Časopis za elektroniku i telekomunikacije
Uvod
Dobrodošli u prvu knjigu na srpskom jeziku posvećenu ChatGPT-u, revolucionarnoj tehnologiji veštačke inteligencije koja menja način na koji komuniciramo, učimo i radimo. Ova knjiga je namenjena svima koji žele da dublje razumeju i efikasno koriste ChatGPT, bilo da ste potpuni početnik ili već imate iskustva sa veštačkom inteligencijom.
Zašto ChatGPT?
ChatGPT je postao nezaobilazan alat u mnogim oblastima: od edukacije, preko poslovanja, pa sve do kreativnih industrija. Njegova sposobnost da generiše tekst koji je gotovo neodlučiv od ljudskog čini ga izuzetno korisnim u različitim primenama.
Šta ćete naučiti?
ChatGPT prvi koraci
U ovom delu, upoznaćete se sa osnovama ChatGPT-a. Naučićete kako da ga instalirate, podesite i koristite za osnovne zadatke. Takođe ćemo razmotriti pitanja bezbednosti i privatnosti.
ChatGPT kao stručnjak za...
Ovde ćemo se fokusirati na specijalizovane oblasti u kojima ChatGPT može da se koristi. Bilo da je reč o edukaciji, poslovanju ili zdravstvu, saznaćete kako da maksimalno iskoristite ovu tehnologiju.
ChatGPT u praksi
U ovom segmentu, razmotrićemo stvarne slučajeve upotrebe ChatGPT-a. Prikazaćemo kako da optimizujete promptove i kako da automatizujete i integrišete ChatGPT u vaše radne procese.
ChatGPT dodaci
Otkrićete različite alate i ekstenzije koje možete koristiti sa ChatGPT-om, kao i kako da ga integrišete sa drugim platformama i servisima.
ChatGPT i intervju za posao
Ako planirate da koristite ChatGPT u profesionalnom kontekstu, ovaj deo će vam pomoći da se pripremite za intervju i da znate šta možete očekivati.
ChatGPT i rečnik pojmova
Na kraju, pružićemo vam detaljan rečnik pojmova i često postavljanih pitanja kako biste imali sveobuhvatno razumevanje ove fascinantne tehnologije.
Kome je knjiga namenjena?
Ova knjiga je namenjena svima koji su zainteresovani za veštačku inteligenciju, automatizaciju i tehnološki napredak. Ne zahteva prethodno iskustvo ili tehničko znanje, već samo otvoren um i želju za učenjem.
Nadamo se da ćete uživati u čitanju i da će vam ova knjiga pružiti dragocene uvide i praktične veštine koje ćete moći da primenite u svom životu i karijeri.
Spisak skraćenica, 7
Predgovor, 11
Uvod, 13
Šta su M2M komunikacije?, 13
Odnosi M2M, WSNs, CPS i IoT, 14
Primeri primene M2M komunikacija, 19
Uticaj pojedinih aplikacija na komunikacionu mrežu, 21
Druge organizacije, udruženja i interesne grupe koje se bave M2M, 23
Dalji razvoj i izazovi u M2M komunikacijama, 24
Arhitektura i standardi M2M komunikacija, 26
Uvod, 26
GPP MTC arhitektura, 26
ETSI arhitektura za M2M, 31
Arhitektura EXALTED sistema, 36
M2M saobraćaj i modeli, 43
Uvod, 43
Elementi za modelovanje M2M saobraćaja, 44
Metodologija za modelovanje saobraćaja, 50
Modelovanje saobraćaja u M2M, 54
Fitovanje modela prema zabeleženom (zapisanom) saobraćaju, 64
Modelovanje M2M aplikacija, 68
Sigurnost u M2M komunikacijama, 75
Uvod, 75
Pregled opštih pojmova,76
Sigurnost u M2M sistemu, 80
ZigBee standard, 87
Uvod, 87
Razvoj i pojam ZigBee-a, 87
Bluetooth, 95
Uvod, 95
Primeri primene Bluetooth tehnologije, 104
Ostale verzije standard, 105
Bluetooth Low Energy, 106
6LoWPAN, 109
Uvod, 109
IPv4 109
IPv6, 110
Bežični ugnježdeni Internet, 112
Uloga 6LoWPAN, 113
Razvoj 6LoWPAN i standardizacija, 113
Arhitektura 6LoWPAN, 114
Neke 6LoWPAN aplikacije, 117
Bežične tehnologije kratkog dometa, 120
Uvod, 120
NFC, 125
Mobilni uređaji sa NFC tehnologijom, 128
