Слияние интеллекта и кода: основы программирования на Python для искусственного интеллекта и машинного обучения

«Введение в машинное обучение с помощью Python». Андреас Мюллер, Сара Гвидо

Это практическое руководство для специалистов по обработке данных. К изучению этой книги можно приступать с самыми начальными знаниями о машинном обучении. Здесь будет дана теория, подкрепленная практикой на каждом этапе.

Однако у читателя должен быть опыт программирования на Python, даже самый минимальный или просто теоретическое знание этого языка.

Во время изучения этой книги вы поэтапно научитесь создавать проекты машинного обучения с помощью языка Python и библиотек matplotlib, scikit-learn и NumPy.

В конце книги приведен список онлайн-ресурсов, которые будут полезны в изучении и советы куда двигаться дальше в обучении и практике.

Программирование на Python 3. Подробное руководство (2009)

Третья версия языка Python сделала его еще более мощным, удобным, логичным и выразительным. Книга «Программирование на Python 3» написана одним из ведущих специалистов по этому языку, обладающим многолетним опытом работы с ним. Издание содержит все необходимое для практического освоения языка: написания любых программ с использованием как стандартной библиотеки, так и сторонних библиотек для языка Python 3, а также создания собственных библиотечных модулей.

Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.

Разработка геоприложений на языке Python (2017)

Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов информации, выполнение сложных расчетов и построение красочных интерактивных карт.

Книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django.

Python в системном администрировании UNIX и Linux (2009)

Книга «Python в системном администрировании UNIX и Linux» демонстрирует, как эффективно решать разнообразные задачи управления серверами UNIX и Linux с помощью языка программирования Python. Каждая глава посвящена определенной задаче, например многозадачности, резервному копированию данных или созданию собственных инструментов командной строки, и предлагает практические методы ее решения на языке Python. Среди рассматриваемых тем: организация ветвления процессов и передача информации между ними с использованием сетевых механизмов, создание интерактивных утилит с графическим интерфейсом, организация взаимодействия с базами данных и создание приложений для Google App Engine. Кроме того, авторы книги создали доступную для загрузки и свободно распространяемую виртуальную машину на базе Ubuntu, включающую исходные тексты примеров из книги и способную выполнять примеры, использующие SNMP, IPython, SQLAlchemy и многие другие утилиты.

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow (2018)

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.

Python® Machine Learning

Мягкое вступление в тему машинного обучения. Вы познакомитесь с несколькими основными библиотеками Python, благодаря которым реализуется машинное обучение. В частности, научитесь работать с числами и массивами чисел, используя NumPy. Затем разберете, как работать с табличными данными при помощи Pandas. После этого перейдете к теме визуализации данных при помощи библиотеки matplotlib.

Изучив эти основы, вы углубитесь в тему машинного обучения с использованием Python и библиотек Scikit-Learn. Вы разберете самые распространенные ML-алгоритмы (регрессия, кластеризация, классификация) и узнаете, как они работают «под капотом».

Предполагается, что читатели владеют основами языка Python и имеют базовое понимание статистики.

В 2019 году вышли еще три книги, касающиеся машинного обучения. Их мы рассматривали в статье «Изучаем популярные библиотеки Python: книги 2019 года». Здесь мы не будем повторять описания, а просто приведем названия книг.

  • «PyTorch Recipes». Автор — Pradeepta Mishra.
  • «Learn Keras for Deep Neural Networks». Автор — Jojo Moolayil.
  • «Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning». Авторы — Sridhar Alla и Suman Kalyan Adari.

Django: практика создания Web-сайтов на Python (2018)

Книга посвящена разработке Web-сайтов на популярном языке программирования Python с использованием библиотеки Django. Описывается создание моделей, контроллеров и шаблонов, применение форм для ввода данных и выгрузки на сайт файлов, реализация разграничения доступа, комментирование кода, работа со статичными страницами, применение сторонних библиотек для вывода миниатюр. Рассказывается о форматировании текста тегами BBCode, привязке к позициям тегов и выполнении поиска по тегам. Рассматриваются инструменты для генерирования каналов новостей RSS и Atom, рассылки электронной почты и настройка встроенного административного сайта Django под свои нужды. Детально описывается процесс разработки и публикации полнофункционального коммерческого Web-сайта, использующего, в том числе, технологию AJAX. Все исходные коды доступны для загрузки с сайта издательства.

