📚Python Books

🖥Это — серия учебных материалов, посвященных использованию Python в научных и численных вычислениях!

🌟 Эти лекции охватывают широкий спектр тем, начиная с основ языка Python и заканчивая продвинутыми инструментами и техниками, такими как NumPy, SciPy и визуализация данных. Каждая глава рассчитана на 1–2 часа изучения, что позволяет постепенно повышать уровень знаний от начального до экспертного.

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonlbooks

Learn python

👉 Book

@pythonlbooks

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube

приглашает вас в свою AI-школу.

Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.

Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.

От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.

7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия

В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.

Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!

Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!

Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.

Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!

ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

Mathematics for Machine Learning

📚Book

@datascienceiot

Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно за универсальность и простоту разработки компании и профессионалы любят Python.

Как освоить этот язык программирования, рассказывают на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик».

На нём вы:
- Освоите все инструменты и технологии, необходимые для работы.
- Научитесь разрабатывать веб-приложения и API, работать с базами данных, настраивать сервера и тестировать код.
- Поработаете с фреймворками Flask и Django и узнаете, как разрабатывать backend веб-приложения.
- Добавите в портфолио 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне.

После курса вы сможете стать крепким backend-разработчиком и попасть на стажировку в «Самолёт». А если вдруг решите сменить направление, Python станет надёжной базой для аналитики и машинного обучения.

Оставьте заявку на обучение со скидкой 45% и сэкономьте 10 000 ₽ по промокоду PRINT(45). Построить карьеру в IT

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wF2N6c

An Introduction to Statistical Learning

👉 Book

@pythonlbooks

📚 Linear Algebra for Computer Vision,
Robotics, and Machine Learning

👉 Book

@pythonlbooks

🧑‍🍳 New Cookbook guide: How to use the Usage API and Cost API to monitor your OpenAI usage

📚Book

@datascienceiot

Learning Python

📖Books

@pythonlbooks

📖 Огромная бесплатная книга: Дискретная математика и ее приложения! (1118 страниц)

🔗 Читать: *клик*

📖An Introduction to Statistical Learning

@pythonlbooks

Arcade Academy - Learn Python

📖Book

@pythonlbooks

Perfect Roadmap To Learn Data Science In 2024

📖Book

@pythonlbooks

WIS Python programming course started in 2024.04

📖Github

@pythonlbooks

🖥Hands-On Mathematical Optimization with Python

📖Book

@pythonlbooks

📌Монография "Reinforcement Learning: An Overview"

Исчерпывающий материал по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), в котором подробно описываются различные модели среды, задачи оптимизации, исследуется определение компромисса между теорией и практической эксплуатаций RL.

Отдельно рассматриваются смежные темы: распределенное RL, иерархическое RL, обучение вне политики и VLM.

В работе представлен обзор алгоритмов RL:

🟢SARSA;
🟢Q-learning;
🟢REINFORCE;
🟢A2C;
🟢TRPO/PPO;
🟢DDPG;
🟢Soft actor-critic;
🟢MBRL.

Автор - Kevin Murphy, главный научный сотрудник и руководитель команды из 28 ресечеров и инженеров в Google Deepmind. Группа работает над генеративными моделями (диффузия и LLM), RL, робототехникой, байесовским выводом и другими темами.

Кевин опубликовал более 140 статей на рецензируемых конференциях и в журналах, а также 3 учебника по ML, опубликованных в 2012, 2022 и 2023 годах издательством MIT Press. (Книга 2012 года была удостоена премии ДеГроота как лучшая книга в области статистической науки).

🔜Монография опубликована в открытом доступе 9 декабря 2024 года.


@ai_machinelearning_big_data

#AI#ML#Book#RL

Artificial Intelligence for Beginners - A Curriculum

📚Course

@pythonlbooks

Advanced Python Mastery

@datascienceiot

Data Structures and Information Retrieval in Python

📓Книга

@datascienceiot

Python for Everyone

🖥 book

@pythonlbooks