Artificial Intelligence with Python - Second Edition

- Autorzy:
- Alberto Artasanchez, Prateek Joshi


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 618
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis książki: Artificial Intelligence with Python - Second Edition
Artificial Intelligence with Python, Second Edition is an updated and expanded version of the bestselling guide to artificial intelligence using the latest version of Python 3.x. Not only does it provide you an introduction to artificial intelligence, this new edition goes further by giving you the tools you need to explore the amazing world of intelligent apps and create your own applications.
This edition also includes seven new chapters on more advanced concepts of Artificial Intelligence, including fundamental use cases of AI; machine learning data pipelines; feature selection and feature engineering; AI on the cloud; the basics of chatbots; RNNs and DL models; and AI and Big Data.
Finally, this new edition explores various real-world scenarios and teaches you how to apply relevant AI algorithms to a wide swath of problems, starting with the most basic AI concepts and progressively building from there to solve more difficult challenges so that by the end, you will have gained a solid understanding of, and when best to use, these many artificial intelligence techniques.
Wybrane bestsellery
-
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%) -
Ta książka jest drugim wydaniem nietypowego podręcznika programowania w Pythonie. Dzięki niej nie zostaniesz mistrzem świata w kodowaniu, za to nauczysz się tworzyć programy, które oszczędzą Ci mnóstwo czasu i wysiłku. Nawet jeśli nigdy nie programowałeś, błyskawicznie opanujesz podstawy i zapozn...
Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania. Wydanie II Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%)
Alberto Artasanchez, Prateek Joshi - pozostałe książki
-
Apply cloud design patterns to overcome real-world challenges by building scalable, secure, highly available, and cost-effective solutions
-
Discover powerful ways to effectively solve real-world machine learning problems using key libraries including scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch
-
Delve into practical computer vision and image processing projects and get up to speed with advanced object detection techniques and machine learning algorithms
Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++ Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++
David Millán Escrivá, Prateek Joshi, Vinícius G. Mendonça, Roy Shilkrot
-
Explore OpenCV 4 to create visually appealing cross-platform computer vision applications Key Features Understand basic OpenCV 4 concepts and algorithms Grasp advanced OpenCV techniques such as 3D reconstruction, machine learning, and artificial neural networks Work with Tesseract OCR, an open-...
-
Learn the techniques for object recognition, 3D reconstruction, stereo imaging, and other computer vision applications using examples on different functions of OpenCV.About This BookLearn how to apply complex visual effects to images with OpenCV 3.x and PythonExtract features from an image and us...
OpenCV 3.x with Python By Example - Second Edition OpenCV 3.x with Python By Example - Second Edition
-
Build real-world Artificial Intelligence applications with Python to intelligently interact with the world around youAbout This BookStep into the amazing world of intelligent apps using this comprehensive guideEnter the world of Artificial Intelligence, explore it, and create your own application...
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 with Python - Second Edition
- ISBN Ebooka:
- 978-18-392-1607-7, 9781839216077
- Data wydania ebooka:
-
2020-01-31
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:
- 15.0MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 23.6MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 23.6MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- Preface
- Who this book is for
- What this book covers
- What you need for this book
- Download the example code files
- Download the color images
- Conventions used
- Get in touch
- Reviews
- Introduction to Artificial Intelligence
- What is AI?
- Why do we need to study AI?
- Branches of AI
- The five tribes of machine learning
- Defining intelligence using the Turing test
- Making machines think like humans
- Building rational agents
- General Problem Solver
- Solving a problem with GPS
- Building an intelligent agent
- Types of models
- Installing Python 3
- Installing on Ubuntu
- Installing on Mac OS X
- Installing on Windows
- Installing packages
- Loading data
- Summary
- Fundamental Use Cases for Artificial Intelligence
- Representative AI use cases
- Digital personal assistants and chatbots
- Personal chauffeur
- Shipping and warehouse management
- Human health
- Knowledge search
- Recommendation systems
- The smart home
- Gaming
- Movie making
- Underwriting and deal analysis
- Data cleansing and transformation
- Summary
- References
- Machine Learning Pipelines
- What is a machine learning pipeline?