Изучаем Python. 4-е издание (2011)

Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках.

Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.0. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ.

Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3

“Python Cookbook” Дэвида Бизли и Брайана К. Джонс поможет вам овладеть навыками программирования на Python 3 или обновить старый код на Python 2. Это “кулинарная книга, наполненная рецептами”, опробованными на Python 3.3. Книга будет являться билетом для опытных Python-программистов, которые хотят использовать современные инструменты, а не просто стандартное кодирование.

Некоторые из тем, затронутых в книге – это строки, структуры данных, итераторы, функции, классы, модули, параллелизм, тестирование, отладка и исключения. На протяжении всей книги, “рецепты”, упомянутые выше, предполагают, что вы обладаете необходимыми знаниями для понимания этих тем. Каждый “рецепт” содержит пример кода, который читатель может использовать в своих проектах.

14. Python for Unix and Linux System Administration

Python for Unix and Linux System Administration идеально подходит для программистов, которые поняли основы программирования на Python и готовы научиться использовать свои навыки для выполнения реальной работы. Эта книга включает в себя подробные руководства по различным областям применения Python, таким как графические интерфейсы, веб-разработка и системное администрирование. В книге также обсуждается очень много продвинутых тем, которые не доступны к понимаю начинающим программистам.

Книга объясняет часто используемые инструменты, синтаксис языка и методы программирования с помощью краткого, но точного подхода. В книге есть множество примеров, которые смогут улучшить ваш стиль написания кода.

15. Лучшая практическая книга: Learn Python the Hard Way (3rd Edition)

“Learn Python 3 the Hard Way” Зеда А. Шоу представляет собой сборник из 52 блестяще выполненных упражнений. Книга идеально подходит для начинающих, которые раньше не программировали, младших разработчиков и профессионалов, которым необходимо усовершенствовать свои навыки. Книга требует того, чтобы вы изучили практическое кодирование (постоянно писали код сами), выполняя упражнения и устраняя проблемы, чтобы лучше понять их причины.

В книге обсуждаются различные темы, такие как основы математики, переменные, строки, архивы, циклы, проектирование программ и структуры данных. Изучение Python с помощью упражнений помогает понять работу программного обеспечения, структуру хорошо написанной программы и то, как избежать и найти распространенные ошибки в коде, используя некоторые приемы, которые есть у профессиональных программистов в запасе.

Цифровая обработка сигналов на языке Python (2017)

Изучить обработку сигналов легко – достаточно знания основ математики и программирования на Python. Обычно изучение этой сложной темы начинают с теории, а в основу данной книги положены сугубо практические примеры. Уже в первой главе звук будет разложен на гармоники, которые модифицируются и создают новые звуки. Кроме того, в книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия информации; дискретное и быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа, а также многое другое.

Лучшие Python книги для продвинутых программистов

11. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Многие коммерческие приложения и проекты используют машинное обучение в качестве неотъемлемого компонента. Эта книга Сары Гвидо и Андреаса К. Мюллера научит вас, как использовать язык программирования Python для реализации вами машинного обучения. Поскольку объем использования данных увеличивается с каждой секундой, ограничения для приложений машинного обучения – это только наше воображение.

На протяжении всей этой книги вы узнаете о шагах, необходимых для создания многофункционального приложения для машинного обучения с использованием Python и библиотеки sci-kit-learn. Книга познакомит вас с фундаментальными концепциями и видами использования машинного обучения, прежде чем перейти к плюсам и минусам популярных алгоритмов ML. Вы также узнаете о передовых методах оценки моделей и концепции конвейеров, которая предназначена для инкапсуляции вашего рабочего процесса и объединения моделей в цепочки. В конце книги даются рекомендации, которые помогут вам улучшить навыки Data Science.