Primena RFID i NFC tehnologija, 131
Upravljanje uređajima u M2M (OMA–DM, CoAP protokol), 135
Uvod, 135
Upravljanje uređajima u M2M, 136
OMA DM standard, 136
CoAP protocol, 140
OMA LWM2M standard za upravljanje uređajima i aplikacijama, 146
M2M komunikacije za pametnu mrežu (smart grid), 151
Uvod, 151
Osnovi pametnih mreža, 153
Problemi M2M komunikacija u okviru pametne mreže, 156
Bežične komunikacione tehnologije za M2M komunikacije, 159
Neki primeri M2M komunikacija u pametnoj mreži, 162
Primena M2M komunikacija u okviru brige o zdravlju (ehealth), 168
Uvod, 168
Mrežna arhitektura M2M komunikacija i ehealth, 171
Kratak pregled bežičnih tehnologija, 172
M2M pristupna komunikaciona mreža, 174
Konektivnost i sigurnost u E2E rešenjima za M2M komunikacije, 174
Postojeći projekti, 178
Indeks, 184
Mašinsko učenje uz PyTorch i Scikit-Learn je kompletan vodič za mašinsko učenje i duboko učenje pomoću biblioteke PyTorch. Služiće vam i kao prirunik za učenje i kao referenca koju ćete uvek koristiti dok gradite sisteme mašinskog učenja.
Naučićete sve osnovne tehnike mašinskog učenja zahvaljujući jasnim objašnjenjima, vizuelizacijama i primerima. Dok ste uz neke knjige primorani da slepo sledite uputstva, uz ovu knjigu o mašinskom učenju shvatićete principe koji vam omogućavaju da sami gradite modele i aplikacije.
Ova knjiga je ažurirana tako da obuhvata duboko učenje upotrebom biblioteke PyTorch i predstavlja čitaocima najnovije dodatke biblioteci scikit-learn. Uz to, ova knjiga objašnjava različite tehnike mašinskog učenja i dubokog učenja za klasifikaciju teksta i slika. Takođe ćete učiti o generativnim suparničkim mrežama (GAN) za generisanje novih podataka i inteligentnim agentima za obuku uz učenje uslovljavanjem. Konačno, ovo novo, prošireno, izdanje obuhvata najnovije trendove dubokog učenja, uključujući grafovske neuronske mreže i transformatore velikih razmera koji služe za obradu govornog jezika (NLP).
Ova knjiga o biblioteci PyTorch biće vaš kompanjon za mašinsko učenje u programskom jeziku Python, bilo da ste Python programer koji tek počinje da se bavi mašinskim učenjem ili želite da produbite svoje znanje o najnovijim dostignućima.
Uveren sam da će vam ova knjiga biti od neprocenjive vrednosti i kao opširan pregled uzbudljive oblasti mašinskog učenja i kao riznica praktičnih uvida. Nadam se da će vas inspirisati da primenite mašinsko učenje za opšte dobro u bilo kom području koje vam zadaje probleme.
Dmitro Dzhulgakov
PyTorch Core Maintainer
Šta ćete naučiti
- Istraživanje radnih okvira, modela i tehnika za mašinsko ’učenje’ iz podataka
- Upotrebu biblioteke scikit-learn za mašinsko učenje i biblioteke PyTorch za duboko učenje
- Obučavanje klasifikatora mašinskog učenja slikama, tekstom i drugim
- Izgradnju i obučavanje neuronskih mreža, transformatora i grafovskih neuronskih mreža
- Najbolju praksu za procenu i podešavanje modela
- Predviđanje kontinuiranih ciljnih ishoda pomoću regresione analize
- Otkrivanje detalja tekstualnih podataka i podataka društvenih medija pomoću analize mišljenja
Steknite praktično iskustvo sa Google Cloudom. Ovaj knjiga pruža niz samostalnih recepata koji vam pokazuju kako da koristite Google Cloud usluge za svoje poslovne aplikacije. Bez obzira da li tražite načine za primenu mikroservisa, veštačke inteligencije, analitike, bezbednosti ili mrežnih rešenja, recepti vas vode korak po korak kroz proces i objašnjavaju na koji način recepti funkcionišu.