- Problem definition
- Data ingestion
- Data preparation
- Missing values
- Duplicate records or values
- Feature scaling
- Inconsistent values
- Inconsistent date formatting
- Data segregation
- Model training
- Candidate model evaluation and selection
- Model deployment
- Performance monitoring
- Model performance
- Operational performance
- Total cost of ownership (TCO)
- Service performance
- Summary
- Feature Selection and Feature Engineering
- Feature selection
- Feature importance
- Univariate selection
- Correlation heatmaps
- Wrapper-based methods
- Filter-based methods
- Embedded methods
- Feature selection
- Feature engineering
- Imputation
- Outlier management
- One-hot encoding
- Log transform
- Scaling
- Date manipulation
- Summary
- Classification and Regression Using Supervised Learning
- Supervised versus unsupervised learning
- What is classification?
- Preprocessing data
- Binarization
- Mean removal
- Scaling
- Normalization
- Label encoding
- Logistic regression classifiers
- The Nave Bayes classifier
- Confusion matrixes
- Support Vector Machines
- Classifying income data using Support Vector Machines
- What is regression?
- Building a single-variable regressor
- Building a multivariable regressor
- Estimating housing prices using a Support Vector Regressor
- Summary
- Predictive Analytics with Ensemble Learning
- What are decision trees?
- Building a decision tree classifier
- What are decision trees?
- What is ensemble learning?
- Building learning models with ensemble learning
- What are random forests and extremely random forests?
- Building random forest and extremely random forest classifiers
- Estimating the confidence measure of the predictions
- Dealing with class imbalance
- Finding optimal training parameters using grid search
- Computing relative feature importance
- Predicting traffic using an extremely random forest regressor
- Summary
- Detecting Patterns with Unsupervised Learning
- What is unsupervised learning?
- Clustering data with the K-Means algorithm
- Estimating the number of clusters with the Mean Shift algorithm
- Estimating the quality of clustering with silhouette scores
- What are Gaussian Mixture Models?
- Building a classifier based on Gaussian Mixture Models
- Finding subgroups in stock market using the Affinity Propagation model
- Segmenting the market based on shopping patterns
- Summary
- Building Recommender Systems
- Extracting the nearest neighbors
- Building a K-nearest neighbors classifier
- Computing similarity scores
- Finding similar users using collaborative filtering
- Building a movie recommendation system
- Summary
- Logic Programming
- What is logic programming?
- Understanding the building blocks of logic programming
- Solving problems using logic programming
- Installing Python packages
- Matching mathematical expressions
- Validating primes
- Parsing a family tree
- Analyzing geography
- Building a puzzle solver
- Summary
- Heuristic Search Techniques
- Is heuristic search artificial intelligence?
- What is heuristic search?
- Uninformed versus informed search
- Constraint satisfaction problems
- Local search techniques
- Simulated annealing
- Constructing a string using greedy search
- Solving a problem with constraints
- Solving the region-coloring problem
- Building an 8-puzzle solver
- Building a maze solver
- Summary
- Genetic Algorithms and Genetic Programming
- The evolutionists tribe
- Understanding evolutionary and genetic algorithms
- Fundamental concepts in genetic algorithms
- Generating a bit pattern with predefined parameters
- Visualizing the evolution
- Solving the symbol regression problem
- Building an intelligent robot controller
- Genetic programming use cases
- Summary
- References
- Artificial Intelligence on the Cloud
- Why are companies migrating to the cloud?
