Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

[html]В книге "Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления" Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python — одном из самых популярных языков.В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.Оглавление книги Пол Дейтел и Харви Дейтел "Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления"Глава 1. Компьютеры и PythonГлава 2. Введение в программирование PythonГлава 3. Управляющие командыГлава 4. ФункцииГлава 5. Последовательности: списки и кортежиГлава 6. Словари и множестваГлава 7. NumPy и программирование, ориентированное на массивыГлава 8. Подробнее о строкахГлава 9. Файлы и исключенияГлава 10. Объектно-ориентированное программированиеГлава 11. Обработка естественного языка (NLP).Глава 12. Глубокий анализ данных TwitterГлава 13. IBM Watson и когнитивные вычисленияГлава 14. Машинное обучение: классификация, регрессия и кластеризацияГлава 15. Глубокое обучениеГлава 16. Большие данные: Hadoop, Spark, NoSQL и IoT[/html]