Namenjen za sistemske inženjere i administratore, programere, administratore mreže i baza podataka i istraživače podataka, ovaj kuvar vam pomaže da počnete da koristite Google Cloud bez obzira na nivo iskustva. Googleovi veterani Rui Costa i Drew Hodun u ovoj knjizi pokrivaju i napredni nivo korišćenja Google Clouda, za one koji već imaju solidno iskustvo sa platformom.
• Naučite kako da počnete da koristite Google Cloud
• Razumite dubinu usluga koje Google Cloud pruža
• Steknite iskustvo koristeći praktične primere
• Istražite teme koje uključuju BigQuery, Cloud Run i Kubernetes
• Napravite mobilne i veb aplikacije na Google Cloudu
• Ispitajte načine da napravite svoje aplikacije po meri u oblaku
• Napravite aplikaciju koja je minimalno održiv proizvod za eksploataciju u proizvodnji
• Naučite veštine rada sa platformom podataka i cevovodom
Umorni ste od Google Clouda jer niste odmakli dalje od "Hello World"? Google Cloud kuvar sadrži recepte za aplikacije iz stvarnog sveta, od bezserverskih do bezbednosnih, uključujući mikroservise, velike podatke (big data), veštačku inteligenciju, mašinsko učenje, Firebase, bezbednost, umrežavanje i Kubernetes aplikacije.
Kroz seriju otkrića, duboko učenje dalo je zamah celom polju mašinskog učenja. Sada čak i programeri koji skoro ništa ne znaju o ovoj tehnologiji mogu da koriste jednostavne, efikasne alate za primenu programa sposobnih za učenje iz podataka. Ažurirano izdanje ove najprodavanije knjige koristi konkretne primere, minimalno teorije i Pythonove radne okvire spremne za upotrebu kako bi vam pomogli da steknete intuitivno razumevanje koncepata i alata za izgradnju inteligentnih sistema.
Naučićete niz tehnika koje možete brzo da upotrebite. Uz vežbe u svakom poglavlju koje će vam pomoći da primenite naučeno, sve što vam je potrebno je iskustvo programiranja da biste krenuli. Celokupan kôd je dostupan na GitHubu. Ažuriran je na TensorFlow 2 i najnoviju verziju Scikit-Learna.
• Naučite osnove mašinskog učenja kroz projekat od početka do kraja koristeći Scikit-Learn
• Izgradite i obučite razne arhitekture neuronskih mreža za klasifikaciju i regresiju koristeći TensorFlow 2
• Saznajte o detekciji objekata, semantičkoj segmentaciji, mehanizmima pažnje, jezičkim modelima, GAN-ovima i još mnogo toga
• Istražite Keras API, zvanični API visokog nivoa za TensorFlow 2
• Pustite u primenu modele TensorFlow koristeći TensorFlowov Data API, API strategije distribucije, TF Transform i TF-Serving
• Primenite na Google Cloud AI platformi ili na mobilnim uređajima
• Upotrebite tehnike nenadgledanog učenja, kao što su redukcija dimenzija, klasterovanje i otkrivanje anomalija
• Stvorite samostalne agente za učenje pomoću forsiranog učenja, uz korišćenje biblioteke TF
O knjizi
Grokking Algoritmi veštačke inteligencije su napisani i ilustrovani kako bi se prosečnoj osobi u tehnološkoj industriji omogućilo razumevanje i implementacija algoritama veštačke inteligencije i njihova upotreba u rešavanju problema, putem upotrebe povezanih analogija, praktičnih primera i vizuelnih objašnjenja.
Ko bi trebalo da pročita ovu knjigu
Grokking Algoritmi veštačke inteligencije je namenjena programerima softvera i svima onima u industriji softvera koji žele da razotkriju koncepte i algoritme koji stoje iza veštačke inteligencije, kroz praktične primere i vizuelna objašnjenja, preko udubljivanja u teoriju i matematičke dokaze.
