Artificial Intelligence By Example - Second Edition

- Autor:
- Denis Rothman


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 578
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis książki: Artificial Intelligence By Example - Second Edition
AI has the potential to replicate humans in every field. Artificial Intelligence By Example, Second Edition serves as a starting point for you to understand how AI is built, with the help of intriguing and exciting examples.
This book will make you an adaptive thinker and help you apply concepts to real-world scenarios. Using some of the most interesting AI examples, right from computer programs such as a simple chess engine to cognitive chatbots, you will learn how to tackle the machine you are competing with. You will study some of the most advanced machine learning models, understand how to apply AI to blockchain and Internet of Things (IoT), and develop emotional quotient in chatbots using neural networks such as recurrent neural networks (RNNs) and convolutional neural networks (CNNs).
This edition also has new examples for hybrid neural networks, combining reinforcement learning (RL) and deep learning (DL), chained algorithms, combining unsupervised learning with decision trees, random forests, combining DL and genetic algorithms, conversational user interfaces (CUI) for chatbots, neuromorphic computing, and quantum computing.
By the end of this book, you will understand the fundamentals of AI and have worked through a number of examples that will help you develop your AI solutions.
Wybrane bestsellery
-
Ta książka jest kompleksowym i praktycznym przewodnikiem po hakowaniu aplikacji internetowych w ramach udziału w programach bug bounty. Znajdziesz w niej wszystkie niezbędne informacje, od budowania relacji z klientami i pisania znakomitych raportów o błędach w zabezpieczeniach po naukę zaawansow...
Bug Bounty Bootcamp. Przewodnik po tropieniu i zgłaszaniu luk w zabezpieczeniach Bug Bounty Bootcamp. Przewodnik po tropieniu i zgłaszaniu luk w zabezpieczeniach
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)57.85 zł
89.00 zł(-35%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce przekonasz się, jak wspaniałą przygodą jest programowanie i jak łatwo ją zacząć! Poznasz podstawy Pythona, dowiesz się, jak pisać i formatować kod, a także szybko nauczysz się uruchamiać swoje programy. Instrukcje sterujące, operatory, typy danych, funkcje, klasy i moduły nie b...
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)38.94 zł
59.90 zł(-35%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym ...
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym ...
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Wiernym czytelnikom publikacji spod znaku wydawnictwa Helion Piotra Wróblewskiego przedstawiać nie trzeba. Dość wspomnieć, że jest on autorem wielu publikacji poświęconych głównie programowaniu i obsłudze komputerów. Jego najnowsza książka, Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyk...
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%)
Denis Rothman - pozostałe książki
-
OpenAI's GPT-3 and Hugging Face transformers for language tasks in one book. Plus, get a taste of the future of transformers, including computer vision tasks and code writing and assistance with Codex and GitHub Copilot
Transformers for Natural Language Processing - Second Edition Transformers for Natural Language Processing - Second Edition
-
Take your NLP knowledge to the next level and become an AI language understanding expert by mastering the quantum leap of Transformer neural network models
-
Resolve the black box models in your AI applications to make them fair, trustworthy, and secure. Familiarize yourself with the basic principles and tools to deploy Explainable AI (XAI) into your apps and reporting interfaces.
-
Develop real-world applications powered by the latest advances in intelligent systems Key Features Gain real-world contextualization using deep learning problems concerning research and application Get to know the best practices to improve and optimize your machine learning systems and algorithm...
Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence
Denis Rothman, Matthew Lamons, Rahul Kumar, Abhishek Nagaraja, Amir Ziai, Ankit Dixit
-
Be an adaptive thinker that leads the way to Artificial Intelligence Key Features AI-based examples to guide you in designing and implementing machine intelligence Develop your own method for future AI solutions Acquire advanced AI, machine learning, and deep learning design skills Book Desc...
