R Deep Learning Essentials

Author: Dr. Joshua F. Wiley

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1785284711

Category: Computers

Page: 170

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Build automatic classification and prediction models using unsupervised learning About This Book Harness the ability to build algorithms for unsupervised data using deep learning concepts with R Master the common problems faced such as overfitting of data, anomalous datasets, image recognition, and performance tuning while building the models Build models relating to neural networks, prediction and deep prediction Who This Book Is For This book caters to aspiring data scientists who are well versed with machine learning concepts with R and are looking to explore the deep learning paradigm using the packages available in R. You should have a fundamental understanding of the R language and be comfortable with statistical algorithms and machine learning techniques, but you do not need to be well versed with deep learning concepts. What You Will Learn Set up the R package H2O to train deep learning models Understand the core concepts behind deep learning models Use Autoencoders to identify anomalous data or outliers Predict or classify data automatically using deep neural networks Build generalizable models using regularization to avoid overfitting the training data In Detail Deep learning is a branch of machine learning based on a set of algorithms that attempt to model high-level abstractions in data by using model architectures. With the superb memory management and the full integration with multi-node big data platforms, the H2O engine has become more and more popular among data scientists in the field of deep learning. This book will introduce you to the deep learning package H2O with R and help you understand the concepts of deep learning. We will start by setting up important deep learning packages available in R and then move towards building models related to neural networks, prediction, and deep prediction, all of this with the help of real-life examples. After installing the H2O package, you will learn about prediction algorithms. Moving ahead, concepts such as overfitting data, anomalous data, and deep prediction models are explained. Finally, the book will cover concepts relating to tuning and optimizing models. Style and approach This book takes a practical approach to showing you the concepts of deep learning with the R programming language. We will start with setting up important deep learning packages available in R and then move towards building models related to neural network, prediction, and deep prediction - and all of this with the help of real-life examples.

R Deep Learning Essentials

A step-by-step guide to building deep learning models using TensorFlow, Keras, and MXNet, 2nd Edition

Author: Mark Hodnett,Joshua F. Wiley

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1788997808

Category: Computers

Page: 378

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Implement neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet Key Features Use R 3.5 for building deep learning models for computer vision and text Apply deep learning techniques in cloud for large-scale processing Build, train, and optimize neural network models on a range of datasets Book Description Deep learning is a powerful subset of machine learning that is very successful in domains such as computer vision and natural language processing (NLP). This second edition of R Deep Learning Essentials will open the gates for you to enter the world of neural networks by building powerful deep learning models using the R ecosystem. This book will introduce you to the basic principles of deep learning and teach you to build a neural network model from scratch. As you make your way through the book, you will explore deep learning libraries, such as Keras, MXNet, and TensorFlow, and create interesting deep learning models for a variety of tasks and problems, including structured data, computer vision, text data, anomaly detection, and recommendation systems. You’ll cover advanced topics, such as generative adversarial networks (GANs), transfer learning, and large-scale deep learning in the cloud. In the concluding chapters, you will learn about the theoretical concepts of deep learning projects, such as model optimization, overfitting, and data augmentation, together with other advanced topics. By the end of this book, you will be fully prepared and able to implement deep learning concepts in your research work or projects. What you will learn Build shallow neural network prediction models Prevent models from overfitting the data to improve generalizability Explore techniques for finding the best hyperparameters for deep learning models Create NLP models using Keras and TensorFlow in R Use deep learning for computer vision tasks Implement deep learning tasks, such as NLP, recommendation systems, and autoencoders Who this book is for This second edition of R Deep Learning Essentials is for aspiring data scientists, data analysts, machine learning developers, and deep learning enthusiasts who are well versed in machine learning concepts and are looking to explore the deep learning paradigm using R. Fundamental understanding of the R language is necessary to get the most out of this book.

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

R Machine Learning Essentials

Author: Michele Usuelli

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1783987758

Category: Computers

Page: 218

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If you want to learn how to develop effective machine learning solutions to your business problems in R, this book is for you. It would be helpful to have a bit of familiarity with basic object-oriented programming concepts, but no prior experience is required.

