Kariem El-Boghdadly Livres

Reflecting the new exam format, Primary FRCA: 450 MTFs and SBAs features a wealth of practice questions and provides the definitive revision guide to maximise chances of exam success.

Covering the full breadth of the syllabus with particular focus on clinical scenarios, Final FRCA: 300 SBAs provides the definitive SBA revision guide to maximise chances of exam success.

Wiedza o algorytmach jest niezbędna każdemu, kto rozwiązuje problemy programistyczne. Algorytmy są również ważne w teorii i praktyce obliczeń. Każdy programista powinien znać możliwie szeroki ich zakres. Powinien też umieć z nich korzystać przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, w tym przy projektowaniu algorytmów, ich modyfikacji i implementacji. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się sztuczną inteligencją, zabezpieczaniem systemów informatycznych lub inżynierią danych, musisz dobrze zrozumieć, czym właściwie są i jak działają algorytmy. Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do algorytmów i ich zastosowania. Znalazły się w niej podstawowe informacje i pojęcia dotyczące algorytmów, ich działania, a także ograniczeń, jakim podlegają. Opisano też techniki ich projektowania z uwzględnieniem wymagań dotyczących struktur danych. Zaprezentowano klasyczne algorytmy sortowania i wyszukiwania, algorytmy grafowe, jak również wiele zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją: algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowych i przetwarzania języka naturalnego. Ważną częścią publikacji są rozdziały poświęcone przetwarzaniu danych i kryptografii oraz algorytmom powiązanym z tymi zagadnieniami. Wartościowym podsumowaniem prezentowanych treści jest omówienie technik pracy z problemami NP-trudnymi. W książce między innymi: struktury danych i algorytmy w bibliotekach Pythona algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw w procesie analizy sieciowej przewidywanie pogody przy użyciu algorytmów uczenia nadzorowanego rozpoznawanie obrazu za pomocą syjamskich sieci neuronowych tworzenie systemu rekomendacji filmów szyfrowanie symetryczne i asymetryczne podczas wdrażania modelu uczenia maszynowego Oto algorytm: poznaj, zaimplementuj, zastosuj!