Descripción
La guía de Python para programadores profesionales de Deitel con estudios de casos de inteligencia artificial introductorios Escrito para programadores con experiencia en otro lenguaje de alto nivel, este libro utiliza instrucciones prácticas para enseñar las tecnologías informáticas de punta más atractivas de la actualidad y la programación en Python, una de las los idiomas más populares y de más rápido crecimiento del mundo. Lea el diagrama de la Tabla de contenido dentro de la portada y el Prefacio para obtener más detalles.
En el contexto de más de 500 ejemplos del mundo real, que van desde fragmentos individuales hasta 40 scripts grandes y estudios de casos de implementación completa, utilizará el intérprete interactivo de IPython con código en Jupyter Notebooks para dominar rápidamente las últimas expresiones de codificación de Python. Después de cubrir los Capítulos 1 a 5 de Python y algunas partes clave de los Capítulos 6 a 7, podrá manejar porciones significativas de los estudios de casos prácticos introductorios de IA en los Capítulos 11 a 16, que están repletos de información genial, poderosa y ejemplos contemporáneos. Estos incluyen procesamiento de lenguaje natural, minería de datos de Twitter para análisis de sentimientos, computación cognitiva con IBM Watson, aprendizaje automático supervisado con clasificación y regresión, aprendizaje automático no supervisado con agrupamiento, visión artificial a través de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales, aprendizaje profundo con redes neuronales recurrentes, big data con bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL, Internet de las cosas y más. También trabajará directa o indirectamente con servicios basados en la nube, incluidos Twitter, Google Translate, IBM Watson, Microsoft Azure, OpenMapQuest, PubNub y más.
Cuenta con más de 500 ejemplos prácticos de código en vivo del mundo real, desde fragmentos hasta estudios de casos IPython + código en Jupyter Notebooks Centrado en la biblioteca: utiliza la biblioteca estándar de Python y las bibliotecas de ciencia de datos para realizar tareas importantes con un código mínimo Cobertura completa de Python: control declaraciones, funciones, cadenas, archivos, serialización JSON, CSV, excepciones Programación procedimental, de estilo funcional y orientada a objetos Colecciones: listas, tuplas, diccionarios, conjuntos, arreglos NumPy, pandas Series y marcos de datos Visualizaciones estáticas, dinámicas e interactivas Experiencias de datos con conjuntos de datos y fuentes de datos del mundo real Secciones de introducción a la ciencia de datos: IA, estadísticas básicas, simulación, animación, variables aleatorias, disputa de datos, regresión IA, big data y estudios de casos de ciencia de datos en la nube: NLP, minería de datos, Twitter, IBM Watson, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión artificial, Hadoop, Spark, NoSQL, IoT Bibliotecas de código abierto: NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, Folium, SciPy, NLTK, TextBlob, spaCy, Textatistic, Tw eepy, scikit-learn, Keras y más. Registre su producto para acceder cómodamente a descargas, actualizaciones y/o correcciones a medida que estén disponibles.
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