Ar Python ir maz ko iepazīstināt. To labi zina visi izstrādātāji.
Ar Python var izdarīt visu, ko vēlaties, un tas kopā ar tā vienkāršību ir padarījis to par vienu no mūsdienu programmēšanas valodām. Tā ir spēcīgi tipizēta objektorientēta valoda, kurā ir īpaši svarīgi saglabāt koda lasāmību.
Tā ir zvaigžņu valoda datu zinātnē, mašīnmācībā, dziļajā apmācībā un visās saistītās jomās.
Bet jūs joprojām varat izveidot tīmekļa lietojumprogrammas vai jebkuru citu rīku, ko varat iedomāties.
Visam ir grāmatnīcas!!!
Šajā sadaļā mēs atrisinām dažas no galvenajām problēmām, ar kurām bieži saskaras Python izstrādātājs. Tādā veidā tiek nodrošināts veids, kā kļūt par nindzju izstrādātāju pakalpojumā Python.
Izprotiet PyTorch izpildlaiku, sākot no C++ un CUDA iekšējām funkcijām līdz TorchScript un mākslīgā intelekta ģenerētiem izpildlaikiem, piemēram, VibeTensor, augstas veiktspējas mākslīgajam intelektam.
Iepazīstieties ar Python Workout otro izdevumu: vingrinājumi, tēmas un autora atziņas, lai soli pa solim patiesi apgūtu praktisko Python.
Atklājiet mākslīgā intelekta novērojamības būtiskos slāņus, lai padarītu tiesību zinātņu vadītājus (LLM) un aģentus uzticamus, drošus, rentablus un atbilstošus reālās pasaules ražošanas apstākļiem.
Uzziniet, kad lietot BeautifulSoup un Selenium, kā tos apvienot, un izveidojiet ētiskus, robustus tīmekļa skrāpjus Python valodā mūsdienīgiem datu projektiem.
Izprast lielus valodu modeļus, sākot no žetoniem līdz transformatoriem, kvantizācijai un lokālai izpildei, kas izskaidroti skaidrā, praktiskā angļu valodā.
Pilnīga Selenium apmācība iesācējiem: WebDriver, gaidīšanas funkcijas, POM, Grid un labākā prakse stabilas tīmekļa testēšanas automatizācijas izveidei no nulles.
Maia 200 ir Microsoft jaunā mākslīgā intelekta mikroshēma ātrai un efektīvai secinājumu veikšanai Azure vidē, kas konkurē ar Trainium un TPU ar vairāk nekā 10 PFLOPS FP4 jaudu.
Uzziniet, kā darbojas pastiprinājuma mācīšanās, tās algoritmus, lietojumus, riskus un to, kā soli pa solim ieviest pastiprinājuma mācīšanos reālos projektos.
Uzziniet, kā mākslīgā intelekta modeļa sabrukums ietekmē ģeneratīvās projektēšanas rīkus, kāpēc sintētiskie dati ir riskanti un kādas stratēģijas var novērst ilgtermiņa degradāciju.