В Python мало что можно представить. Это хорошо известно всем разработчикам.
Все, что вы хотите, можно сделать с Python, и это, вместе с его простотой и простотой, сделало его сегодня одним из звездных языков программирования. Это строго типизированный объектно-ориентированный язык, в котором особенно важно поддерживать читабельность кода.
Это звездный язык в науке о данных, машинном обучении, глубоком обучении и во всем, что с этим связано.
Но вы по-прежнему можете создавать веб-приложения или любой другой инструмент, который вы можете придумать.
Есть книжные магазины для всего!!!
В этом разделе мы решаем некоторые основные проблемы, с которыми часто сталкивается разработчик Python. Таким образом, путь к тому, чтобы стать ниндзя-разработчиком на питоне, гарантирован.
Изучите регрессию на основе деревьев решений с нуля: разбиения, коэффициент Джини, энтропия, прирост информации и контроль переобучения, с ясным и практическим пониманием.
Разберитесь в среде выполнения PyTorch, от внутренних механизмов C++ и CUDA до TorchScript и сред выполнения, генерируемых ИИ, таких как VibeTensor, для высокопроизводительного ИИ.
Откройте для себя «Python Workout» (второе издание): упражнения, темы и советы автора, которые помогут вам шаг за шагом освоить практический Python.
Изучите основные уровни наблюдаемости ИИ, чтобы сделать LLM-ы и агентов надежными, безопасными, экономически эффективными и соответствующими требованиям в реальных производственных условиях.
Узнайте, когда использовать BeautifulSoup, а когда Selenium, как их комбинировать и как создавать этичные и надежные веб-скрейперы на Python для современных проектов по обработке данных.
Разберитесь в сложных языковых моделях, от токенов до трансформеров, квантизации и локального выполнения, изложенных на понятном и практичном английском языке.
Полный учебник по Selenium для начинающих: WebDriver, waits, POM, Grid и лучшие практики для создания стабильной автоматизации веб-тестирования с нуля.
Maia 200 — это новый чип Microsoft собственной разработки для быстрого и эффективного выполнения задач искусственного интеллекта в Azure, конкурирующий с Trainium и TPU и обладающий производительностью более 10 PFLOPS в режиме FP4.
Узнайте, как работает обучение с подкреплением, его алгоритмы, области применения, риски и как шаг за шагом внедрять обучение с подкреплением в реальные проекты.