Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
AI and ML for Coders de Suddhasatwa Bhaumik

AI and ML for Coders

Autor Suddhasatwa Bhaumik
en Limba Engleză Paperback – 25 feb 2025

În domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate, trecerea de la teorie la implementare reprezintă adesea cel mai mare obstacol pentru inginerii software. Notăm cu interes modul în care AI and ML for Coders, scrisă de Suddhasatwa Bhaumik, elimină barierele matematice abstracte în favoarea unui flux de lucru orientat pe cod. Subliniem faptul că volumul nu se rezumă la algoritmi fundamentali, ci extinde învățarea către aplicații complexe de viziune computerizată — precum detectarea obiectelor și segmentarea imaginilor — și procesarea limbajului natural prin tehnici de tokenizare și secvențiere.

Structura narativă a cărții urmărește o progresie logică: după stăpânirea elementelor esențiale din TensorFlow, cititorul este ghidat prin arhitecturi avansate de tip Transformers și rețele neurale recurente (RNN). Un aspect distinctiv față de alte resurse tehnice este accentul pus pe faza de producție. Dacă AI and Machine Learning for Coders de Laurence Moroney v-a oferit cadrul teoretic și scenariile comune de utilizare, lucrarea de față oferă instrumentele practice necesare pentru scalare, introducând concepte de MLOps prin Kubeflow și TensorFlow Extended. Credem că integrarea acestor instrumente de nivel industrial este esențială pentru orice dezvoltator care dorește să servească modele online sau pe dispozitive mobile, asigurând o tranziție lină de la un prototip local la o soluție enterprise stabilă.

Citește tot Restrânge

Preț: 25548 lei

Preț vechi: 31935 lei
-20%

Puncte Express: 383

Carte disponibilă

Livrare economică 09-23 mai
Livrare express 25 aprilie-01 mai pentru 3838 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9789365897821
ISBN-10: 9365897823
Pagini: 412
Dimensiuni: 235 x 192 x 22 mm
Greutate: 0.67 kg
Editura: BPB Publications

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte programatorilor care doresc să integreze funcționalități de AI în sistemele lor fără a parcurge demonstrații matematice dense. Cititorul câștigă competențe practice în utilizarea TensorFlow și Scikit-learn, învățând nu doar să antreneze modele, ci să le și gestioneze în producție prin fluxuri MLOps. Este un ghid esențial pentru transformarea unui cod static într-un sistem inteligent și scalabil.

Descriere

Description AI and ML are reshaping industries and creating unprecedented opportunities for innovation. They play a crucial role in helping businesses grow in a multitude of use cases and create applications, used by millions worldwide. Designed for coders of all levels, this book bridges the gap between theoretical concepts and real-world applications, empowering you to build intelligent systems.In this book, the readers will work with code, tackling fundamental topics like ML, by grasping core principles through practical coding exercises, followed by computer vision, where the code is trained to see the world and learn image processing techniques like feature detection, empowering applications to analyze and interpret visual data. This is followed by natural language processing (NLP), which enables the software to understand and manipulate language by utilizing techniques like tokenization, sentence sequencing, and more. Additionally, this book also talks about sequence modeling, whereby readers master techniques like recurrent neural networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, as well as MLOps for deploying and scaling your AI/ML solutions on-premise and in the cloud, with tools like TensorFlow Extended (TFX) and Kubeflow.By the end of the book, readers will learn to build ML models, deploy AI on diverse platforms, and serve models online and in the cloud, ensuring smooth and scalable AI solutions. They will be equipped with the knowledge of industry-standard tools and best practices. What you will learn ? Implement ML models with Scikit-learn and TensorFlow across various tasks. ? Build NLP applications with text processing, embeddings, and sequence models. ? Deploy and scale ML models using MLOps, TensorFlow Serving, and mobile tools. ? Learn to bring innovative changes and solutions to use cases across industries. ? Develop scalable solutions using CNNs, object detection, and segmentation. Who this book is for This book is for coders and software engineers, from novice to experienced, aiming to integrate AI and ML to enhance their IT systems. While familiarity with core software engineering concepts is beneficial, the book assumes only a basic understanding of programming principles, making it accessible to a broad range of professionals. Table of Contents 1. Introducing Artificial Intelligence and Machine Learning 2. Machine Learning Fundamentals 3. TensorFlow Essentials 4. Engineering for Machine Learning 5. Machine Learning Algorithms 6. Implementing First ML Models 7. Computer Vision 8. Natural Language Processing 9. Sequence Modelling and Transformers 10. MLOps and Deployment 11. Model Serving and Scalability 12. Model Deployment for Mobile 13. Summary, Future, and Resources