Бесплатные книги по Java: сборник для изучения и развития навыков программирования

5. Здравое руководство по структуре данных и алгоритмам

Программисты могут писать более быстрые программы с эффективным использованием памяти, если хорошо разбираются в структурах данных и алгоритмах.

Это самая важная потребность для каждого программного обеспечения.бизнес. Из этой книги читатель получает как весь познавательный опыт, так и полезную информацию в виде головоломок.

Эта книга поможет вам развить свои способности независимо от того, есть ли у вас степень в области компьютерных наук или вы совершенно не обучены. Каждый абзац в этой книге объясняется на простом английском языке, так что даже новичок может понять его.

Автор этой книги демонстрирует, как структуры данных и алгоритмы могут помочь программисту-самоучке стать более преданным делу.  

Книги по Java-программированию для начинающих

Если вы только начинаете изучение этого языка, то важно выбрать хорошие учебные материалы. От того, насколько глубоко вы поймете основы, зависит ваш успех на старте карьеры

Мы подобрали несколько книг, которые помогут начать путь в Java-программировании:

  1. «Изучаем Java» — Кэти Сиерра, Берт Бейтс

Отличное пособие для новичков. По этой книге можно освоить азы: синтаксис и концепции языка, работа с потоками, распределенное программирование. Вся информация дается в наглядном виде и сопровождается конкретными примерами. В книге много интересных тестов для проверки изученного.

  1. «Язык программирования Java SE 8. Подробное описание» — Джеймс Гослинг, Билл Джой

Джеймс Гослинг — один из создателей языка Java. Это издание является скорее техническим справочником, но прекрасно подойдет и в качестве учебника. Внутри полно упражнений для практики.

  1. «Java в примерах. Справочник» — Дэвид Флэнаган 

164 практических примера, 17 900 строк правильно написанного, работающего кода. Все примеры сопровождаются подробными комментариями. Справочник будет одинаково полезен начинающим и опытным программистам.

  1. Java. Библиотека профессионала. Том 1. Основы» и «Java. Библиотека профессионала. Том 2. Расширенные средства программирования» — Кей С.Хорстманн, Гари Корнелл 

Надежная опора для начинающих. Здесь можно изучить существующие библиотеки и важные языковые средства. В книгах много примеров, на основе которых вы сможете написать первый собственный код.

87% наших выпускников уже работают в IT
Оставь заявку, и мы поможем с выбором новой профессии
Оставить заявку

«Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и дальше» Питера Ли, Кэри Голдберга и Исаака Кохана

«Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и далее» для тех, кто хочет быть в курсе последних тенденций в этой области. Он исследует ChatGPT и GPT-4, последние технологические вехи, которые изменили нашу жизнь несколько месяцев назад, и потенциал технологии ИИ в медицинском секторе. 

Три автора, исследовавшие первые месяцы GPT-4существования, обсудите его огромный потенциал для улучшения диагностики, упрощения посещений пациентов, оптимизации процедур, ускорения исследований и многого другого. Цель книги — убедить читателей в том, что влияние ИИ на различные области, такие как здравоохранение, будет беспрецедентным и потенциально может определять жизненно важные ситуации. «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 and Beyond» выйдет в мае, но в настоящее время доступен для предварительного заказа. 

5. Машинное обучение​

5.1. Библиотека машинного обучения Java (Java-ML)

Java-ML — это платформа Java с открытым исходным кодом, которая предоставляет различные алгоритмы машинного обучения специально для программистов.

5.2. РапидМайнер

RapidMiner — это платформа для обработки данных, которая предоставляет различные алгоритмы машинного обучения через графический интерфейс и Java API. У него большое сообщество с множеством руководств и обширной документацией.

5.3. Weka

Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Он предоставляет инструменты для ряда вариантов использования, таких как кластеризация данных и визуализация интеллектуального анализа правил ассоциации.

5.4. Инфраструктура машинного обучения Encog

Encong — это среда машинного обучения Java, которая поддерживает множество алгоритмов машинного обучения. Он разработан Джеффом Хитоном из Heaton Research.

5.5. Глубокая библиотека Java (DJL)

Deep Java Library — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная AWS Labs. Он предоставляет интуитивно понятный, независимый от фреймворка Java API для обучения и тестирования моделей обучения.

