Bewertung:
Das Buch „50 Algorithmen, die jeder Programmierer kennen sollte“ von Imran Ahmad wird für seine umfassende Behandlung von Algorithmen gelobt, insbesondere mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Es richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Programmierer und bietet klare Erklärungen, Python-Beispiele und praktische Anwendungen. Während viele Rezensenten den Aufbau und die Klarheit des Buches loben, äußern einige Bedenken hinsichtlich des Umfangs, der Bearbeitung und der mangelnden Tiefe in bestimmten Bereichen.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung von Algorithmen, einschließlich grundlegender Konzepte, maschinelles Lernen und KI.
⬤ Klare Erklärungen und praktische Beispiele in Python machen komplexe Themen zugänglich.
⬤ Geeignet für Anfänger und erfahrene Programmierer gleichermaßen.
⬤ Die übersichtliche Struktur ermöglicht eine einfache Navigation zu bestimmten Themen.
⬤ Fesselnder Schreibstil, der mathematische Konzepte vereinfacht.
⬤ Enthält reale Anwendungen, die die Relevanz des Lernens erhöhen.
⬤ Nutzung von Cloud-Plattformen wie Google Colab für eine einfache Code-Ausführung.
⬤ Einige Bearbeitungsprobleme, einschließlich fehlender Code-Referenzen im Text.
⬤ Einige Algorithmen, wie Quicksort und Mergesort, werden nicht im Detail behandelt, während weniger genutzte Algorithmen mehr Aufmerksamkeit erhalten könnten.
⬤ Gemischte Gefühle über die Einbeziehung einer breiten Palette von Themen ohne ausreichende Tiefe in jedem.
⬤ Sollte ein gewisses Maß an Vorkenntnissen in Programmierung und Mathematik voraussetzen, was für völlige Anfänger vielleicht nicht geeignet ist.
(basierend auf 42 Leserbewertungen)
50 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition: An unbeatable arsenal of algorithmic solutions for real-world problems
Lösen Sie klassische Informatik-Probleme von grundlegenden Algorithmen wie Sortieren und Suchen bis hin zu modernen Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und der Kryptografie.
Key Features:
⬤ Diskussion über fortgeschrittene Deep Learning Architekturen.
⬤ Neue Kapitel über sequentielle Modelle, die moderne Deep-Learning-Techniken wie LSTMs, GRUs und RNNs sowie Large Language Models (LLMs) erklären
⬤ Erforschen Sie neuere Themen, wie den Umgang mit versteckten Verzerrungen in Daten und die Erklärbarkeit der Algorithmen.
⬤ Machen Sie sich mit verschiedenen Programmieralgorithmen vertraut und wählen Sie die richtigen Datenstrukturen für deren optimale Implementierung.
Buchbeschreibung:
Die Fähigkeit, Algorithmen zur Lösung realer Probleme einzusetzen, ist ein Muss für jeden Entwickler oder Programmierer. Dieses Buch hilft Ihnen nicht nur, die Fähigkeiten zu entwickeln, einen Algorithmus auszuwählen und zu verwenden, um Probleme in der realen Welt zu lösen, indem Sie verstehen, wie er funktioniert.
Sie beginnen mit einer Einführung in Algorithmen und lernen verschiedene Algorithmenentwurfstechniken kennen, bevor Sie anhand von praktischen Beispielen erkunden, wie verschiedene Arten von Algorithmen implementiert werden können. Im weiteren Verlauf lernen Sie etwas über lineare Programmierung, Page Ranking und Graphen und arbeiten sogar mit Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Mathematik und Logik dahinter zu verstehen.
Fallstudien zeigen Ihnen, wie Sie diese Algorithmen optimal anwenden können, bevor Sie sich auf Deep-Learning-Algorithmen konzentrieren und verschiedene Arten von Deep-Learning-Modellen sowie deren praktische Anwendung kennenlernen.
Sie lernen auch moderne sequentielle Modelle und ihre Varianten, Algorithmen, Methoden und Architekturen kennen, die zur Implementierung von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT verwendet werden.
Schließlich werden Sie mit Techniken vertraut gemacht, die eine parallele Verarbeitung ermöglichen und Sie in die Lage versetzen, diese Algorithmen für rechenintensive Aufgaben einzusetzen.
Am Ende dieses Programmierbuchs werden Sie in der Lage sein, reale Rechenprobleme mit Hilfe einer breiten Palette von Algorithmen zu lösen.
Was Sie lernen werden:
⬤ Entwerfen Sie Algorithmen zum Lösen komplexer Probleme.
⬤ Machen Sie sich mit neuronalen Netzen und Deep-Learning-Techniken vertraut.
⬤ Erforschen Sie bestehende Datenstrukturen und Algorithmen in Python-Bibliotheken.
⬤ Implementierung von Graphenalgorithmen zur Betrugserkennung mithilfe von Netzwerkanalysen.
⬤ Mit maschinellen Lernalgorithmen arbeiten, um ähnliche Tweets zu clustern und Twitter-Daten in Echtzeit zu verarbeiten.
⬤ Erstellung einer Empfehlungsmaschine, die Abonnenten relevante Filme vorschlägt.
⬤ Implementieren Sie narrensichere Sicherheit mit symmetrischer und asymmetrischer Verschlüsselung auf der Google Cloud Platform.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Informatikbuch richtet sich an Programmierer oder Entwickler, die die Verwendung von Algorithmen zur Problemlösung und zum Schreiben von effizientem Code verstehen wollen.
Egal, ob Sie ein Anfänger sind, der die am häufigsten verwendeten Algorithmen kurz und bündig lernen möchte, oder ein erfahrener Programmierer, der die neuesten Algorithmen in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Kryptografie erforschen möchte, Sie werden dieses Buch nützlich finden.
Python-Programmiererfahrung ist ein Muss, Kenntnisse der Datenwissenschaft sind hilfreich, aber nicht notwendig.
| ISBN: | 9781803247762 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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