Power Learning

Die wirksamsten Methoden, damit Lernen richtig Spaß macht

Author: Klas Mellander

Publisher: MVG Verlag

ISBN: 386415409X

Category: Games

Page: 200

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Stures Pauken macht keinen Spaß. Es ist ineffektiv und ermüdend. Und wer erinnert sich nicht an die eigene Schulzeit, die Vokabeln und Grammatikregeln, die partout nicht in den Kopf wollten? Damit ist jetzt Schluß, denn effektives Lernen beinhaltet weit mehr als bloßes Auswendiglernen und Abspulen von Informationen. Das hier vorgestellte 5-Punkte-Programm richtet sich an alle interessierten Leser, die endlich richtig lernen möchten. Ausführliche Selbsttests zum Lernverhalten und übersichtliche Trainingsprogramme machen das Buch sofort umsetzbar.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

R Deep Learning Projects

Master the techniques to design and develop neural network models in R

Author: Yuxi (Hayden) Liu,Pablo Maldonado

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1788474554

Category: Computers

Page: 258

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5 real-world projects to help you master deep learning concepts Key Features Master the different deep learning paradigms and build real-world projects related to text generation, sentiment analysis, fraud detection, and more Get to grips with R's impressive range of Deep Learning libraries and frameworks such as deepnet, MXNetR, Tensorflow, H2O, Keras, and text2vec Practical projects that show you how to implement different neural networks with helpful tips, tricks, and best practices Book Description R is a popular programming language used by statisticians and mathematicians for statistical analysis, and is popularly used for deep learning. Deep Learning, as we all know, is one of the trending topics today, and is finding practical applications in a lot of domains. This book demonstrates end-to-end implementations of five real-world projects on popular topics in deep learning such as handwritten digit recognition, traffic light detection, fraud detection, text generation, and sentiment analysis. You'll learn how to train effective neural networks in R—including convolutional neural networks, recurrent neural networks, and LSTMs—and apply them in practical scenarios. The book also highlights how neural networks can be trained using GPU capabilities. You will use popular R libraries and packages—such as MXNetR, H2O, deepnet, and more—to implement the projects. By the end of this book, you will have a better understanding of deep learning concepts and techniques and how to use them in a practical setting. What you will learn Instrument Deep Learning models with packages such as deepnet, MXNetR, Tensorflow, H2O, Keras, and text2vec Apply neural networks to perform handwritten digit recognition using MXNet Get the knack of CNN models, Neural Network API, Keras, and TensorFlow for traffic sign classification -Implement credit card fraud detection with Autoencoders Master reconstructing images using variational autoencoders Wade through sentiment analysis from movie reviews Run from past to future and vice versa with bidirectional Long Short-Term Memory (LSTM) networks Understand the applications of Autoencoder Neural Networks in clustering and dimensionality reduction Who this book is for Machine learning professionals and data scientists looking to master deep learning by implementing practical projects in R will find this book a useful resource. A knowledge of R programming and the basic concepts of deep learning is required to get the best out of this book.

Die subtile Kunst des darauf Scheißens

Author: Mark Manson

Publisher: MVG Verlag

ISBN: 3961210594

Category: Self-Help

Page: 224

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Scheiß auf positives Denken sagt Mark Manson. Die ungeschönte Perspektive ist ihm lieber. Wenn etwas scheiße ist, dann ist es das eben. Und wenn man etwas nicht kann, dann sollte man dazu stehen. Nicht jeder kann in allem außergewöhnlich sein und das ist gut so. Wenn man seine Grenzen akzeptiert, findet man die Stärke, die man braucht. Denn es gibt so viele Dinge, auf die man im Gegenzug scheißen kann. Man muss nur herausfinden, welche das sind und wie man sie sich richtig am Arsch vorbeigehen lässt. So kann man sich dann auf die eigenen Stärken und die wichtigen Dinge besinnen und hat mehr Zeit, sein Potential gänzlich auszuschöpfen. Die subtile Kunst des darauf Scheißens verbindet unterhaltsame Geschichten und schonungslosen Humor mit hilfreichen Tipps für ein entspannteres und besseres Leben. Damit man seine Energie für sinnvolleres verwendet als für Dinge, die einem egal sein können.