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Artificial Intelligence By Example - Second Edition
- ISBN Ebooka:
- 978-18-392-1281-9, 9781839212819
- Data wydania ebooka:
-
2020-02-28
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku Pdf:
- 11.3MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 14.0MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 14.0MB
- Kategorie:
Hacking » Bezpieczeństwo WWW
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- Preface
- Who this book is for
- What this book covers
- To get the most out of this book
- Get in touch
- Getting Started with Next-Generation Artificial Intelligence through Reinforcement Learning
- Reinforcement learning concepts
- How to adapt to machine thinking and become an adaptive thinker
- Overcoming real-life issues using the three-step approach
- Step 1 describing a problem to solve: MDP in natural language
- Watching the MDP agent at work
- Step 1 describing a problem to solve: MDP in natural language
- Step 2 building a mathematical model: the mathematical representation of the Bellman equation and MDP
- From MDP to the Bellman equation
- Step 3 writing source code: implementing the solution in Python
- The lessons of reinforcement learning
- How to use the outputs
- Possible use cases
- How to use the outputs
- Machine learning versus traditional applications
- Summary
- Questions
- Further reading
- Building a Reward Matrix Designing Your Datasets
- Designing datasets where the dream stops and the hard work begins
- Designing datasets
- Using the McCulloch-Pitts neuron
- The McCulloch-Pitts neuron
- The Python-TensorFlow architecture
- Designing datasets where the dream stops and the hard work begins
- Logistic activation functions and classifiers
- Overall architecture
- Logistic classifier
- Logistic function
- Softmax
- Summary
- Questions
- Further reading
- Machine Intelligence Evaluation Functions and Numerical Convergence
- Tracking down what to measure and deciding how to measure it
- Convergence
- Implicit convergence
- Numerically controlled gradient descent convergence
- Convergence
- Tracking down what to measure and deciding how to measure it
- Evaluating beyond human analytic capacity
- Using supervised learning to evaluate a result that surpasses human analytic capacity
- Summary
- Questions
- Further reading
- Optimizing Your Solutions with K-Means Clustering
- Dataset optimization and control
- Designing a dataset and choosing an ML/DL model
- Approval of the design matrix
- Designing a dataset and choosing an ML/DL model
- Dataset optimization and control
- Implementing a k-means clustering solution
- The vision
- The data
- The strategy
- The vision
- The k-means clustering program
- The mathematical definition of k-means clustering
- The Python program
- Saving and loading the model
- Analyzing the results
- Bot virtual clusters as a solution
- The limits of the implementation of the k-means clustering algorithm
- Summary
- Questions
- Further reading
- How to Use Decision Trees to Enhance K-Means Clustering
- Unsupervised learning with KMC with large datasets
- Identifying the difficulty of the problem
- NP-hard the meaning of P
- NP-hard the meaning of non-deterministic
- Identifying the difficulty of the problem
- Implementing random sampling with mini-batches
- Using the LLN
- The CLT
- Using a Monte Carlo estimator
- Unsupervised learning with KMC with large datasets
- Trying to train the full training dataset
- Training a random sample of the training dataset
- Shuffling as another way to perform random sampling
- Chaining supervised learning to verify unsupervised learning
- Preprocessing raw data
- A pipeline of scripts and ML algorithms
- Step 1 training and exporting data from an unsupervised ML algorithm
- Step 2 training a decision tree
- Step 3 a continuous cycle of KMC chained to a decision tree
- Random forests as an alternative to decision trees
- Summary
- Questions
- Further reading
- Innovating AI with Google Translate
- Understanding innovation and disruption in AI
- Is AI disruptive?
- AI is based on mathematical theories that are not new
- Neural networks are not new
- Is AI disruptive?
- Looking at disruption the factors that are making AI disruptive
- Cloud server power, data volumes, and web sharing of the early 21st century
- Public awareness
- Understanding innovation and disruption in AI
- Inventions versus innovations
- Revolutionary versus disruptive solutions
- Where to start?
