Matematika pro programátory: 3D grafika, strojové učení a simulace s Pythonem

Recenze čtenářů

Kniha nabízí ucelený úvod do základních matematických konceptů pro programátory a spojuje teorii s praktickou implementací v jazyce Python. Ačkoli slouží jako cenný zdroj informací pro rozšíření matematických znalostí v kontextu programování, zejména pro ty, kteří mají omezené matematické vzdělání, má znatelné nedostatky, pokud jde o příklady kódování a dostupnost zdrojových materiálů.

⬤ Důkladné pokrytí důležitých matematických konceptů důležitých pro programování, včetně lineární algebry, kalkulu a technik strojového učení.
⬤ Silné zaměření na praktické aplikace s příklady kódu v jazyce Python, které pomáhají osvětlit látku.
⬤ Vhodná pro začátečníky a ty, kteří si chtějí osvěžit své matematické dovednosti, přičemž mnoho uživatelů uvádí, že dokáže překlenout mezery v porozumění.
⬤ Součástí je bezplatná elektronická kniha, kterou někteří uživatelé považují za přínosnou.

⬤ Pro plné pochopení vyžaduje předchozí znalosti programování a matematiky, takže je méně vhodná pro úplné začátečníky.
⬤ Několik uživatelů uvedlo, že příklady kódování nefungují tak, jak mají, což způsobuje frustraci a ztrátu času.
⬤ Někteří uživatelé byli zklamáni tím, že zdrojové kódy, na které kniha odkazuje, nejsou k dispozici online, což omezuje použitelnost knihy.
⬤ Objevily se stížnosti na to, že černobílá verze elektronické knihy postrádá ve srovnání s barevným protějškem vizuální stránku, a někteří mají pocit, že kniha nepokrývá některá matematická témata do hloubky.

(na základě 16 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Math for Programmers: 3D Graphics, Machine Learning, and Simulations with Python

Obsah knihy:

V kurzu Matematika pro programátory se seznámíte s důležitými matematickými pojmy prostřednictvím praktického kódování.

Shrnutí

Chcete-li získat práci v oblasti datové vědy, strojového učení, počítačové grafiky a kryptografie, musíte mít dobré matematické znalosti. Kniha Matematika pro programátory vás naučí matematiku, kterou potřebujete pro tato horká povolání, a soustředí se na to, co potřebujete znát jako vývojáři. Tato kniha, plná spousty užitečných grafů a více než 200 cvičení a miniprojektů, odemyká dveře k zajímavým - a lukrativním! -kariéry v některých z nejžhavějších programátorských oborů současnosti.

Zakoupením tištěné knihy získáte zdarma elektronickou knihu ve formátech PDF, Kindle a ePub od nakladatelství Manning Publications.

O technologii

Přeskočte matematický žargon: Tato jedinečná kniha využívá jazyk Python k výuce matematiky, kterou potřebujete k vytváření her, simulací, 3D grafiky a algoritmů strojového učení. Zjistěte, jak algebra a kalkul ožívají, když je vidíte v kódu!

O knize

V kurzu Matematika pro programátory se seznámíte s důležitými matematickými pojmy prostřednictvím praktického kódování. Tato kniha plná grafiky a více než 300 cvičení a miniprojektů vám otevře dveře k zajímavým - a lukrativním! -kariéry v některých z nejžhavějších oborů současnosti. Při zvládání základů lineární algebry, kalkulace a strojového učení si osvojíte klíčové knihovny jazyka Python, které se používají k jejich převedení do reálných softwarových aplikací.

Co je uvnitř

Vektorová geometrie pro počítačovou grafiku.

Matice a lineární transformace.

Základní pojmy z kalkulu.

Simulace a optimalizace.

Zpracování obrazu a zvuku.

Algoritmy strojového učení pro regresi a klasifikaci.

O čtenáři

Pro programátory se základními znalostmi algebry.

O autorovi

Paul Orland je programátor, softwarový podnikatel a matematický nadšenec. Je spoluzakladatelem společnosti Tachyus, start-upu vytvářejícího prediktivní analytický software pro energetický průmysl. Najdete ho online na adrese www.paulor. land.

Obsah

1 Učení matematiky pomocí kódu.

ČÁST I - VEKTORY A GRAFIKA.

2 Kreslení s 2D vektory.

3 Vstoupení do 3D světa.

4 Transformace vektorů a grafiky.

5 Výpočet transformací pomocí matic.

6 Zobecnění do vyšších dimenzí.

7 Řešení soustav lineárních rovnic.

ČÁST 2 - VÝPOČET A FYZIKÁLNÍ SIMULACE.

8 Porozumění rychlostem změn.

9 Simulace pohybujících se objektů.

10 Práce se symbolickými výrazy.

11 Simulace silových polí.

12 Optimalizace fyzikálního systému.

13 Analýza zvukových vln pomocí Fourierovy řady.

ČÁST 3 - APLIKACE STROJOVÉHO UČENÍ.

14 Přizpůsobování funkcí datům.

15 Klasifikace dat pomocí logistické regrese.

16 Trénování neuronových sítí.