Купить книги Катасонова Валентина Юрьевича
Катасонов Валентин Юрьевич - российский учёный-экономист, доктор экономических наук (род. 5 апреля 1950, СССР). Публицист. Специалист в областях экономики природопользования и международных финансов (международные валютно-кредитные отношения, банки и банковский бизнес, золото в международных финансах).
В 1972 году окончил факультет международных экономических отношений Московского государственного института международных отношений МИД СССР , специальность «экономист по внешней торговле».
В 1976 году защитил кандидатскую диссертацию «Государственно-монополистическое регулирование охраны окружающей среды в США».
В 1976—1977 и 2001—2018 годах преподавал в МГИМО.
В 1991 году защитил докторскую диссертацию «Особенности интернационализации хозяйственной жизни в условиях обострения глобальной экологической ситуации (политико-экономический аспект)»: научный консультант И. А. Сергеева, официальные оппоненты В. В. Голосов, Б. Н. Порфирьев и В. Н. Шитов.
Занимаемые должности:
В 1991—1993 годах — консультант Департамента международных экономических и социальных проблем ООН — DIESA.
В 1993—1996 годах — член Консультативного совета при президенте Европейского банка реконструкции и развития (ЕБРР). В 1995—2000 годах — заместитель директора Российской программы организации инвестиций в оздоровление окружающей среды (проект Всемирного банка по управлению окружающей средой).
В 2001—2011 годах — заведующий кафедрой международных валютно-кредитных отношений МГИМО (У) МИД России. В 2011—2018 годах —профессор кафедры международных финансов МГИМО (У) МИД России.
Награды
25 марта 2009 года В. Ю. Катасонов за многолетнюю плодотворную научно-педагогическую деятельность награждён почётной грамотой МИД РФ.
1 июля 2009 года В. Ю. Катасонов и сотрудники возглавляемой им кафедры получили благодарность от банка ВТБ за серию консультаций.
Общественная деятельность
«Член-корреспондент» общественной организации «Межрегиональная общественная организация Академия экономических наук и предпринимательства».
C января 2012 года возглавляет незарегистрированную некоммерческую организацию «Русское экономическое общество им. С. Ф. Шарапова» (РЭОШ).
Шеф-редактор бизнес-приложения «Наше дело» к журналу «Переправа».
Автор множества публицистических произведений, десяти монографий, соавтор и составитель учебников.
Автор публицистического фильма «Мировая кабала» (4 части по 25 минут), созданного в 2014 году спутниковым и интернет-телеканалом КПРФ «Красная Линия».
Постоянный автор канадского информационного ресурса Global Research и других зарубежных электронных изданий.
Дипломант Международного конкурса деловой журналистики «PRESSЗВАНИЕ» (Россия) в 2014 и 2015 годах.
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch - библиотеку глубокого обучения для языка Python - один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
В этой книге
- Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.
- Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.
- Обзор традиционных понятий и методов NLP.
- Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).
- Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков
- Предсказание и модели преобразования последовательностей.
- Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.
Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомьтесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием, так что "страшные" аббревиатуры DQN, DRQN, A3C, PPO и TRPO вскоре перестанут вас пугать. Вы узнаете об агентах, которые учатся на человеческих предпочтениях, DQfD, HER и многих других последних достижениях RL.
Прочитав книгу, вы приобретете знания и опыт, необходимые для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением в реальных проектах, и войдете в мир искусственного интеллекта.
В этой книге вы:
• Познакомитесь с основами методов, алгоритмов и элементов RL
• Обучите агента с помощью OpenAI Gym и Tensorflow
• Освоите марковские процессы принятия решений, оптимальность Беллмана и обучение TD
• Научитесь решать проблемы многоруких бандитов
• Овладеете алгоритмами глубокого обучения, такими как RNN, LSTM и CNN
• Создадите интеллектуальных агентов с помощью алгоритма DRQN, которые смогут играть в Doom
• С помощью DDPG научите агентов играть в Lunar Lander
• Отправите агента на автогонки, используя метод DQN.
Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.
Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.
- Разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях
- Создайте сеть GAN с нуля
- Освойте работу с генеративные моделями генерации текста
- Узнайте, как генеративные модели помогают агентам выполнять задачи в рамках обучения с подкреплением
- Изучите BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN и многое другое.
© 2018 - 2026 Магазин День. 
- Адрес: Россия, г.Москва
- Телефоны: +7(499) 350-17-79
- Email: pochta@den-magazin.ru
ул.Коровий Вал, 1Ас1, 3-й этаж ТЦ Добрынинский.
График работы магазина
ПН-ВС с 10:00 до 22:00