Theorie der neuronalen Netze

Eine systematische Einführung

Author: Raul Rojas

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642612318

Category: Computers

Page: 446

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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.

Mastering Machine Learning with R

Advanced machine learning techniques for building smart applications with R 3.5, 3rd Edition

Author: Cory Lesmeister

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1789613566

Category: Computers

Page: 354

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Stay updated with expert techniques for solving data analytics and machine learning challenges and gain insights from complex projects and power up your applications Key Features Build independent machine learning (ML) systems leveraging the best features of R 3.5 Understand and apply different machine learning techniques using real-world examples Use methods such as multi-class classification, regression, and clustering Book Description Given the growing popularity of the R-zerocost statistical programming environment, there has never been a better time to start applying ML to your data. This book will teach you advanced techniques in ML ,using? the latest code in R 3.5. You will delve into various complex features of supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning algorithms to design efficient and powerful ML models. This newly updated edition is packed with fresh examples covering a range of tasks from different domains. Mastering Machine Learning with R starts by showing you how to quickly manipulate data and prepare it for analysis. You will explore simple and complex models and understand how to compare them. You’ll also learn to use the latest library support, such as TensorFlow and Keras-R, for performing advanced computations. Additionally, you’ll explore complex topics, such as natural language processing (NLP), time series analysis, and clustering, which will further refine your skills in developing applications. Each chapter will help you implement advanced ML algorithms using real-world examples. You’ll even be introduced to reinforcement learning, along with its various use cases and models. In the concluding chapters, you’ll get a glimpse into how some of these blackbox models can be diagnosed and understood. By the end of this book, you’ll be equipped with the skills to deploy ML techniques in your own projects or at work. What you will learn Prepare data for machine learning methods with ease Understand how to write production-ready code and package it for use Produce simple and effective data visualizations for improved insights Master advanced methods, such as Boosted Trees and deep neural networks Use natural language processing to extract insights in relation to text Implement tree-based classifiers, including Random Forest and Boosted Tree Who this book is for This book is for data science professionals, machine learning engineers, or anyone who is looking for the ideal guide to help them implement advanced machine learning algorithms. The book will help you take your skills to the next level and advance further in this field. Working knowledge of machine learning with R is mandatory.

Factfulness

Wie wir lernen, die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist

Author: Hans Rosling,Anna Rosling Rönnlund,Ola Rosling

Publisher: Ullstein Buchverlage

ISBN: 3843717451

Category: Science

Page: 350

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Es wird alles immer schlimmer, eine schreckliche Nachricht jagt die andere: Die Reichen werden reicher, die Armen ärmer. Es gibt immer mehr Kriege, Gewaltverbrechen, Naturkatastrophen. Viele Menschen tragen solche beängstigenden Bilder im Kopf. Doch sie liegen damit grundfalsch. Unser Gehirn verführt uns zu einer dramatisierenden Weltsicht, die mitnichten der Realität entspricht, wie der geniale Statistiker und Wissenschaftler Hans Rosling erklärt. Wer das Buch gelesen hat, wird • ein sicheres, auf Fakten basierendes Gerüst besitzen, um die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist • die zehn gängigsten Arten von aufgebauschten Geschichten erkennen • bessere Entscheidungen treffen können • wahre Factfulness erreichen – jene offene, neugierige und entspannte Geisteshaltung, in der Sie nur noch Ansichten teilen und Urteile fällen, die auf soliden Fakten basieren