- Discover a world of opportunities with Google Translate
- Getting started
- The program
- The header
- Implementing Googles translation service
- Google Translate from a linguist's perspective
- Playing with the tool
- Linguistic assessment of Google Translate
- AI as a new frontier
- Lexical field and polysemy
- Exploring the frontier customizing Google Translate with a Python program
- k-nearest neighbor algorithm
- Implementing the KNN algorithm
- The knn_polysemy.py program
- Implementing the KNN function in Google_Translate_Customized.py
- Conclusions on the Google Translate customized experiment
- The disruptive revolutionary loop
- Summary
- Questions
- Further reading
- Optimizing Blockchains with Naive Bayes
- Part I the background to blockchain technology
- Mining bitcoins
- Using cryptocurrency
- Part I the background to blockchain technology
- PART II using blockchains to share information in a supply chain
- Using blockchains in the supply chain network
- Creating a block
- Exploring the blocks
- Part III optimizing a supply chain with naive Bayes in a blockchain process
- A naive Bayes example
- The blockchain anticipation novelty
- The goal optimizing storage levels using blockchain data
- A naive Bayes example
- Implementation of naive Bayes in Python
- Gaussian naive Bayes
- Summary
- Questions
- Further reading
- Solving the XOR Problem with a Feedforward Neural Network
- The original perceptron could not solve the XOR function
- XOR and linearly separable models
- Linearly separable models
- The XOR limit of a linear model, such as the original perceptron
- XOR and linearly separable models
- The original perceptron could not solve the XOR function
- Building an FNN from scratch
- Step 1 defining an FNN
- Step 2 an example of how two children can solve the XOR problem every day
- Implementing a vintage XOR solution in Python with an FNN and backpropagation
- A simplified version of a cost function and gradient descent
- Linear separability was achieved
- Applying the FNN XOR function to optimizing subsets of data
- Summary
- Questions
- Further reading
- Abstract Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Introducing CNNs
- Defining a CNN
- Initializing the CNN
- Adding a 2D convolution layer
- Kernel
- Shape
- ReLU
- Pooling
- Next convolution and pooling layer
- Flattening
- Dense layers
- Dense activation functions
- Introducing CNNs
- Training a CNN model
- The goal
- Compiling the model
- The loss function
- The Adam optimizer
- Metrics
- The training dataset
- Data augmentation
- Loading the data
- The testing dataset
- Data augmentation on the testing dataset
- Loading the data
- Training with the classifier
- Saving the model
- Next steps
- Summary
- Questions
- Further reading and references
- Conceptual Representation Learning
- Generating profit with transfer learning
- The motivation behind transfer learning
- Inductive thinking
- Inductive abstraction
- The problem AI needs to solve
- The motivation behind transfer learning
- The gap concept
- Loading the trained TensorFlow 2.x model
- Loading and displaying the model
- Loading the model to use it
- Defining a strategy
- Making the model profitable by using it for another problem
- Generating profit with transfer learning
- Domain learning
- How to use the programs
- The trained models used in this section
- The trained model program
- How to use the programs
- Gap loaded or underloaded
- Gap jammed or open lanes
- Gap datasets and subsets
- Generalizing the (the gap conceptual dataset)
- The motivation of conceptual representation learning metamodels applied to dimensionality
- The curse of dimensionality
- The blessing of dimensionality
- Summary
- Questions
- Further reading
- Combining Reinforcement Learning and Deep Learning
- Planning and scheduling today and tomorrow
- A real-time manufacturing process
- Amazon must expand its services to face competition
- A real-time manufacturing revolution
- A real-time manufacturing process
- Planning and scheduling today and tomorrow
- CRLMM applied to an automated apparel manufacturing process
- An apparel manufacturing process
- Training the CRLMM
- Generalizing the unit training dataset
- Food conveyor belt processing positive p and negative n gaps
- Running a prediction program
- Building the RL-DL-CRLMM