Python. К вершинам мастерства (2016)

Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Данная книга покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие – и иногда несправедливо игнорируемые – черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает о базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее. Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3.

Книги, на которые стоит обратить внимание, хотя они не вошли в топ 20

Дж. Вандер Плас. «Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение»

Это пособие содержит невероятно большое количество информации. Почему я не добавил эту книгу в топ 20? Её целевой аудиторией являются очень продвинутые программисты. Издание представляет собой руководство по вычислительным и статистическим методам для Data Science.

Ян Эрик Солем. «Программирование компьютерного зрения на Python»

Книга “Программирование компьютерного зрения на языке Python” – это крайне интересное пособие для тех, кто хочет попробовать себя в сфере разработки AR и VR; для тех, кто хочет изучить методы распознавания объектов, трёхмерной реконструкции и обработки стереоизображений.

Математика на Python. Часть I. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии (2018)

Дисциплина «Компьютерный практикум» является обязательной дисциплиной базовой части профессионального цикла ООП по направлению 38.03.01 «Экономика» всех профилей (модуль математики и информатики Б.1.1.2.3.). Изучение данной дисциплины нацелено на формирование у слушателей практических навыков по реализации математических методов и моделей, применяемых в профессиональных задачах, с помощью компьютерных вычислений. В учебном пособии представлены задачи по высшей математике и их реализация на языке Python.

Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения.

Изучаем Python. 3-е издание (2009)

Мощный, переносимый и легкий в использовании язык программирования Python идеально подходит для разработки самостоятельных программ и сценариев. Эта книга позволит быстро и эффективно овладеть базовыми основами языка Python независимо от степени предварительного знакомства с ним.

Третье издание «Изучаем Python» основано на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ. Обсуждаются изменения в ожидаемой версии 3.0. В конце глав представлены упражнения и вопросы, которые позволят применить новые знания на практике и проверить, насколько хорошо усвоен материал.

Бесплатные книги по Python для начинающих

9. Learning with Python: How to Think Like a Computer Scientist

‘Learning with Python” Аллена Дауни, Джеффа Элкнера и Криса Мейерса – это введение в программирование на Python, целью которого является создание превосходных программ. Книга разделена на 20 глав, а также включает в себя список авторов и план дальнейшего развития. В начальных разделах обсуждаются основы программирования. Затем процесс переходит к основным понятиям Python, таким как переменные, функции, условные выражения и итерация. Ближе к концу книги обсуждаются основные концепции, такие как объекты, наследование, полиморфизм, деревья, списки и т.д..

Книга доступна бесплатно в различных форматах, включая PDF, Postscript, Gzipped Rar и HTML. Пользователи могут бесплатно загружать и распечатывать эти файлы, поскольку книга имеет лицензию GNU Free Documentation License. Книга переведена на такие языки, как испанский, итальянский, немецкий и чешский.

10. Лучшая бесплатная книга по Python: A Byte of Python

“A Byte of Python” – это лучшая бесплатная книга по программированию на Python, которая поможет начинающей аудитории понять язык Python. В книге, в основном, обсуждается версия Python 3. Книга доступна более чем на 26 языках, включая турецкий, шведский, французский, китайский, немецкий, испанский, русский, украинский, португальский и корейский. Переводы были предоставлены активными членами сообщества, которые энергично работают над тем, чтобы правки продолжались по мере обновления книги.

Данная книга имеет очень хорошую структуру содержания: начинается всё с введения читателя в курс дела, дальше идут все важные концепции языка, которые любого разработчику необходимо знать. В заключении рассказывается о способах продолжения обучения после прочтения книги.

Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений (2016)

Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Приведены основы базы данных SQLite, интерфейс доступа к базе и способы получения данных из Интернета

Особое внимание уделено библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python

Рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF. На сайте издательства приведены все примеры из книги.

Like this post? Please share to your friends: