программирование

Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging, Benfenati A., Porta F., Bubba T.A., 2024.
    
   In recent years, non-linear optimization has had a crucial role in the development of modern techniques at the interface of machine learning and imaging. The present book is a collection of recent contributions in the field of optimization, either revisiting consolidated ideas to provide formal theoretical guarantees or providing comparative numerical studies for challenging inverse problems in imaging. The work of these papers originated in the INdAM Workshop “Advanced Techniques in Optimization for Machine learning and Imaging” held in Roma, Italy, on June 20-24, 2022.

3D Data Science with Python, Poux F., 2025.
    
   This book is a practical reference for data scientists, engineers, and anyone curious about working with 3D data. It assumes very little: it will work beautifully, even without any understanding of Python programming and little familiarity with fundamental data science concepts. Moreover, no prior experience with 3D Data Processing is necessary. I will guide you through the essential libraries and techniques step-by-step, ensuring that you can apply the knowledge to real-world scenarios and challenges, in a о to 1 fashion.

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров, Просиз Дж., 2024.
    
   Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Leam, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.

Машинное обучение с использованием Python, Сборник рецептов, Галлатин К., Элбон К., 2024.
    
   Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и к ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.

Создание веб-API Python с помощью FastAPI, Адешина А.А., 2022.

   Fast API — это быстрая и эффективная веб-инфраструктура для создания API с помощью Python. Эта книга представляет собой подробное руководство по созданию приложения с помощью среды FastAPI.
Начинается с основ структуры FastAPI и других технологий, используемых в этой книге. Затем вы узнаете о различных аспектах фреймворка: системе маршрутизации, моделировании ответов, обработке ошибок и шаблонах.
К концу этой книги вы будете владеть необходимыми знаниями для создания и развертывания надежного веб-API с использованием инфраструктуры FastAPI.

Знакомьтесь, Python, Секреты профессии, Павлов Е., 2023.

   Очень хочется стать программистом и войти в IT, но не знаете с чего начать? Поздравляю, в ваших руках учебник нового поколения — без кучи непонятных слов и кодов расскажем про инструменты и библиотеки для программирования на Python. И все это заправлено лайфхаками, вдохновляющими историями из мира настоящих хакеров и игрофикацией — потому что обучение не должно быть скучным.
«Знакомьтесь, Python» — уверенный первый шаг в мир программирования. Получите базовые знания о сфере IT, а также найдете ответы на вопросы по типу: с чего начать, как выбрать профессию, где прокачать скиллы и как подготовиться к собеседованию так, чтобы работодатель предложил оффер.

Web Scraping with Python, Data Extraction from the Modern Web, Mitchell R., 2024.

   This book is designed to serve not only as an introduction to web scraping but also as a comprehensive guide to collecting, transforming, and using data from uncooperative sources. Although it uses the Python programming language and covers many Python basics, it should not be used as an introduction to the language.
If you don’t know any Python at all, this book might be a bit of a challenge. Please do not use it as an introductory’ Python text. With that said, I’ve tried to keep all concepts and code samples at a beginning-to-intermediate Python programming level in order to make the content accessible to a wide range of readers. To this end, there are occasional explanations of more advanced Python programming and general computer science topics where appropriate. If you are a more advanced reader, feel free to skim these parts!

Unreal Engine VR для разработчиков, Макеффри М., 2019.

   Первое руководство по созданию виртуальной реальности с использованием движка Unreal Engine 4 на русском языке!
VR — новый, удивительный рубеж рубеж для разработчиков игр и специалистов по визуализации. A Unreal® Engine 4 — идеальная платформа для этого. «Unreal® Engine VR. Руководство по разработке» — это исчерпывающее руководство по созданию потрясающих приложений на любых VR-устройствах, совместимых с Unreal Engine 4.