Knjiga je namenjena svima koji razumeju osnovne koncepte računarskog programiranja koji uključuju promenljive, tipove podataka, nizove, uslovne izraze, iteratore, klase i funkcije - dovoljno je iskustvo u bilo kom programskom jeziku; i svakom ko razume osnovne matematičke pojmove kao što su promenljive podataka, predstavljanje funkcija i crtanje podataka i funkcija na grafovima.
Zamislite da ste u avionu na visini od 10 kilometara. Avion iznenada, naizgled bez razloga, obara nos i naglo ponire prema okeanu. Ili zamislite da autopilot, protiv volje članova posade, pri uzletanju iznenada prevede avion u poniranje i sruši avion na pistu. Zvuči kao naučna fantastika? Ne, ovo se već dogodilo u stvarnosti. I postoji verovatnoća da se tako nešto dogodi ponovo, u doba kada se vazduhoplovna industrija sprema za novu eru putničke avijacije: avione bez pilota.
Oblast mašinskog učenja u formi u kojoj je poznata i danas postoji već dugi niz godina, ali početkom XXI vijeka doživljava značajan rast popularnosti. Ovo je dijelom uslovljeno potrebom za pronalaženje načina za obradu velikih količina podataka, ali dijelom i širokom dostupnošću i jednostavnošću upotrebe alata ove namjene.
Gotovo svi algoritmi koji se danas mogu svrstati pod okvir mašinskog učenja se mogu svesti na matematičke procedure koje su postojale mnogo prije pojave računarskih sistema. Medjutim, u velikom broju knjiga koje takve algoritme analiziraju primarno kroz matematički aspekt, gubi se fokus na konkretnu primjenu i praktične probleme implementacije. Sa druge strane, za upotrebu nekog algoritma mašinskog učenja u današnje vrijeme gotovo da nije potrebno znati bilo šta osim njegove namjene, jer je najveći broj javno dostupnih implementacija napisan imajući u vidu samo jednostavnost pokretanja, istovremeno sakrivajući većinu detalja o suštinskim osobinama.
„Python mašinsko učenje (treće izdanje)“ je sveobuhvatan vodič za mašinsko učenje i duboko učenje upotrebom Pythona. Ova knjiga služi kao uputstvo, korak po korak, i kao referenca kojoj ćete se vraćati dok gradite sisteme mašinskog učenja. Ona uključuje jasna objašnjenja, vizuelizacije i radne primere i obuhvata detaljno sve osnovne tehnike mašinskog učenja. Dok vas neke knjige uče samo da pratite instrukcije, u ovoj knjizi za mašinsko učenje autori Raschka i Mirjalili uče vas principima mašinskog učenja, omogućavajući vam da sami izgradite modele i aplikacije. Ovo treće izdanje je ažurirano za TensorFlow 2.0 i predstavlja čitaocima njegove nove Keras API funkcije, kao i funkcije najnovijeg izdanja scikit-learna. Knjiga je takođe proširena opisom vrhunskih tehnika učenja uslovljavanjem, koje su zasnovane na dubokom učenju, a takođe su predstavljeni i GAN-ovi. Istražićemo i podoblast obrade prirodnog jezika (NLP) pod nazivom analiza sentimenta, što će vam pomoći da naučite kako da koristite algoritme mašinskog učenja za klasifikovanje dokumenata. Ova knjiga je vaš pratilac za mašinsko učenje sa Pythonom, bez obzira da li ste Python programer koji želi da nauči mašinsko učenje ili imate iskustva i želite da produbite znanje najnovijim dostignućima.
- Treće izdanje je najprodavanija, veoma popularna knjiga o Python mašinskom učenju.
- Jasna i intuitivna objašnjenja će vas uvesti duboko u teoriju i praksu Python mašinskog učenja.
- Knjiga je potpuno ažurirana i proširena da bi obuhvatila TensorFlow 2, Generative Adversarial Network modele, učenje uslovljavanjem i najbolju praksu.
Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja
Naučićete:
USPEŠNO DODATO U KORPU