В мире современных технологий все вокруг нас становится взаимосвязанным, настраиваемым, программируемым и в каком-то смысле компьютерным. Можно оставаться пассивным наблюдателем, а можно научиться программировать. Самое главное - это начать думать как программист. С помощью этой книги вы освоите свой первый язык программирования и узнаете, как заставить компьютер выполнять ваши команды. На примере языка Python вы пошагово изучите базовые концепции программирования и многие фундаментальные темы компьютерных наук, включая структуры данных, файлы, объекты, рекурсию и модульную организацию приложений.

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.

Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.

Если вы уже пытались узнать что-то о нейронных сетях и глубоком обу­чении, то, скорее всего, столкнулись с изобилием ресурсов, от блогов до массовых открытых онлайн-курсов различного качества и даже книг. Ресурсы по нейронным сетям обычно делятся на две категории. Некоторые из них касаются в основном концептуальной и математической части и содержат как рисунки, которые, как правило, встречаются в объяснениях нейронных сетей, так и круги, соединенные линиями со стрелками на концах, а также подробные математические объяснения того, что происходит, чтобы вы могли «вникнуть в матчасть». На других ресурсах — много кода, запустив который вы видите, как снижается ошибка и «обучается» нейронная сеть.

Вам когда-нибудь доводилось брать новый учебник по программированию только для того, чтобы почувствовать, как у вас голова начинает идти кругом, а глаза лезут на лоб в попытках разобраться в пространных объяснениях? Если так, то эта книга написана для вас. Многие программисты предпочитают учиться через эксперименты. Они просматривают чужой код и разбираются в том, какой способ лучше подходит для конкретной ситуации. Эта книга — пример практического подхода к изучению программирования. После минимальных объяснений читателю предоставляется набор упражнений для создания программ.

Python — динамический язык программирования, применимый в широком спектре задач благодаря своей простой, но мощной сути. Писать на Python легко, но сделать код удобочитаемым, универсальным и простым в сопровождении — сложно. В третьем издании данной книги вы ознакомитесь с практическими рекомендация­ми, полезными инструментами и стандартами, используемыми профессиональными разработчиками на Python, так что сумеете преодолеть данную проблему.

В книге «javascript для глубокого обучения» удачно сочетаются элементы теории глубокого обучения и реальные примеры на javascript с использованием TF.js. Это прекрасный источник информации как для javascript-разработчиков, у которых еще нет опыта машинного обучения или теоретического математического образования, так и для опытных пользователей ML, желающих расширить свою деятельность на экосистему javascript.

В третьем издании классического труда професоров Амстердамского университета Эндрю Таненбаума и Мартена ван Стина обсуждаются принципы и парадигмы распределенных систем. Материал был существенно переработан и дополнен, и в то же время мы были заинтересованы в ограничении общего объема книги. Поэтому он был сокращен более чем на 10 % по сравнению со вторым изданием, в основном за счет удаления материала по парадигмам. Еще одним важным отличием является использование кодов примеров, написанных на языке программирования Python с поддержкой коммуникаций посредством пакета Redis.

Я свято верю, что программирование лучше всего изучать с упором на практику. Безусловно, читать книги по программированию и наблюдать за тем, как преподаватель строит алгоритмы у доски, бывает очень полезно, но не меньшую, если не большую пользу принесет самостоятельное решение задач и воплощение изученных концепций программирования на практике. С учетом вышесказанного я решил большую часть данной книги посвятить практическим упражнениям и их решениям, а основы языка Python дать очень кратко и поверхностно. В книге содержится 186 задач различной степени сложности, охватывающих самые разные учебные дисциплины и сферы жизнедеятельности. Для их решения вам будет достаточно базовых знаний языка, полученных на любом курсе по Python.

Мы уверены, что вам понравится доступный и компактный компьютер Raspberry Pi, цена которого меньше стоимости большинства видеоигр. При этом Raspberry Pi может выступать в качестве помощника в обучении программированию, созданию роботов и других странных, но очень оригинальных и интересных проектах. Raspberry Pi собрал в себе все те функции, которыми обладают обычные компьютеры, начиная от поддержки интернета и всевозможных игр и заканчивая возможностью воспроизведения музыки и фильмов.