- A circular process
- Implementing a CNN-CRLMM to detect gaps and optimize
- Q-learning MDP
- MDP inputs and outputs
- The optimizer
- The optimizer as a regulator
- Finding the main target for the MDP function
- A circular model a stream-like system that never starts nor ends
- Summary
- Questions
- Further reading
- AI and the Internet of Things (IoT)
- The public service project
- Setting up the RL-DL-CRLMM model
- Applying the model of the CRLMM
- The dataset
- Using the trained model
- Applying the model of the CRLMM
- Adding an SVM function
- Motivation using an SVM to increase safety levels
- Definition of a support vector machine
- Python function
- Running the CRLMM
- Finding a parking space
- Deciding how to get to the parking lot
- Support vector machine
- The itinerary graph
- The weight vector
- Summary
- Questions
- Further reading
- Visualizing Networks with TensorFlow 2.x and TensorBoard
- Exploring the output of the layers of a CNN in two steps with TensorFlow
- Building the layers of a CNN
- Processing the visual output of the layers of a CNN
- Analyzing the visual output of the layers of a CNN
- Exploring the output of the layers of a CNN in two steps with TensorFlow
- Analyzing the accuracy of a CNN using TensorBoard
- Getting started with Google Colaboratory
- Defining and training the model
- Introducing some of the measurements
- Summary
- Questions
- Further reading
- Preparing the Input of Chatbots with Restricted Boltzmann Machines (RBMs) and Principal Component Analysis (PCA)
- Defining basic terms and goals
- Introducing and building an RBM
- The architecture of an RBM
- An energy-based model
- Building the RBM in Python
- Creating a class and the structure of the RBM
- Creating a training function in the RBM class
- Computing the hidden units in the training function
- Random sampling of the hidden units for the reconstruction and contractive divergence
- Reconstruction
- Contrastive divergence
- Error and energy function
- Running the epochs and analyzing the results
- Using the weights of an RBM as feature vectors for PCA
- Understanding PCA
- Mathematical explanation
- Understanding PCA
- Using TensorFlow's Embedding Projector to represent PCA
- Analyzing the PCA to obtain input entry points for a chatbot
- Summary
- Questions
- Further reading
- Setting Up a Cognitive NLP UI/CUI Chatbot
- Basic concepts
- Defining NLU
- Why do we call chatbots "agents"?
- Creating an agent to understand Dialogflow
- Entities
- Intents
- Context
- Basic concepts
- Adding fulfillment functionality to an agent
- Defining fulfillment
- Enhancing the cogfilmdr agent with a fulfillment webhook
- Getting the bot to work on your website
- Machine learning agents
- Using machine learning in a chatbot
- Speech-to-text
- Text-to-speech
- Spelling
- Why are these machine learning algorithms important?
- Summary
- Questions
- Further reading
- Improving the Emotional Intelligence Deficiencies of Chatbots
- From reacting to emotions, to creating emotions
- Solving the problems of emotional polysemy
- The greetings problem example
- The affirmation example
- The speech recognition fallacy
- The facial analysis fallacy
- Solving the problems of emotional polysemy
- Small talk
- Courtesy
- Emotions
- From reacting to emotions, to creating emotions
- Data logging
- Creating emotions
- RNN research for future automatic dialog generation
- RNNs at work
- RNN, LSTM, and vanishing gradients
- RNNs at work
- Text generation with an RNN
- Vectorizing the text
- Building the model
- Generating text
- Summary
- Questions
- Further reading
- Genetic Algorithms in Hybrid Neural Networks
- Understanding evolutionary algorithms
- Heredity in humans
- Our cells
- How heredity works
- Heredity in humans
- Evolutionary algorithms
- Going from a biological model to an algorithm
- Basic concepts
- Understanding evolutionary algorithms
- Building a genetic algorithm in Python
- Importing the libraries
- Calling the algorithm
- The main function
- The parent generation process
- Generating a parent
- Fitness
- Display parent
- Crossover and mutation
- Producing generations of children
- Summary code
- Unspecified target to optimize the architecture of a neural network with a genetic algorithm
- A physical neural network
- What is the nature of this mysterious S-FNN?
