной машины «Энигма», применявшейся во Второй мировой войне, секретные сообщения оказывали влияние на ход истории. В наши дни криптография с секретным ключом — становой хребет всей современной архитектуры вычислений. Будучи правильно спроектированы, эти алгоритмы практически эффективны. А некоторые невскрываемы даже с применением суперкомпьютеров и квантовых технологий! В книге объясняется, как создавать шифры с секретным ключом — от простых, для которых хватает карандаша и бумаги, до очень сложных, применяемых в современной компьютерной криптографии.

Эта книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Показано, как искусственный интеллект обнаруживает признаки и объекты, на каких данных он обучается, на чем основано распознавание лиц и действий, отслеживание аномалий. Особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами из реальной практики. Книга адресована исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса.

В этой книге дано введение в глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) и сведены в целостную систему результаты работ за последние шесть лет. Обучение с подкреп­лением — это область машинного обучения, занимающаяся задачами последова­тельного принятия решений, то есть теми, решение которых занимает определенное время. Авторы предложили доходчивое введение в сложную тему, играющую ведущую роль в современном машинном обучении. Мало того, они создали библиотеку с открытым исходным кодом SLM Lab, призванную по­мочь новичкам быстро освоить глубокое машинное обучение. SLM Lab написана на Python с помощью фреймворка PyTorch, но читателям достаточно знать толь­ко Python.

Эта книга по экосистеме персонального компьютера: от оперативной памяти, тактовых сигналов и машинного кода до языков программирования, операционных систем и интернета. Но вы не просто изучите теорию – вы сможете проверить свои знания с помощью упражнений, а также выполните 41 проект для закрепления пройденного. Подробные схемы и рисунки в книге помогают прояснить технические сложности. Создавайте цифровые схемы, сделайте игру-угадайку, переводите десятичные числа в двоичные, изучайте использование виртуальной памяти, пробуйте «мыслить как компьютер», выполняя программу в уме, шаг за шагом!

Введение в информационный поиск — это первый учебник, который содержит взаимосвязанное изложение проблем классического информационного поиска и поиска в вебе, включая смежные задачи классификации и кластеризации текстов. Учебник написан с позиций информатики (Computer Science) и содержит современное изложение всех аспектов проектирования и реализации систем сбора, индексирования и поиска документов, методов оценки таких систем, а также введение в методы машинного обучения на базе коллекций текстов. Несмотря на то что учебник задуман как вводный курс по информационному поиску, он будет интересен исследователям и профессионалам.

Этот многотомный труд широко известен как полное изложение информатики. В течение десятилетий первые три тома служили бесценным источником информации по теории и практике программирования для студентов, теоретиков и практиков. Ученые восхищались красотой и изяществом анализа Кнута, в то время как практикующие программисты успешно применяли его «поваренную книгу» для решения ежедневных задач.

Что такое наука о данных? Подобно любой новой области, она еще не опре­делена полностью, но вы уже знаете о ней достаточно, чтобы заинтересовать­ся, иначе вы не читали бы эту книгу. Я считаю науку о данных местом на пересечении информатики, статистики и независимых областей применения. От информатики исходит машинное об­учение и технологии высокопроизводительных вычислений, чтобы справлять­ся с масштабом. От статистики исходит давняя традиция исследовательского анализа данных, проверка достоверности и визуализация. От областей приме­нения в бизнесе и науках исходят задачи, стоящие сломанных копий, а также стандарты вычислений, позволяющие оценить, когда победа будет окончатель­но достигнута.

Многие из моих знакомых разработчиков пришли в профессию из самых разных областей. У одних — высшее образование в области Computer Science; другие изучали фотографию, математику или даже не окончили университет. Эта книга для всех вас. Многие найдут здесь темы, интересные сами по себе. Я попытался показать, в каких реальных (неакадемических) ситуациях эти знания будут полезны. Хочу, чтобы, прочитав эту книгу, вы получили такие же знания, как после изучения базового курса по Computer Science, а также научились их применять. Проще говоря, цель этой книги — помочь вам стать более квалифицированным и опытным программистом благодаря лучшему пониманию Computer Science.

Излагается история развития научно-технических идей, связанных с информационными системами и технологиями прошлого, настоящего и будущего. Описываются интеграционные и инновационные процессы в науке и технике, прямое и обратное влияния научно-технического прогресса на образование и мировоззрение людей в информационном обществе.

Целью учебного пособия является изучение основных разделов дисциплины «Информатика» и освоение компетенции ОПК-1. Учебное пособие предназначено для студентов очной и заочной форм обучения, изучающих дисциплину «Информатика». Python – современный язык программирования, работающий на всех распространенных операционных системах для настольных компьютеров. Язык программирования Python разрабатывается чуть более 20 лет. В настоящее время активно используется две версии языка – более старая версия 2 и современная версия 3.