Разработка с ИИ: как эффективно использовать ChatGPT и Copilot
Автор(ы): Крокер Н.

Использование ИИ-инструментов вроде Copilot и ChatGPT похоже на наем суперумного и быстрого джуниор-разработчика, который готов взяться за любую задачу — от исследования до рефакторинга. Работа с ИИ помогает писать код быстрее, улучшать качество приложений и даже реализовывать идеи, которые могли быть недоступными вашей команде. Эта книга покажет, как использовать ИИ с максимальной пользой.

В ней вы найдете подробное руководство по эффективному применению ИИ-инструментов в реальных проектах. Пройдете весь цикл разработки, включая использование ИИ на каждом этапе. Будете использовать ChatGPT и Copilot для генерации кода и идей, автодополнения и создания самодокументируемого приложения. Узнаете, как ИИ помогает тестировать и объяснять код.

» Оглавление
» Отрывок
Оформить предзаказ

Математика и архитектура глубокого обучения
Автор(ы): Чаудхури К.

Узнайте, что происходит внутри черного ящика! Для использования глубокого обучения вам придется подготовить данные, выбрать правильную модель, обучить ее, оценить качество и точность и предусмотреть обработку неопределенности и изменчивости в выходных данных развернутого решения. Эта книга шаг за шагом знакомит с основными математическими концепциями, которые пригодятся вам как специалисту по данным, — с векторным исчислением, линейной алгеброй и байесовским выводом, представляя их с точки зрения глубокого обучения.

Авторы объясняют математику, теорию и принципы построения моделей глубокого обучения, а затем демонстрируют применение теории на практике, приводя фрагменты программного кода на Python с подробными комментариями. В книге вы пройдете путь от основ алгебры, исчисления и статистики до современных архитектур глубокого обучения, ставших результатом новейших исследований.

Грокаем структуры данных
Автор(ы): Ла Рокка М.

Каждый разработчик знает, насколько важны структуры данных. Без них не обходится ни один серьезный проект, будь то оптимизация запросов, работа с Big Data или просто написание чистого и эффективного кода. Не зря же на собеседованиях постоянно спрашивают про деревья, хеш-таблицы и сложность алгоритмов!

Вы только приступили к изучению структур данных? Хотите освежить знания, полученные в ходе обучения? В этой книге нет заумной математики, скучных доказательств и абстрактной теории. Вместо этого — понятные объяснения, рабочие примеры и реальные кейсы, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики. Вы узнаете, как с помощью правильных структур данных ускорить поиск, эффективнее управлять очередями задач или, например, оптимизировать хранение данных.

Книга построена по принципу «от простого к сложному»: начинается с базовых структур, таких как массивы и связанные списки, и постепенно переходит к более сложным — стекам, очередям, деревьям, хеш-таблицам и графам. Каждая глава содержит практические примеры, упражнения и наглядные иллюстрации, которые помогают закрепить материал. Вся теория подкреплена примерами на Python — одном из главных языков современной разработки.

Если вы хотите не просто использовать структуры данных, а понимать их и применять осознанно — эта книга для вас.

Основы Flutter
Автор(ы): Чернышев С. А., Петров Ю. М., Ильин С. П., Гершевич П. А.

Книга предназначена для всех, кто хочет погрузиться в эффективную кроссплатформенную разработку с Flutter. Вы не только изучите синтаксис языка Dart и основы фреймворка, но и сразу примените знания на практике, разрабатывая проект, который развивается на протяжении всей книги. После каждой новой темы вас ждут задания по доработке его кодовой базы, что позволит уверенно прокачать свои hard-скиллы.

Материал структурирован так, чтобы вы могли постепенно перейти от основ к созданию полноценных приложений для всех популярных платформ. Описаны не просто базовые принципы, но и лучшие практики, проверенные авторами в проектах для создания отзывчивых и современных интерфейсов. Особый подход с минимальным использованием внешних пакетов и упором на встроенные возможности Dart и Flutter обеспечивает долгую актуальность материала. Дополнительно прилагаются лабораторные практикумы, которые помогут закрепить теорию, а весь исходный код доступен в GitHub-репозитории.

Hypothesis-Driven Development: Продуктовые гипотезы в разработке
Автор(ы): Коуэн А.

Хотите узнать, как вывести продукт на новый уровень и сделать его более эффективным с точки зрения бизнеса? Тогда разработка, основанная на гипотезах (Hypothesis Driven Development, HDD) от Алекса Коуэна станет незаменимым подходом в управлении продуктом. Этот новый метод, ориентированный на тщательное экспериментирование и тестирование гипотез, используется для сокращения потерь, достижения высоких результатов и формирования работоспособных команд.

Алекс Коуэн подчеркивает важность проверки гипотез на всех этапах жизненного цикла продукта и дает практические советы по применению подхода. Вы узнаете, как применять HDD на разных стадиях процесса разработки продукта: от идеи до проектирования, от проектирования до написания кода, от написания кода до развертывания и от релиза до проверки гипотез. Книга будет полезна всем, кто стремится разрабатывать продукты, которые действительно нужны рынку, минимизировать риски и принимать стратегические решения на основе данных, а не предположений.

» Оглавление
» Отрывок
Оформить предзаказ