«Java. Эффективное программирование»


Изображение: издательство «Диалектика-Вильямс»

Перевод с английского: Красиков И.

Издательство «Диалектика-Вильямс», 2019 год, 464 с.

Оригинальное название: Effective Java.

Третья крутая книга для новичков — Effective Java Джошуа Блоха. Она содержит около 300 правил, каждое из которых посвящено определённым аспектам и свойствам языка.

Книга содержит мало справочной информации, но учит правильно писать код на Java. Вы узнаете, какие практики стоит внедрять в разработку, а каких — лучше избегать.

Когда я был зелёным джуниором, мой коллега часто скидывал в код-ревью номера правил из Effective Java и говорил, на что обратить внимание в контексте моего кода. После прочтения я понимал, что делал не так и как это исправить

Став сеньором, я взял этот приём на вооружение и теперь тоже иногда рекомендую джунам главы или конкретные правила из этой прекрасной книги.

Достоинства: вы научитесь правильно программировать на Java и по максимуму использовать его возможности. У книги чёткая структура — это очень удобно.

The Good Parts of AWS: Cutting Through the Clutter

Это еще одна книга, с которой стоит ознакомиться разработчикам Java, особенно тем, кто работает в AWS

Программистам на Java важно знать о платформах облачных вычислений, таких как AWS, Azure и GCP, поэтому имеет смысл изучить AWS, ведь он является лидером рынка

Эта книга не является типичным справочником по AWS. Вы не найдете большую часть знаний, которыми делятся здесь, в документах AWS. Цель этой книги состоит в том, чтобы помочь вам понять, какие функции AWS было бы глупо не использовать — функции, которые прошли испытание временем, будучи основой большинства вещей в Интернете.

Параллельно с книгой доступен интерактивный курс, ссылку на который мы предоставляем здесь.

«Java. Полное руководство»


Изображение: издательство «Диалектика-Вильямс»

Издательство «Диалектика-Вильямс», 2018 год, 1488 с.

Оригинальное название: Java: The Complete Reference, Tenth Edition

Если вы ищете учебник по Java с нуля, то в первую очередь обратите внимание на «Полное руководство» Герберта Шилдта. Я всегда рекомендую его своим студентам, когда они просят посоветовать фундаментальную литературу

В этой книге вы найдёте исчерпывающее описание базовых концепций языка, его методов и библиотек. А ещё познакомитесь с принципами ООП и узнаете, какие приложения и как можно разрабатывать на Java.

Достоинства: книга настолько хороша, что легко заменит новичкам курсы по программированию. А более опытные разработчики могут использовать её в качестве справочника.

Последнее изобретение человечества. Джеймс Баррат

Автор отмечает, что достижения человечества в области робототехники и искусственного интеллекта могут пойти против самого человека. И для всех, кто делает огромные инвестиции в эту область науки, это может стать последним великим изобретением. При достижении определенного уровня развития, искусственный мозг сможет сам самосовершенствоваться.

Достоинства:

  • интересная книга для общего развития;
  • заставляет задуматься о перспективах человечества;
  • соответствие цены и качества.

Недостатки:

  • недостаточное глубокое погружение в суть;
  • к доводам нет научных подтверждений;
  • много воды и околонаучных рассуждений
  • автор повторяет одну и ту же мысль несколько раз разными словами.

«Java. Библиотека профессионала» — Кей С. Хорстманн

Для новичков, решивших изучить этот язык программирования, и продолжающих — освежить и упорядочить знания. Профессионалы тоже смогут найти что-то полезное для себя.

О чем книга

Этот двухтомник — один из самых популярных трудов по Java, а многие разработчики называют его лучшим учебником языка. Название не должно пугать новичков, первый том посвящен основам: базовый синтаксис, безопасность, методики параллельного программирования, функциональное и ООП, многопоточное программирование, Swing и другое. Описаны все необходимые средства языка и библиотеки, нюансы работы Java. Книга содержит все, что нужно новичкам и программистам с опытом.

Материал изложен легким, доступным языком, без воды. Все рассматривается на множестве подробных, проверенных (не академических) примеров, простых для понимания. Примеры автор подкрепляет фактами и комментариями. Небольшой минус книги — нет практических заданий, задачи придется придумывать самим.

