Глубокое обучение быстро развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет глубоких знаний в области математики или науки о данных. Настало время познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится своими знаниями и с новичками, и с опытными специалистами.

Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов. Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.

Эта книга поможет вам начать работу с миниатюрным и быстрым микроконтроллером Pico и использовать его возможности для разработки инновационных продуктов. Вы узнаете о периферийных устройствах микроконтроллера, а также о разновидностях плат Pico, разработанных и изготовленных различными производителями; затем освоите практические навыки на ряде проектов – начиная с мигающего светодиода и заканчивая большим семисегментным дисплеем. Raspberry Pi Pico – последнее дополнение к семейству продуктов Raspberry Pi, представленное компанией Raspberry Pi Foundation.

Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras. Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями. Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer.

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)! Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров. Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение — от идеи до внедрения. Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга. Книга написана с расчетом на то, что читатель имеет некоторое представление о программировании. В большинстве технических примеров я буду использовать язык Python, предполагая, что читатель знаком с его синтаксисом.

В книге рассматривается web-программирование на «чистом» Python — то есть без применения популярных фреймворков. Автор последовательно проведет вас по всем этапам данной темы. Прочитав эту книгу, вы сможете настроить на своем компьютере полноценную среду разработки, состоящую из интерпретатора Python, сервера Apache и текстового редактора Notepad++. Узнаете, как писать функции, читать содержимое каталогов, работать с файлами, подключать модули. На практике освоите создание несложных программ: вывода данных из форм, проверки адреса электронной почты, подсвечивания ссылок, бесконечной ленты новостей и других. Наконец, на завершающем этапе читателю предстоит написать простой, но вполне работоспособный сайт.

Пентестеры должны в совершенстве знать Kali, чтобы эффективно выполнять свои обязанности. В книге есть все об инструментах и способах, которыми пользуются хакеры при взломе систем. Вы научитесь выстраивать надежную защиту от несанкционированного доступа к виртуальным ресурсам. Вне зависимости от уровня подготовки и начинающий, и практикующий пентестер почерпнет важные для себя сведения. Вы также научитесь автоматизировать процесс тестирования с помощью Python и погрузитесь в более сложные вопросы: переполнение буфера, повышение привилегий и т.д.

Как сочетать разные структурные элементы Python, чтобы сразу создавать скрипты и приложенияПытаетесь найти что-нибудь для начинающих о языке Python в интернете? Не можете решить, с чего начать? Как структурировать это море информации? В каком порядке изучать? Если вы задаетесь подобными вопросами, потому что хотите заложить фундамент будущей карьеры питониста — эта книга для вас! Вместо скучного перечисления возможностей языка авторы рассказывают, как сочетать разные структурные элементы Python, чтобы сразу создавать скрипты и приложения.

Рассмотрены современные интерпретаторы языка Python. Описано устройство reverse shell, файлового вируса, трояна, локера и шифровальщика. Представлены примеры инструментов для автоматизированного сбора информации о компьютере, динамического анализа вредоносного кода, в том числе, с использованием API VirusTotal. Приведены примеры программ для разгадывания капчи, поиска людей на видео, обработки сложных веб-форм, автоматизации iOS. Показано, как написать на Python новый навык для голосового помощника «Алиса» и различные программы для одноплатных компьютеров.

Когда заходит речь о создании мощных и эффективных хакерских инструментов, большинство специалистов по безопасности выбирают Python. Во втором издании бестселлера Black Hat Python вы исследуете темную сторону возможностей Python — все от написания сетевых снифферов, похищения учетных данных электронной почты и брутфорса каталогов до разработки мутационных фаззеров, анализа виртуальных машин и создания скрытых троянов. Если вам интересно заниматься информационной безопасностью, не помешает изучить Python, так как на нем написано огромное количество библиотек для обратной разработки и эксплойта.

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.

В последнее время технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, а всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python стал одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform. Содержимое книги разбито на несколько основных тем. Первая их группа — «Основы языка Python», охватывающая краткое вступление в этот язык, а также автоматизацию обработки текста, написание утилит командной строки и автоматизацию работы с файлами. Далее идет условный раздел «Эксплуатация», включающий описание полезных утилит Linux, управление пакетами, системы сборки, мониторинг и автоматизированное тестирование. Все эти вопросы жизненно важны для овладения искусством применения DevOps на практике.

Вы уже изучили основы синтаксиса Python и готовы программировать? Отточите свои навыки на самых интересных задачах — графике, играх, анимации, расчетах и многом другом. Книга написана для двух групп людей. В первую входят те, кто уже освоил основы Python и программирования вообще, но все еще не вполне представляет, как писать собственные программы. Этим людям может казаться, что программирование для них «не сложилось». Можно успешно решать практические упражнения из учебников, но с трудом представлять себе, как выглядит полная программа. Благодаря сначала копированию, а затем и воссозданию игр из данной книги эти люди постепенно поймут, как изучаемые здесь понятия программирования компоновать во множество настоящих программ.