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.
Перед вами жизнеописание одного из величайших русских святых — преподобного Сергия, Радонежского чудотворца. "Игуменом земли Русской" называли его еще при жизни. Но жизнь Сергия отнюдь не замыкалась в стенах созданного им Троицкого монастыря; его по праву считают крупным политическим деятелем эпохи Куликовской битвы. Так что же это был за человек? Какую роль сыграл он в истории России? Каковы были его нравственные идеалы и политические взгляды? Как складывались его отношения с "сильными мира сего"? Автор книги, известный историк Николай Сергеевич Борисов, на основании многолетнего и скрупулезного исследования всех сохранившихся источников восстанавливает подлинную, а не легендарную биографию нашего великого соотечественника.
Переписка двух великих русских писателей, Виктора Петровича Астафьева и Валентина Григорьевича Распутина, охватывает период в четверть века — с 1974 по 1999 год. Годы по?настоящему переломные, сложные, противоречивые. На этих страницах вы не найдете "панацейных" рецептов, морализаторства или авторитарных оценок. Зато почувствуете дыхание простой жизни, такой, какая она была, есть… Посредницей между двумя гениями на полтора десятилетия стала Марья Семёновна Астафьева. Теплота и нежность женского голоса просто и естественно вписываются в канву неоднозначных взаимоотношений двух творцов.
У каждого писателя есть свое издательство. И для Валентина Григорьевича, и для Виктора Петровича им стала "Молодая гвардия". Так что совсем не случайно, что эта книга выходит именно здесь.
Перед вами без преувеличения — памятник русской культуры и истории переломных лет. Но лучше просто вчитаемся в свет и уходящую правду, в которой слышится общее сердце…
Из всей ярчайшей биографии разведчика-нелегала Героя Российской Федерации Алексея Михайловича Козлова (1934–2015) рассекречен всего лишь один период: в конце 1970-х годов он сумел получить информацию о тайном создании в Южно-Африканской Республике ядерного оружия. В 1980 году, из-за предательства, разведчик оказался в юаровской тюрьме, где ему прошлось пройти через нечеловеческие испытания — но он не сломился, не сдался. Более того, возвратившись после обмена на Родину, Алексей Михайлович вскоре вновь был направлен на нелегальную работу за границу, что стало случаем воистину уникальным: в любой разведке карьера "провалившегося" разведчика заканчивается. В книге впервые достаточно подробно рассказывается и о других страницах биографии легендарного разведчика, а также — о том человеке, который его предал, изменив воинской присяге и своему Отечеству.
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