Книга поможет писать надежный и поддерживаемый код. Вы научитесь глубже понимать нюансы языка Java, его концепции. Узнаете библиотеки и познакомитесь с лучшими практиками программирования.

за 19 г. Структура данных и анализ алгоритмов в C++

Это всеобъемлющее руководство для ученых-компьютерщиков о том, как выбирать и создавать инструменты, которые дадут наилучшие ответы.

C++ является основным используемым языком программирования. Эта книга обязательна к прочтению для студентов второго курса компьютерных наук и программной инженерии.

Книга охватывает широкий круг тем в рамках своего широкого охвата. Он также решает проблемы в этой области. Книга также предлагает несколько примеров, чтобы помочь читателям понять материал.

Книга является отличным дополнением к литературе по структурам данных, знакомя читателей с современными структурами данных и методами.

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

Скачать

Практическое руководство, которое поможет вам превратиться из новичка в мастера машинного обучения. Но практикующим специалистам по машинному обучению книга тоже пригодится: в последних главах разбираются более продвинутые темы (обработка естественного языка, глубокое обучение, основы обучения с подкреплением).

Авторы предлагают путь из шести шагов, руководствуясь теорией о том, что именно шесть ступеней отделяют человека буквально от чего угодно.

Каждая из глав книги делится на две части. В первой разбираются теоретические концепции, а во второй — их практическая реализация при помощи различных пакетов Python. Чисто математические темы, стоящие за алгоритмами, освещаются на минимальном уровне, достаточном для начала работы с машинным обучением.

Книга предназначена для питонистов, желающих приобрести навыки машинного обучения. Также она будет полезна программистам, владеющим другими языками и занимающимся машинным обучением — если они хотят приобрести навыки реализации ML-алгоритмов на Python.

Машинное обучение и обработка больших данных: алгоритмы и методы

1. «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (Петров, В.В., Сысоев, А.В.)

Эта книга является отличным введением в мир машинного обучения и анализа данных. Авторы подробно объясняют основные понятия, алгоритмы и методы, используемые в машинном обучении, а также рассматривают их применение на практике. В книге представлены примеры реальных задач и их решений с использованием различных алгоритмов машинного обучения.

2. «Глубокое обучение» (Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.)

Эта книга представляет собой полное руководство по глубокому обучению – подходу к машинному обучению, основанному на искусственных нейронных сетях. Авторы подробно рассматривают основные модели и алгоритмы глубокого обучения, а также их применение в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и речи.

3. «Современные методы машинного обучения» (Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.)

В этой книге представлен обзор современных методов машинного обучения, включая методы регрессии, классификации, кластеризации и снижения размерности. Авторы описывают эти методы с математической точки зрения и предлагают примеры их применения на реальных данных. Книга также содержит обширный список ссылок для дополнительного изучения каждого метода.

4. «Постигая природу и интеллект» (Митчелл, М.)

Эта книга рассматривает фундаментальные вопросы машинного обучения и искусственного интеллекта, включая его возможности и ограничения. Автор подробно объясняет основные идеи и концепции машинного обучения, а также рассказывает о его истории, проблемах этики и безопасности. Книга предназначена не только для специалистов, но и для широкого круга читателей, интересующихся этой темой.

5. «Обработка естественного языка и компьютерная лингвистика» (Jurafsky, D., Martin, J.H.)

Эта книга посвящена обработке естественного языка и компьютерной лингвистике – областям, связанным с распознаванием и генерацией текста, анализом и синтезом речи, и извлечением информации из текстовых данных. Авторы описывают основные методы и алгоритмы, используемые в этих областях, и предлагают примеры их применения в различных задачах обработки естественного языка.

6. «Работа с данными: анализ, визуализация и машинное обучение на Python» (VanderPlas, J.)

Эта книга представляет собой практическое руководство по работе с данными, включая их анализ, визуализацию и применение методов машинного обучения на языке программирования Python. Автор подробно объясняет основные концепции и техники работы с данными, а также предлагает множество примеров и упражнений, помогающих усвоить материал.

7. «Machine Learning Yearning» (Ng, A.)

