Imran Ahmad ist dem Programm Food Engineering and Bioprocess Technology am Asian Institute of Technology, Thailand, angeschlossen.
Imran Ahmad's journey begins with a belief in a clear moral framework, viewing life through a lens of rationality and empirical observation. However, as he navigates the complexities of existence, he confronts challenges that blur these distinctions, prompting a deeper exploration of faith, doubt, and the nuances of human experience. The narrative delves into the tension between certainty and ambiguity, ultimately questioning the foundations of his beliefs and the nature of truth.
"Imran Ahmad shares his story of life as a Pakistani Muslim growing up in England in this coming-of-age memoir"--Provided by the publisher.
An unbeatable arsenal of algorithmic solutions for real-world problems
Explore the advancements in generative AI and large language models (LLMs) through modern deep learning techniques such as LSTMs, GRUs, and RNNs. This revised edition features 50% new content, providing updated insights and methodologies for understanding these cutting-edge technologies. Ideal for those seeking to deepen their knowledge in AI, this book offers a comprehensive look at the evolution and application of deep learning in today's digital landscape.
Wiedza o algorytmach jest kluczowa dla każdego programisty, który rozwiązuje problemy programistyczne oraz dla teorii i praktyki obliczeń. Programiści powinni znać szeroki zakres algorytmów i umieć je stosować w praktyce, w tym przy projektowaniu, modyfikacji i implementacji. Bez względu na to, czy pracujesz w sztucznej inteligencji, zabezpieczeniach systemów czy inżynierii danych, zrozumienie algorytmów jest niezbędne. Publikacja ta stanowi praktyczne wprowadzenie do algorytmów i ich zastosowań, zawierając podstawowe informacje oraz pojęcia dotyczące ich działania i ograniczeń. Opisano techniki projektowania algorytmów z uwzględnieniem struktur danych, klasyczne algorytmy sortowania i wyszukiwania, algorytmy grafowe oraz zagadnienia związane z AI, takie jak uczenie maszynowe, sieci neuronowe i przetwarzanie języka naturalnego. Znajdziesz tu również rozdziały poświęcone przetwarzaniu danych, kryptografii oraz technikom pracy z problemami NP-trudnymi. W książce omówiono m.in. struktury danych w Pythonie, algorytmy wykrywania oszustw, przewidywanie pogody, rozpoznawanie obrazu oraz szyfrowanie w kontekście modelowania uczenia maszynowego.