50 algoritmi che ogni programmatore deve conoscere
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50 algoritmi che ogni programmatore deve conoscere

Per migliorare nel problem solving e scrivere codice più efficace

  1. 432 pagine
  2. Italian
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50 algoritmi che ogni programmatore deve conoscere

Per migliorare nel problem solving e scrivere codice più efficace

Informazioni su questo libro

Gli algoritmi hanno sempre avuto un ruolo importante nello studio come nella pratica dell'informatica e per ogni programmatore è fondamentale saperli applicare per risolvere problemi. Questo manuale insegna a conoscere 50 degli algoritmi più utilizzati, ne illustra il funzionamento e spiega come metterli in pratica. Si parte dalle caratteristiche base di un algoritmo e dalle tecniche di progettazione per poi passare allo studio e all'implementazione di vari algoritmi attraverso esempi pratici che utilizzano il linguaggio Python. Il lettore si avvicina così alla programmazione lineare, alla classificazione di pagine, alla creazione di grafi, al machine learning e al deep learning, ai motori di raccomandazione, all'elaborazione e gestione dei dati e alla crittografia, comprendendo la matematica e la logica che stanno alla base. Vengono inoltre presentati algoritmi per i Large Language Models (LLM) come ChatGPT insieme alle tecniche di elaborazione parallela che consentono di utilizzarli per compiti ad alta intensità di calcolo. Una nuova edizione aggiornata e arricchita, fondamentale per diventare esperti nell'utilizzo di algoritmi che consentono di risolvere problemi del mondo reale.

Informazioni

Editore
Apogeo
Anno
2024
eBook ISBN
9788850338290
Argomento
Informatica
Categoria
Informatica generale

Indice dei contenuti

  1. Prefazione
  2. Introduzione
  3. Parte I - Fondamenti e algoritmi di base
  4. Capitolo 1 - Panoramica sugli algoritmi
  5. Capitolo 2 - Strutture di dati utilizzate negli algoritmi
  6. Capitolo 3 - Algoritmi di ordinamento e di ricerca
  7. Capitolo 4 - Progettazione di algoritmi
  8. Capitolo 5 - Algoritmi per i grafi
  9. Parte II - Algoritmi di machine learning
  10. Capitolo 6 - Algoritmi di machine learning senza supervisione
  11. Capitolo 7 - Algoritmi classici di machine learning con supervisione
  12. Capitolo 8 - Algoritmi a rete neurale
  13. Capitolo 9 - Algoritmi per l’elaborazione del linguaggio naturale
  14. Capitolo 10 - Modelli sequenziali
  15. Capitolo 11 - Algoritmi avanzati di modellazione sequenziale
  16. Parte III - Argomenti avanzati
  17. Capitolo 12 - Motori di raccomandazione
  18. Capitolo 13 - Strategie algoritmiche per la gestione dei dati
  19. Capitolo 14 - Crittografia
  20. Capitolo 15 - Algoritmi a larga scala
  21. Capitolo 16 - Considerazioni pratiche

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