- The top cloud providers
- Amazon Web Services (AWS)
- Amazon SageMaker
- Alexa, Lex, and Polly conversational gents
- Amazon Comprehend natural language processing
- Amazon Rekognition image and video
- Amazon Translate
- Amazon machine learning
- Amazon Transcribe transcription
- Amazon Textract document analysis
- Microsoft Azure
- Microsoft Azure Machine Learning Studio
- Azure Machine Learning Service
- Azure Cognitive Services
- Google Cloud Platform (GCP)
- AI Hub
- Google Cloud AI Building Blocks
- Summary
- Building Games with Artificial Intelligence
- Using search algorithms in games
- Combinatorial search
- The Minimax algorithm
- Alpha-Beta pruning
- The Negamax algorithm
- Installing the easyAI library
- Building a bot to play Last Coin Standing
- Building a bot to play Tic-Tac-Toe
- Building two bots to play Connect Four against each other
- Building two bots to play Hexapawn against each other
- Summary
- Building a Speech Recognizer
- Working with speech signals
- Visualizing audio signals
- Transforming audio signals to the frequency domain
- Generating audio signals
- Synthesizing tones to generate music
- Extracting speech features
- Recognizing spoken words
- Summary
- Natural Language Processing
- Introduction and installation of packages
- Tokenizing text data
- Converting words to their base forms using stemming
- Converting words to their base forms using lemmatization
- Dividing text data into chunks
- Extracting the frequency of terms using the Bag of Words model
- Building a category predictor
- Constructing a gender identifier
- Building a sentiment analyzer
- Topic modeling using Latent Dirichlet Allocation
- Summary
- Chatbots
- The future of chatbots
- Chatbots today
- Chatbot concepts
- A well-architected chatbot
- Chatbot platforms
- Creating a chatbot using DialogFlow
- DialogFlow setup
- Integrating a chatbot into a website using a widget
- Integrating a chatbot into a website using Python
- How to set up a webhook in DialogFlow
- Enabling webhooks for intents
- Setting up training phrases for an intent
- Setting up parameters and actions for an intent
- Building fulfillment responses from a webhook
- Checking responses from a webhook
- Summary
- Sequential Data and Time Series Analysis
- Understanding sequential data
- Handling time series data with Pandas
- Slicing time series data
- Operating on time series data
- Extracting statistics from time series data
- Generating data using Hidden Markov Models
- Identifying alphabet sequences with Conditional Random Fields
- Stock market analysis
- Summary
- Image Recognition
- Importance of image recognition
- OpenCV
- Frame differencing
- Tracking objects using color spaces
- Object tracking using background subtraction
- Building an interactive object tracker using the CAMShift algorithm
- Optical flow-based tracking
- Face detection and tracking
- Using Haar cascades for object detection
- Using integral images for feature extraction
- Eye detection and tracking
- Summary
- Neural Networks
- Introduction to neural networks
- Building a neural network
- Training a neural network
- Introduction to neural networks
- Building a Perceptron-based classifier
- Constructing a single-layer neural network
- Constructing a multi-layer neural network
- Building a vector quantizer
- Analyzing sequential data using recurrent neural networks
- Visualizing characters in an optical character recognition database
- Building an optical character recognition engine
- Summary
- Deep Learning with Convolutional Neural Networks
- The basics of Convolutional Neural Networks
- Architecture of CNNs
- CNNs vs. perceptron neural networks
- Types of layers in a CNN
- Building a perceptron-based linear regressor
- Building an image classifier using a single-layer neural network
- Building an image classifier using a Convolutional Neural Network
- Summary
- Reference
- Recurrent Neural Networks and Other Deep Learning Models
- The basics of Recurrent Neural Networks
- Step function
- Sigmoid function
- Tanh function
- ReLU function
- The basics of Recurrent Neural Networks
- Architecture of RNNs
- A language modeling use case
- Training an RNN
- Summary
- Creating Intelligent Agents with Reinforcement Learning
- Understanding what it means to learn
- Reinforcement learning versus supervised learning
- Real-world examples of reinforcement learning
- Building blocks of reinforcement learning
- Creating an environment
- Building a learning agent
- Summary
- Artificial Intelligence and Big Data
- Big data basics
- Crawling
- Indexing
- Ranking
- Worldwide datacenters
- Distributed lookups
- Custom software
- Big data basics
- The three Vs of big data
- Volume
- Velocity
- Variety
- Big data and machine learning
- Apache Hadoop
- MapReduce
- Apache Hive
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Resilient distributed datasets
- DataFrames
- SparkSQL
- Apache Impala
- NoSQL Databases
- Types of NoSQL databases
- Apache Cassandra
- MongoDB
- Redis
- Neo4j
- Summary
- 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 with Python - Second Edition Alberto Artasanchez, Prateek Joshi (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.