В этой книге автор, один из ведущих специалистов в области машинного обучения, дает практические рекомендации по процессу разработки моделей машинного обучения. Он рассматривает основные этапы разработки модели, включая сбор данных, выбор алгоритма и настройку параметров, и предлагает множество практических советов, основанных на личном опыте.

8. «Байесовские методы машинного обучения» (Murphy, K.)

В этой книге автор рассматривает методы машинного обучения, основанные на байесовской статистике, которые позволяют оценивать неопределенность и учитывать априорные знания при принятии решений. Он подробно описывает основные концепции и методы байесовского машинного обучения, а также представляет примеры их применения в различных задачах.

9. «Python для анализа данных» (McKinney, W.)

Эта книга посвящена использованию языка программирования Python для анализа данных. Автор подробно описывает основные библиотеки и инструменты, используемые в анализе данных на Python, и предлагает множество примеров и упражнений, помогающих освоить эти инструменты. Книга также содержит практические советы по эффективному использованию Python для решения задач анализа данных.

10. «Deep Learning» (Chollet, F.)

В этой книге автор, создатель библиотеки Keras, рассматривает основы и принципы глубокого обучения. Он подробно объясняет основные архитектуры нейронных сетей и методы их обучения, а также предлагает множество примеров и упражнений, помогающих лучше понять эти концепции. Книга также описывает практические аспекты использования глубокого обучения в реальных проектах.

Фреймворки для разработки приложений искусственного интеллекта

Разработка приложений искусственного интеллекта (ИИ) требует использования специализированных фреймворков, которые предоставляют готовые инструменты и алгоритмы для решения задач в области машинного обучения, нейронных сетей и других технологий ИИ. В данной статье рассмотрим несколько популярных фреймворков для разработки приложений ИИ на языке Java.

1. Deeplearning4j

Deeplearning4j является одним из наиболее популярных фреймворков для разработки глубоких нейронных сетей на Java. Он предоставляет широкий спектр инструментов для работы с нейронными сетями, включая поддержку различных архитектур (например, сверточные и рекуррентные нейронные сети), алгоритмов оптимизации и инструментов для визуализации данных. Deeplearning4j также интегрируется с популярными библиотеками для работы с данными, такими как Apache Hadoop и Apache Spark.

2. DL4J

DL4J (Deep Learning for Java) — это еще один мощный фреймворк для разработки искусственного интеллекта на Java. Он предоставляет набор инструментов для работы с глубокими нейронными сетями, которые можно использовать для обработки изображений, анализа текста, прогнозирования временных рядов и других задач. DL4J также обладает хорошей производительностью и поддерживает распределенное обучение на кластерах.

3. Neuroph

Neuroph — это простой в использовании фреймворк для разработки нейронных сетей на Java. Он предоставляет удобный интерфейс для создания и обучения нейронных сетей различных типов, включая персептрон, радиально-базисные функции и глубокие нейронные сети. Neuroph также имеет инструменты для визуализации данных, анализа производительности и экспорта модели для последующего использования.

Это только небольшой обзор фреймворков для разработки приложений искусственного интеллекта на Java. Каждый из них обладает своими преимуществами и набором инструментов, которые могут быть полезны при работе с различными задачами ИИ. Использование этих фреймворков позволяет разработчикам создавать эффективные и мощные приложения ИИ на языке Java.

Создаем нейронную сеть. Рашид Тарик

Книга выступает в роли справочника по введению в практику и теорию по нейронным сетям. Она предназначена для тех, кто только начинает разбираться в этой сфере, и хочет освоить более качественный материал. В книге осветлены основные теоретические аспекты и основы, которые необходимы для понимания системы в самом начале без достаточной базы знаний.

В практической части автор пошагово описывает этапы создания кода, на основе которого создается нейронная сеть на языке Python.

Преимущества:

  • машинное обучение описано автором просто и понятно;
  • подходит для начинающих;
  • поэтапная инструкция дает возможность самому начать писать код для нейронной сети.

Недостатки:

  • немного завышена цена (1200 руб);
  • не хватает практических заданий после прохождения материала;
  • опечатки в коде.

«Java. Библиотека профессионала»


Изображение: издательство «Диалектика-Вильямс»

Перевод с английского: Берштейн И.