- Calling the algorithm cell
- Fitness cell
- ga_main() cell
- Artificial hybrid neural networks
- Building the LSTM
- The goal of the model
- Summary
- Questions
- Further reading
- Neuromorphic Computing
- Neuromorphic computing
- Getting started with Nengo
- Installing Nengo and Nengo GUI
- Creating a Python program
- A Nengo ensemble
- Nengo neuron types
- Nengo neuron dimensions
- A Nengo node
- Connecting Nengo objects
- Visualizing data
- Probes
- Applying Nengo's unique approach to critical AI research areas
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- Quantum Computing
- The rising power of quantum computers
- Quantum computer speed
- Defining a qubit
- Representing a qubit
- The position of a qubit
- Radians, degrees, and rotations
- The Bloch sphere
- Composing a quantum score
- Quantum gates with Quirk
- A quantum computer score with Quirk
- A quantum computer score with IBM Q
- The rising power of quantum computers
- A thinking quantum computer
- Representing our mind's concepts
- Expanding MindX's conceptual representations
- The MindX experiment
- Preparing the data
- Transformation functions the situation function
- Transformation functions the quantum function
- Creating and running the score
- Using the output
- Summary
- Questions
- Further reading
- Answers to the Questions
- Chapter 1 Getting Started with Next-Generation Artificial Intelligence through Reinforcement Learning
- Chapter 2 Building a Reward Matrix Designing Your Datasets
- Chapter 3 Machine Intelligence Evaluation Functions and Numerical Convergence
- Chapter 4 Optimizing Your Solutions with K-Means Clustering
- Chapter 5 How to Use Decision Trees to Enhance K-Means Clustering
- Chapter 6 Innovating AI with Google Translate
- Chapter 7 Optimizing Blockchains with Naive Bayes
- Chapter 8 Solving the XOR Problem with a Feedforward Neural Network
- Chapter 9 Abstract Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Chapter 10 Conceptual Representation Learning
- Chapter 11 Combining Reinforcement Learning and Deep Learning
- Chapter 12 AI and the Internet of Things
- Chapter 13 Visualizing Networks with TensorFlow 2.x and TensorBoard
- Chapter 14 Preparing the Input of Chatbots with Restricted Boltzmann Machines (RBMs) and Principal Component Analysis (PCA)
- Chapter 15 Setting Up a Cognitive NLP UI/CUI Chatbot
- Chapter 16 Improving the Emotional Intelligence Deficiencies of Chatbots
- Chapter 17 Genetic Algorithms in Hybrid Neural Networks
- Chapter 18 Neuromorphic Computing
- Chapter 19 Quantum Computing
- Other Books You May Enjoy
- Index
Packt Publishing - inne książki
-
Save time and effort when building 3D scenes with this essential guide to creating stunning photorealistic 3D environments in Blender
-
Solve classic computer science problems from fundamental algorithms, such as sorting and searching, to modern algorithms in machine learning and cryptography
40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition 40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition
-
Use modern Python libraries such as pandas, NumPy, and scikit-learn and popular machine learning and deep learning methods to solve financial modeling problems
-
Get up to speed with Oracle's Autonomous Databases and implementation strategies for any workload or use case, including transactional, data warehousing, and non-relational databases
Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture
-
Design, build, and deploy performant and maintainable web applications using Spring, Spring Boot, and Angular
-
Build CD pipelines following GitOps principles like declarative and immutable changes stored in version control, all continuously reconciled by Argo CD, and minimize the failure of deployments.
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Artificial Intelligence By Example - Second Edition Denis Rothman (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.