Flow. Das Geheimnis des Glücks

Author: Mihaly Csikszentmihalyi

Publisher: Klett-Cotta

ISBN: 3608110038

Category: Psychology

Page: 464

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Glück kommt nicht von außen, Glück ist das, was wir aus unseren Erfahrungen machen. Dieses Buch zeigt, dass Menschen dadurch, dass sie ihr eigenes Erleben kontrollieren, die Kontrolle über ihre Lebensqualität selbst in die eigene Hand nehmen. Auf diese Weise kommen sie dem Glück immer näher. »Csikszentmihalyi beweist, was Philosophen schon seit Jahrhunderten sagen: Der Weg zum Glücklichsein liegt nicht in hohler Vergnügungssucht, sondern in sinnvoller Herausforderung.« The New York Times Wer das Glück will, muss das Chaos im eigenen Kopf beherrschen. Wer frei sein will, muss nur seine Ziele kennen. Das Buch fasst jahrzehntelange Forschung über die positiven Aspekte menschlicher Erfahrungen zusammen: Freude, Kreativität und den Prozess vollständigen Einsseins mit dem Leben, den der Autor FLOW nennt. Glück ist nichts, was man mit Geld kaufen könnte. Glück ist flow. Jeder hat dieses Gefühl schon erlebt: über sich selbst zu verfügen, im Einklang mit sich und der Welt zu sein und sein Schicksal in die eigene Hand nehmen zu können. Bei diesen seltenen Gelegenheiten spürt man ein Gefühl von Hochstimmung, von tiefer Freude, das lange anhält und zu einem Maßstab dafür wird, wie das Leben aussehen sollte. »FLOW« ist ein Buch der praktischen Lebensweisheit. Zwar gibt es keinen Königsweg zum flow, auch erfordert die Einzigartigkeit jedes Menschen einen individuellen Zugang; aber wer versteht, was flow ist, dem wird es möglich, das eigene Leben zu verändern. Diese Veränderungen hängen nicht so sehr von äußeren Ereignissen ab, sondern eher davon, wie wir sie deuten. - Glück ist ein Zustand, für den man bereit sein muss, den jeder einzelne kultivieren und für sich verteidigen muss. Menschen, die lernen, ihre innere Erfahrung zu kontrollieren, können ihre Lebensqualität bestimmen; und das kommt dem, was wir gewöhnlich Glück nennen, wohl am allernächsten. »"Flow. Das Geheimnis des Glücks" zeigt, dass Glück nicht vom Himmel fällt. Die Fähigkeit zum Glücklichsein und FLOW zu empfinden, steckt in jedem. Mit Konzentration auf das, was man tut, kann man den Zustand des FLOW erreichen. Ein tolles Buch, das Lust auf Leistung macht.« Wolfgang Joop Flow bezeichnet einen Zustand des Glücksgefühls, in den Menschen geraten, wenn sie gänzlich in einer Beschäftigung »aufgehen«. Entgegen ersten Erwartungen erreichen wir diesen Zustand nahezu euphorischer Stimmung meistens nicht beim Nichtstun oder im Urlaub, sondern wenn wir uns intensiv der Arbeit oder einer schwierigen Aufgabe widmen. Laut The Independent gehört Mihaly Csikszentmihalys »Flow. Das Geheimnis des Glücks« zu den 33 Büchern, die man gelesen haben muss, bevor man 30 wird.