Издательство «Диалектика-Вильямс», 2020 год, 1-й том — 864 с., 2-й том — 1008 с.

Оригинальное название: Core Java, Volume I-II (Core Series).

Коллеги в качестве первой книги по Java порекомендовали двухтомный труд Кея Хорстманна. Я Core Java не читал, но слышал много хороших отзывов. Например, мой бывший коллега из «Одноклассников» изучил её от корки до корки. По его словам, именно эта книга помогла ему пройти собеседование в «Одноклассники». Вот насколько она крутая.

Достоинства: будьте уверены — если вы осилите оба тома, то точно станете Java-разработчиком :)

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Справочник с практическими советами для специалистов, создающих системы машинного обучения. Предполагается, что читатель уже хорошо знаком с теорией машинного обучения, а также владеет Python на достойном уровне и умеет управлять его пакетами.

В каждом рецепте сначала озвучивается задача (например «Имеются данные с очень малым количеством ненулевых значений, которые требуется эффективно представить»). Затем предлагается готовое рабочее решение (код), после чего идет раздел с обсуждением этого решения и ссылки на дополнительные материалы по теме. Всего в книге около 200 рецептов.

Искусственный интеллект и машинное обучение: новый этап в развитии технологий

Современные технологии и платформы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, открывают новые возможности в таких областях, как медицина, финансы, транспорт, робототехника, маркетинг и многие другие. Эти технологии позволяют значительно увеличить эффективность работы систем, автоматизировать процессы и прогнозировать будущие события.

Изучение искусственного интеллекта и машинного обучения требует знания основных концепций, алгоритмов и методов

Важно изучить теоретические основы, а также иметь практические навыки работы с инструментами и платформами для разработки и применения моделей машинного обучения

Топ-10 книг, представленных в данной статье, позволят вам ознакомиться с основами искусственного интеллекта и машинного обучения, а также глубже погрузиться в специализированные темы. Эти книги содержат материалы для начинающих и продвинутых пользователей, которые хотят получить более полное понимание этих технологий и научиться применять их на практике.

  • «Паттерны и дизайн в машинном обучении» — Алексей Гребенщиков
  • «Глубокое обучение на Python. Инструменты и практика» — Франсуа Шолле
  • «Машинное обучение. Курс лекций.» — Владимир Спокойный
  • «Алгоритмы. Разработка и анализ» — Тимоти Э. Харрис
  • «Глубокое обучение для отдыхающих» — Адам Гибсон
  • «Прикладное машинное обучение» — Петровский А.Б.
  • «Data Science и машинное обучение на практике» — Евгений Соколов
  • «Машинное обучение: подход SVM» — В. Вапник, А. Червоненкис
  • «Глубокое обучение с использованием Python. Библиотеки Theano, TensorFlow и Keras» — Франсуа Шолле
  • «Машинное обучение с помощью Python» — Себастьян Рашка

Изучение материалов из списка даст вам возможность углубиться в тему искусственного интеллекта и машинного обучения, ознакомиться с основными алгоритмами и методами, а также научиться применять их на практике

Важно помнить, что эти книги являются лишь отправной точкой в вашем путешествии в мир искусственного интеллекта и машинного обучения, и вам потребуется дальнейшее самостоятельное изучение и практика для освоения этих технологий

Причем здесь Java?

Для того чтобы существовать и жить в этом мире, человеку необходимо, как минимум, видеть, слышать, говорить и двигаться. Но чтобы выполнять все эти функции, свойственные человеку, роботизированные системы должны иметь возможность эмулировать их с помощью программного обеспечения. Java-технология предлагает целый ряд API, которые могут удовлетворить всем потребностям возникающим при изготовлении подобных систем в сфере робототехники. Java Speech API дает возможность строить командно-контрольные системы для распознавания человеческой речи, системы диктовки, а также возможность синтеза речи. В свою очередь Java Media Framework используется для получения и обработки визуальных изображений.

