В этой книге представлено общее введение в вероятностные графовые модели (ВГМ) с инженерной точки зрения. В книге подробно рассматриваются теоретические основы для каждого из основных классов ВГМ, включая принципы и методы представления, логического вывода и обучения, а также обзоры реальных практических приложений для каждого типа модели. Примеры приложений взяты из самых разнообразных предметных областей и наглядно демонстрируют множество вариантов применения байесовских классификаторов, скрытых марковских моделей, байесовских сетей.

Автор книги "Наука о данных с нуля" легко, доступ­но и иногда с юмором повествует о сложных вещах, составляющих фундамент нау­ки о данных и машинного обучения. Второе издание кни­ги дополнено главами о глубоком обучении и этике данных. Кроме того, книга со­держит несколько новых разделов, в частности о рекуррентных нейронных сетях, векторных вложениях слов и разложении матриц и некоторые другие. В книге детально разбирается пример разработки глубокой ней­ронной сети по образу библиотеки Keras. В исходный код внесен ряд изменений, отражающих последние тренды в развитии языка Python, в частности широко ис­пользуются аннотации типов, не характерные для ранних версий языка Python, и типизированные именованные кортежи.

Архитектура компьютерных систем — это одна из базовых, фундаментальных основ в процессе профессиональной подготовки будущего техника-программиста. Курс лекций «Архитектура компьютерных систем» рассчитан на 74 аудиторных часа и предназначен для студентов 2 курса специальности «Программирование в компьютерных системах». Целью изучения дисциплины - формирование у студентов знаний о представлении информации в вычислительных системах, об архитектуре и принципах работы ЭВМ и её основных логических блоков, организации вычислительных систем.

Колосс на глиняных ногах – так можно назвать программиста без подготовки в области Computer Science. Уверенное владение основами позволяет «не изобретать велосипеды» и закладывать в архитектуру программ эффективные решения. Всё это избавляет от ошибок и чрезмерных затрат на тестирование и рефакторинг. Не беда, если вы чувствуете себя не у дел, когда другие программисты обсуждают аппроксимативный предел. Даже специалисты с опытом допускают ошибки из-за того, что подзабыли Computer Science.

Итак, о чем эта книга? Не секрет, что окружающий нас мир становится все более связным, более настраиваемым, более программируемым, более считабельным. Вы можете оставаться пассивным участником, но также вы можете научиться управлять процессами вычислений. Из книги вы узнаете, как думает компьютер, и как писать код, чтобы ваш компьютер, мобильное устройство или что-либо с CPU работали для вас. Используя язык программирования Python, вы будете постепенно изучать основные концепции программирования, а также множество фундаментальных тем из компьютерных наук, таких как структуры данных, хранение, абстракция, рекурсия и модульность.