Издательство Питер. Колонка редактора, сентябрь 26 г

Глубокое обучение ^[1] на Python. 3-е межд. издание
Автор(ы): Франсуа Шолле, Мэттью Уотсон

Менее чем за десятилетие глубокое обучение пережило два ключевых этапа. Сначала Python-библиотеки вроде Keras, TensorFlow и PyTorch вывели нейронные сети из лабораторных экспериментов в реальный продакшен. Затем LLM и другие инструменты генеративного ИИ преобразовали жизнь бизнеса и общества. Франсуа Шолле, создатель библиотеки Keras, и Мэттью Уотсон, занимающийся разработкой Gemini в Google, полностью переработали и обновили книгу, чтобы вы разобрались в устройстве трансформеров, собрали собственную мини-модель GPT и диффузионную модель генерации изображений и дообучили языковую модель методом LoRA.

Книга подойдёт тем, кто владеет Python на среднем уровне и хочет разобраться в глубоком обучении – от основ до современных генеративных моделей, без привязки к одному инструменту и без специальной математической подготовки.

Современный Web Performance Engineering. Улучшаем скорость и качество приложений с ИИ
Автор(ы): Эдди Османи

Производительность веб-приложений напрямую определяет качество пользовательского опыта ^[5]. Медленная загрузка и нестабильность интерфейса раздражают пользователей, снижают доверие и уменьшают их вовлеченность. ИИ-инструменты меняют сам процесс создания приложений: код теперь можно сгенерировать за считанные минуты, но это не гарантирует ни высокой производительности, ни удобного интерфейса.

Книга Эдди Османи, директора Google Cloud AI, — практическое руководство для разработчиков, техлидов и performance-инженеров по созданию быстрых, отзывчивых и надежных веб-приложений в новых реалиях. Освоив современные способы оптимизации, вы научитесь выявлять узкие места, оценивать производительность с точки зрения ^[6] пользователя и внедрять улучшения, которые приносят ощутимые результаты. Автор объясняет внутренние механизмы современных браузеров и ключевые метрики производительности, помогая подготовиться к проектированию и поддержке быстрых и надежных веб-сайтов.

Контракты данных. Разработка конвейеров продакшен-уровня
Автор(ы): Чед Сандерсон, Марк Фримен, Б. Э. Шмидт

Низкое качество данных создает серьезные проблемы — от сбоев в конвейерах данных, приносящих прибыль, до потери доверия со стороны потребителей. Команды, работающие с данными, до сих пор пытаются избежать этих проблем, особенно когда данные приходят из внешних источников. Решение — контракты данных. Они обеспечивают высокое качество данных и полный контроль над ними: описывают ожидания от данных, закрепляют владельцев активов, а их условия автоматически проверяются прямо в процессе CI/CD.

В книге представлена архитектура контрактов данных, дается их четкое определение, объясняется, почему индустрия в них нуждается, и приводятся реальные примеры использования контрактов в продакшене. Вы узнаете, как внедрять компоненты этой архитектуры и как они используются на всех этапах жизненного цикла данных в компании.

Управление метаданными. Как метасетки объединяют данные, информацию и знания
Автор(ы): Оле Олесен-Баньё

Сегодня компании активно внедряют репозитории метаданных для работы с ИТ-инфраструктурой, данными, информацией. Эти инструменты помогают контролировать соблюдение нормативных требований, выходить на рынки со строгими стандартами и строить стратегии в области аналитики и искусственного интеллекта ^[13]. До сих пор большинство таких репозиториев внедрялись изолированно друг от друга, но подобная практика не позволяет эффективно управлять данными.

Автор книги Оле Олесен-Баньё, главный евангелист компании Actian, показывает, как грамотно управлять репозиториями метаданных и координировать их работу. Для этого нужна команда по обнаружению данных, помогающая сделать их более понятными и доступными для всех ключевых участников — от CIO и CDO до архитекторов данных. Согласованная работа репозиториев позволит создать единую систему метаданных, которая обеспечит более качественное управление данными в масштабах всей компании.