Саймон Риттер (Simon Ritter) – это технологический эксперт компании Sun Microsystems. Он знаком и работает над множеством различных аспектов Java-технологии. Но помимо этого, Саймон является еще и лучшим специалистом использования Java-технологии в мире робототехники. Он разработал Robotics Software Development Kit (инструментарий для разработки программной начинки роботов на Java) и регулярно демонстрирует невероятные роботизированные системы, построенные им с помощью Java-технологии. Среди этих демонстрационных показов представляются небольшие, не ресурсоемкие роботы, которые используют блок LEGO Mindstorms RCX. Риттер предоставляет детальные инструкции (как для аппаратной части, так и для программной) для построения, программирования и разворачивания его разнообразных LEGO-роботов.

Для Риттера, превосходство стандартных Java API, касающихся робототехники, над другими имеющимися средствами в том, что с помощью Java, процесс разработки значительно упрощается, позволяя сконцентрироваться исключительно на логических аспектах поставленной задачи. Таким образом, вам не обязательно вникать в особенности и тонкости каждой, индивидуальной роботизированной системы.

И чтобы вы не думали, что заниматься робототехникой на основе Java-технологии невозможно, если только ты не являешься разработчиком соответствующей компании корпоративного масштаба, Риттер обращает ваше внимание на следующие немаловажные моменты. Движок синтеза речи для робототехники можно приобрести приблизительно за 30 долларов США, веб-камеры сегодня стоят не больше 100 долларов США, ну а блок LEGO Mindstorms можно купить приблизительно за 200 долларов США.

От незнания к знаниям — процесс обучения

Нейронные сети обучаются благодаря регулировке соединений между нейронами, а именно весов. Как уже упоминалось в структуре нейронных секций, весы представляют собой знания нейронных сетей. Разные весы призывают сеть вырабатывать разные результаты для тех же входных данных. Таким образом, нейронная сеть может улучшить эти результаты, адаптируя эти весы следуя обучающемуся правилу. Основная схема обучения показана на следующем рисунке:
Процесс, показанный на предыдущей схеме, называется контролируемое обучение(supervised learning), потому что это желаемый вывод, но нейронные сети могут обучаться только входных данных, без желаемого результата(контролируемое обучение). Во второй главе, «Как обучаются нейронные сети», мы собираемся глубже погрузиться в процесс обучения нейронных сетей.

Библиотеки для разработки на Java

Вот несколько лучших библиотек и фреймворков для разработки на Java:

Название Описание
Deeplearning4j Deeplearning4j — это мощный фреймворк с открытым исходным кодом для разработки нейронных сетей на Java. Он обладает высокой производительностью, поддерживает распределенное обучение и предоставляет множество инструментов и функций для разработки AI-решений.
Apache Mahout Apache Mahout — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов и инструментов для разработки AI-приложений. Она поддерживает распределенное обучение и обработку больших объемов данных, что делает ее отличным выбором для разработчиков, работающих с Big Data.
Weka Weka — это популярная библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов и инструментов для разработки AI-приложений. Она имеет простой в использовании пользовательский интерфейс и поддерживает разработку и обучение моделей машинного обучения на Java.
TensorFlow TensorFlow — это один из наиболее популярных фреймворков для разработки нейронных сетей и машинного обучения. Он имеет широкий набор инструментов и функций, которые позволяют разработчикам эффективно создавать и обучать модели искусственного интеллекта на Java.

Это лишь небольшой перечень библиотек и фреймворков для разработки AI-приложений на Java. Разработчики могут выбрать тот, который лучше всего соответствует их потребностям и требованиям проекта. С помощью этих инструментов можно создавать мощные и инновационные AI-приложения, которые могут решать различные задачи с использованием искусственного интеллекта.

Глубокое обучение. С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская

Изложена основная концепция глубокого обучения и как мощные вычислительные компоненты привели к научным прорывам в компьютерных технологиях.

Книга начинается с истории зарождения идеи, объясняет основные компоненты. Вторая часть посвящена современным открытиям и достижениям в этой сфере. Сложная тема описана в доступном для понимания материале. Дает глубокие познания в машинном обучении.

Преимущества:

  • много советов, которые можно применят в практике;
  • наличие примеров и объяснений;
  • соблюдается баланс теории и практики.

Недостатки:

  • явно не для новичков;
  • для понимания желательно иметь ещё под рукой более серьезный математический справочник.

Искусственный интеллект с примерами на Python

Эта книга для начала познакомит вас с самой концепцией искусственного интеллекта. Затем вы перейдете к изучению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети.