Befreit

Wie Bildung mir die Welt erschloss

Author: Tara Westover

Publisher: Kiepenheuer & Witsch

ISBN: 3462316680

Category: Biography & Autobiography

Page: 448

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Von den Bergen Idahos nach Cambridge – der unwahrscheinliche »Bildungsweg« der Tara Westover. Tara Westover ist 17 Jahre alt, als sie zum ersten Mal eine Schulklasse betritt. Zehn Jahre später kann sie eine beeindruckende akademische Laufbahn vorweisen. Aufgewachsen im ländlichen Amerika, befreit sie sich aus einer ärmlichen, archaischen und von Paranoia und Gewalt geprägten Welt durch – Bildung, durch die Aneignung von Wissen, das ihr so lange vorenthalten worden war. Die Berge Idahos sind Taras Heimat, sie lebt als Kind im Einklang mit der grandiosen Natur, mit dem Wechsel der Jahreszeiten – und mit den Gesetzen, die ihr Vater aufstellt. Er ist ein fundamentalistischer Mormone, vom baldigen Ende der Welt überzeugt und voller Misstrauen gegenüber dem Staat, von dem er sich verfolgt sieht. Tara und ihre Geschwister gehen nicht zur Schule, sie haben keine Geburtsurkunden, und ein Arzt wird selbst bei fürchterlichsten Verletzungen nicht gerufen. Und die kommen häufig vor, denn die Kinder müssen bei der schweren Arbeit auf Vaters Schrottplatz helfen, um über die Runden zu kommen. Taras Mutter, die einzige Hebamme in der Gegend, heilt die Wunden mit ihren Kräutern. Nichts ist dieser Welt ferner als Bildung. Und doch findet Tara die Kraft, sich auf die Aufnahmeprüfung fürs College vorzubereiten, auch wenn sie quasi bei null anfangen muss ... Wie Tara Westover sich aus dieser Welt befreit, überhaupt erst einmal ein Bewusstsein von sich selbst entwickelt, um den schmerzhaften Abnabelungsprozess von ihrer Familie bewältigen zu können, das beschreibt sie in diesem ergreifenden und wunderbar poetischen Buch. » Befreit wirft ein Licht auf einen Teil unseres Landes, den wir zu oft übersehen. Tara Westovers eindringliche Erzählung — davon, einen Platz für sich selbst in der Welt zu finden, ohne die Verbindung zu ihrer Familie und ihrer geliebten Heimat zu verlieren — verdient es, weithin gelesen zu werden.« J.D. Vance Autor der »Hillbilly-Elegie«

Die vier Versprechen

ein Weisheitsbuch der Tolteken

Author: Miguel Ruiz

Publisher: N.A

ISBN: 9783720525992

Category:

Page: 141

View: 9577

Fuzzy-Systeme

Author: Frank Klawonn,Jörg Gebhardt

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3322867846

Category: Technology & Engineering

Page: 276

View: 9310

Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868999477

Category: Computers

Page: 312

View: 8730

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

Python kinderleicht!

Einfach programmieren lernen – nicht nur für Kids

Author: Jason Briggs

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919053

Category: Computers

Page: 326

View: 4180

Python ist eine leistungsfähige, moderne Programmiersprache. Sie ist einfach zu erlernen und macht Spaß in der Anwendung – mit diesem Buch umso mehr! »Python kinderleicht" macht die Sprache lebendig und zeigt Dir (und Deinen Eltern) die Welt der Programmierung. Jason R. Briggs führt Dich Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Python. Du experimentierst mit einzigartigen (und oft urkomischen) Beispielprogrammen, bei denen es um gefräßige Monster, Geheimagenten oder diebische Raben geht. Neue Begriffe werden erklärt, der Programmcode ist farbig dargestellt, strukturiert und mit Erklärungen versehen. Witzige Abbildungen erhöhen den Lernspaß. Jedes Kapitel endet mit Programmier-Rätseln, an denen Du das Gelernte üben und Dein Verständnis vertiefen kannst. Am Ende des Buches wirst Du zwei komplette Spiele programmiert haben: einen Klon des berühmten »Pong" und »Herr Strichmann rennt zum Ausgang" – ein Plattformspiel mit Sprüngen, Animation und vielem mehr. Indem Du Seite für Seite neue Programmierabenteuer bestehst, wirst Du immer mehr zum erfahrenen Python-Programmierer. - Du lernst grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Tupel und Maps kennen. - Du erfährst, wie man mit Funktionen und Modulen den Programmcode organisieren und wiederverwenden kann. - Du wirst mit Kontrollstrukturen wie Schleifen und bedingten Anweisungen vertraut und lernst, mit Objekten und Methoden umzugehen. - Du zeichnest Formen mit dem Python-Modul Turtle und erstellst Spiele, Animationen und andere grafische Wunder mit tkinter. Und: »Python kinderleicht" macht auch für Erwachsene das Programmierenlernen zum Kinderspiel! Alle Programme findest Du auch zum Herunterladen auf der Website!