Aplica Es Modernas Com Python
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APLICAÇÕES MODERNAS COM PYTHON
Domine o Desenvolvimento Web com Flask e FastAPI – Acelere Sua Carreira em Python! O desenvolvimento web com Python está em constante evolução, e frameworks como Flask e FastAPI se tornaram essenciais para criar APIs rápidas, escaláveis e seguras. Este livro oferece um guia prático e completo, capacitando você a construir aplicações modernas com as melhores práticas do mercado. Você aprenderá desde os fundamentos do desenvolvimento web até a implementação de APIs avançadas, explorando conceitos como REST, autenticação, bancos de dados, segurança e deploy. Com uma abordagem didática e exemplos práticos, este material foi projetado para que você possa aplicar imediatamente os conhecimentos adquiridos. Ideal para desenvolvedores, estudantes e profissionais de tecnologia, este livro combina teoria e prática para transformar sua experiência com Python. Se você deseja criar aplicações eficientes e se destacar no mercado, esta é a leitura definitiva para dominar Flask e FastAPI. TAGS: Python Java Linux Kali HTML ASP.NET Ada Assembly BASIC Borland Delphi C C# C++ CSS Cobol Compilers DHTML Fortran General JavaScript LISP PHP Pascal Perl Prolog RPG Ruby SQL Swift UML Elixir Haskell VBScript Visual Basic XHTML XML XSL Django Flask Ruby on Rails Angular React Vue.js Node.js Laravel Spring Hibernate .NET Core Express.js TensorFlow PyTorch Jupyter Notebook Keras Bootstrap Foundation jQuery SASS LESS Scala Groovy MATLAB R Objective-C Rust Go Kotlin TypeScript Dart SwiftUI Xamarin React Native NumPy Pandas SciPy Matplotlib Seaborn D3.js OpenCV NLTK PySpark BeautifulSoup Scikit-learn XGBoost CatBoost LightGBM FastAPI Redis RabbitMQ Kubernetes Docker Jenkins Terraform Ansible Vagrant GitHub GitLab CircleCI Regression Logistic Regression Decision Trees Random Forests chatgpt grok AI ML K-Means Clustering Support Vector Machines Gradient Boosting Neural Networks LSTMs CNNs GANs ANDROID IOS MACOS WINDOWS Nmap Metasploit Framework Wireshark Aircrack-ng John the Ripper Burp Suite SQLmap Maltego Autopsy Volatility IDA Pro OllyDbg YARA Snort ClamAV Netcat Tcpdump Foremost Cuckoo Sandbox Fierce HTTrack Kismet Hydra Nikto OpenVAS Nessus ZAP Radare2 Binwalk GDB OWASP Amass Dnsenum Dirbuster Wpscan Responder Setoolkit Searchsploit Recon-ng BeEF AWS Google Cloud IBM Azure Databricks Nvidia Meta Power BI IoT CI/CD Hadoop Spark Dask SQLAlchemy Web Scraping MySQL Big Data Science OpenAI ChatGPT Handler RunOnUiThread() Qiskit Q# Cassandra Bigtable VIRUS MALWARE Information Pen Test Cybersecurity Linux Distributions Ethical Hacking Vulnerability Analysis System Exploration Wireless Attacks Web Application Security Malware Analysis Social Engineering Social Engineering Toolkit SET Computer Science IT Professionals Careers Expertise Library Training Operating Systems Security Testing Penetration Test Cycle Mobile Techniques Industry Global Trends Tools Framework Network Security Courses Tutorials Challenges Landscape Cloud Threats Compliance Research Technology Flutter Ionic Web Views Capacitor APIs REST GraphQL Firebase Redux Provider Bitrise Actions Material Design Cupertino Fastlane Appium Selenium Jest Visual Studio AR VR sql deepseek mysql startup digital marketing
Programação definitiva de redes neurais com Python: crie sistemas de IA modernos e poderosos aproveitando redes neurais com Python, Keras e TensorFlow
Domine redes neurais para construir sistemas modernos de IA. Principais recursos ● Cobertura abrangente de conceitos e teorias fundamentais de IA. ● Exploração aprofundada da matemática por trás da matemática das redes neurais. ● Estratégias Eficazes para Estruturação de Código de Aprendizado Profundo. ● Aplicações reais de princípios e técnicas de IA. Descrição do livro Este livro é um guia prático para o mundo da Inteligência Artificial (IA), desvendando a matemática e os princípios por trás de aplicativos como Google Maps e Amazon. O livro começa com uma introdução ao Python e à IA, desmistifica a matemática complexa da IA, ensina como implementar conceitos de IA e explora bibliotecas de IA de alto nível. Ao longo dos capítulos, os leitores se envolvem com o livro por meio de exercícios práticos e aprendizados complementares. O livro então passa gradualmente para Redes Neurais com Python antes de mergulhar na construção de modelos de RNA e aplicações de IA do mundo real. Ele acomoda vários estilos de aprendizagem, permitindo que os leitores se concentrem na implementação prática ou na compreensão matemática. Este livro não trata apenas do uso de ferramentas de IA; é uma bússola no mundo dos recursos de IA, capacitando os leitores a modificar e criar ferramentas para sistemas complexos de IA. Ele garante uma jornada de exploração, experimentação e proficiência em IA, equipando os leitores com as habilidades necessárias para se destacarem na indústria de IA. O que você aprenderá ● Aproveite o TensorFlow e o Keras ao construir a base para a criação de pipelines de IA. ● Explore conceitos avançados de IA, incluindo redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e técnicas de otimização. ● Domine as complexidades da construção de redes neurais desde o início. ● Aprofunde-se no desenvolvimento de redes neurais, abordando derivadas, retropropagação e estratégias de otimização. ● Aproveite o poder das bibliotecas de IA de alto nível para desenvolver código pronto para produção, permitindo acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA. ● Mantenha-se atualizado com as últimas descobertas e avanços no campo dinâmico da inteligência artificial. Para quem é este livro? Este livro serve como um guia ideal para engenheiros de software ansiosos por explorar IA, oferecendo uma exploração detalhada e aplicação prática de conceitos de IA usando Python. Os pesquisadores de IA acharão este livro esclarecedor, fornecendo insights claros sobre os conceitos matemáticos subjacentes aos algoritmos de IA e auxiliando na escrita de código em nível de produção. Este livro foi elaborado para aprimorar suas habilidades e conhecimentos para criar soluções sofisticadas baseadas em IA e avançar no campo multifacetado da IA. Índice 1. Compreendendo o histórico da IA 2. Configurando o fluxo de trabalho Python para desenvolvimento de IA 3. Bibliotecas Python para cientistas de dados 4. Conceitos básicos para treinamento eficaz de redes neurais 5. Redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e otimizações 6. Construindo redes neurais profundas do zero 7. Derivados, retropropagação e otimizadores 8. Compreendendo a convolução e as arquiteturas CNN 9. Compreendendo os conceitos básicos de TensorFlow e Keras 10 Construindo um pipeline de segmentação de imagens de ponta a ponta 11. Últimos avanços
Python e R para o Cientista de Dados Moderno
Author: Rick J. Scavetta
language: pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date: 2022-09-15
O sucesso na ciência de dados depende do uso flexível e apropriado de ferramentas. Isso inclui Python e R, duas das linguagens de programação básicas da área. Este livro guiará os cientistas de dados das comunidades Python e R pelo trajeto que os tornará bilíngues. Ao conhecer as vantagens das duas linguagens, você descobrirá novas maneiras de executar tarefas de ciência de dados e expandirá seu conjunto de habilidades. Os autores Rick Scavetta e Boyan Angelov explicam as estruturas paralelas dessas linguagens e destacam onde cada uma é melhor, se nos seus recursos linguísticos ou nos poderes de seus ecossistemas open source. Você aprenderá a usar Python e R juntos em configurações do mundo real e ampliará suas oportunidades de trabalho como cientista de dados bilíngue. •Aprenda Python e R a partir da perspectiva da sua linguagem atual •Conheça as vantagens e as desvantagens de cada linguagem •Identifique casos de uso nos quais uma linguagem é mais adequada do que a outra •Conheça o moderno ecossistema open source que está disponível para as duas linguagens, incluindo os pacotes, frameworks e fluxos de trabalho •Aprenda a integrar R e Python no mesmo fluxo de trabalho •Siga um estudo de caso que demonstra maneiras de usar as duas linguagens juntas "Você aprenderá algo sobre as origens desses programas e como complementar, e não substituir, seu uso com uma verdadeira interoperabilidade." —George Mount CEO, Stringfest Analytics "Este livro ajuda a iniciar o assunto e fornece um modelo básico para mostrar como executar tarefas nas duas linguagens." —Noah Gift Fundador, Pragmatic AI Labs