Практически каждая глава книги помимо теории содержит еще и разбор примеров ее использования. Например, в главе «Создание игр с помощью искусственного интеллекта» разбирается создание роботов для игр Last Standing и крестики-нолики, а также двух роботов, играющих между собой в игры Connect Four и Hexapawn. Исходные коды примеров автор выложил на GitHub.

Книга предназначена для программистов, знающих Python. В принципе, для понимания материала достаточно знать этот язык на базовом уровне, но если вы опытный питонист, вам будет куда легче разобраться в примерах.

Будущее

Мир робототехники стремительно демонстрирует мощь своей платформонезависимости и гибкость благодаря Java-технологии – начиная с полнофункциональных Java Speech и Java Media Framework API, до ограниченной в количестве ресурсов, но эффективной open-source среды leJOS. “Java Speech API – это очень подходящий, недорогой путь к добавлению голосового контроля, распознавания и синтеза речи в ваши приложения”, – говорит Риттер. “А Java Media Framework API – это полезный и очень мощный набор технологий, которые позволяют получать информацию от web-камеры и производить обработку полученной информации. Ну а leJOS – это великолепный open-source проект, предоставляющий мощность и простоту Java-технологии для управления роботами”.

Когда объединяются Java и робототехника, то даже небо не является какой-то границей в сфере применения роботов. В 2001 году, LEGO, Siemens, Hitachi и Introspace организовали соревнование на лучшего LEGO-робота. Система-победитель была взята на борт Международной Космической Станции (декабрь, 2001). “Робот парил вокруг и собирал куски строительного мусора”, – говорит Риттер. “Таким образом, он представлял собой самый настоящий уборщик мусора, в программном обеспечении которого сборщика мусора не было J!”

И совсем недавно, Джеймс Гослинг (James Gosling) из Sun Labs консультировался с учеными и инженерами из NASA и JPL, с целью рассмотрения возможности использования Java-технологии в вездеходе, предстоящая миссия которого – Марс. “Красная” планета примерно в двадцати световых минут от Земли. И получается, что, даже используя связь на скорости света (и радио волны), передача сообщения планетарному вездеходу будет осуществляться в течение двадцати минут. Плюс к этому, чтобы получить ответ и подтверждение о получении сообщения потребуется еще двадцать минут. Такие расстояния делают неосуществимым возможность контроля над транспортным средством в режиме реального времени. Поэтому роботы – исследователи планет – должны принимать множество решений самостоятельно. Программное обеспечения следующего поколения для марсианского вездехода в оригинале было спроектировано и построено с помощью C++. Однако Гослинг работает совместно с NASA и JPL, чтобы создать Java-версию кода, который будет послан вместе с вездеходом на Марс в 2009 году.

Изучение архитектуры нейронных сетей

В принципе, нейронные сети могут иметь разные разметки, зависимые от того как нейроны или нейронные слои соединены друг с другом. Каждая архитектура нейронных сетей спроектирована для определенного результата. Нейронные сети могут быть применены для некоторогоколичества проблем и зависимые от природы проблемы, нейронную сеть следует спроектировать в целях этой проблемы более продуктивно. Обычно, существует 2 модальности архитектуры нейронных сетей:

1. Нейронные соединения:
1.1 Однослойные(monolayer) сети;
1.2 Многослойные(multilayer) сети;
2. Поток сигналов:
2.1 Сети прямой связи(Feedforward networks);
2.2 Сети обратной связи(Feedback networks);

1. Структуры данных и алгоритмы стали проще

Программирование тесно связано со структурами данных и алгоритмами. В разделе «Простые структуры данных и алгоритмы» вы изучите основы структур данных, таких как массивы, строки и деревья данных.

Но вы также узнаете, как работают алгоритмы и как создавать свои собственные с нуля. Хотя некоторые из этих упражнений потребуют математической подготовки, автор делает все достаточно простым, чтобы каждый мог выполнить его.

В каждом упражнении используется код C/C++, поэтому, если вы не знакомы с ним, эта книга не поможет.

Однако, если вы готовы изучить принципы C++ попутно, это может стать прекрасным стартом даже для полных новичков.

Like this post? Please share to your friends: