ТОП-10+ полезных книг по Нейросетям. Лучшие из лучших

Всем привет. Сегодня мы расскажем о литературе, полезной для тех, кто хочет подружится с нейросетями.

Нейронные сети открывают множество новых возможностей, благодаря им появилось множество новых профессий в программировании.

Одна из них – тестировщик AI. Ее суть в том, чтобы проверять работу искусственного интеллекта, выявлять недостатки, подсказывать, как их исправить.

Еще один вариант заработка на ИИ – продавать продукцию, созданную им. Вам в Ютубе попадалась реклама о том, как кто-то нарисовал рисунки для раскраски и продал ее на Амазон? Или создал книгу рецептов, которую также продал? Вам необязательно уметь рисовать или готовить, чтобы сделать такую раскраску или книгу. Все за вас сделают нейросети.

Но нейронные сети способны и на большее. Так, именно с их помощью создают нейронные имплантаты, которые вживляют в мозг для улучшения его функций.

В общем, вариантов использования нейронных сетей много. Главное – освоить их. Вы можете пройти обучение по Artificial Intelligence (AI) или курсы по Machine Learning. Поможет в этом представленная литература по нейронным сетям. Также полезными будут книги по Machine Learning.

Содержание

Книги по Нейросетям — ТОП-15 лучших для новичков
1. «Антология машинного обучения. Важнейшее исследование в области ИИ за последние 60 лет» от Терренса Сейновски
2. «Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» от Яна Лекуна
3. «Создаем нейронную сеть» от Тарика Рашида
4. «Глубокое обучение» от Бенджио Иошуа, Яна Гудфеллоу, Аарона Курвилля
5. «Глубокое обучение на Python» от Франсуа Шолле
6. «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» от Сергея Никуленка, Кадурина А., Архангельской Е.
7. «Грокаем глубокое обучение» от Эндрю Таск
8. «Машинное обучение на R. Экспертные техники для прогностического анализа» от Бретта Ланца
9. «Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей» от Дэвида Фостера
10. «Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам» от Шая Шалева-Шварца и Шая Бен-Давида
11. «Автобиография нейросети» от ChatGPT
12. «Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы» от Эндрю Гласснера
13. «Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика» от Эндрю Гласснера
14. «Биологическое и компьютерное зрение» от Гэбриела Креймана
15. «Машинное обучение с участием человека» от Роберта Монарха (Манро)
Заключение

Книги по Нейросетям — ТОП-15 лучших для новичков

Если вы дружите с нейронными сетями, у вас точно будет хорошая интернет-профессия. Нейронные сети появились относительно недавно, но уже успели прочно войти в нашу жизнь.

В ближайшее время они, скорее всего, будут стремительно развиваться. А значит у специалиста Artificial Intelligence (AI) точно будет хорошая, стабильная, высокооплачиваемая работа. Введением в эту работу станет список представленной литературы.

1. «Антология машинного обучения. Важнейшее исследование в области ИИ за последние 60 лет» от Терренса Сейновски

Это масштабный научный труд, охватывающий изучение искусственного интеллекта еще с прошлого столетия. Прочитав данное пособие, вы узнаете, как зарождался AI, как постепенно переходил из области научной фантастики в реальность, как выглядела древняя нейронная сеть.

Этот учебник будет интересен не только специалистам по нейросетям, но и людям, которые хотят узнать, как возникли нейронные сети. Подойдет в первую очередь для чайников. С его помощью вы, может быть, и не узнаете, как работает Open AI и ChatGPT, как сделать так, чтобы новая нейронная сеть генерировала правильные изображения.

Но здесь рассказано об общих принципах работы нейронных сетей. Эти принципы актуальны как для алгоритмов гугл, так и для ChatGPT. Это основа и база, которая поможет вам лучше понять ИИ. Можно купить бумажную книгу и скачать электронную версию.

2. «Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» от Яна Лекуна

Это пособие в первую очередь для тех, кто собирается заняться machine learning. Оно рассказывает об особенностях машинного интеллекта. Как устроен «мозг» машины? Какие его особенности? Как машина обучается? Что для этого нужно? Чем машинное «мышление» отличается от нашего? И почему нам не грозит восстание машин. По крайней мере, в ближайшее время.

На эти и другие вопросы вы найдете ответы в данном учебнике. Если предыдущий охватывает всю историю развития нейросетей, то это скорее рассказывает об особенностях современного ИИ.

Однако уделяется внимание и истории развития нейронных сетей. В частности, рассказывается о сверточных нейронный сетях, которые нацелены на эффективное распознавание объектов.

3. «Создаем нейронную сеть» от Тарика Рашида

Если два предыдущих пособия больше связаны с теорией, чем с практикой, то это как раз о практике.

Оно расскажет, как создавать нейросети. Написано простым и доступным языком, оно поможет вам создать собственную нейронную сеть, даже если у вас нет суперсовременного компьютера.

Спойлер: для создания этого ИИ понадобится знание Pyton. Здесь вы также найдете информацию об этом языке программирования. Автор данного пособия является специалистом в области Pyton и имеет степень магистра в области machine learning.

Прочитав его книгу, вы сможете не только создать нейросеть, но и обучить ее. Таким образом, у вас будет готовый продукт, который можно пробовать продвигать.

4. «Глубокое обучение» от Бенджио Иошуа, Яна Гудфеллоу, Аарона Курвилля

Это пособие о deep learning AI. Прочитав его, вы узнаете, как работают алгоритмы искусственного интеллекта, как соцсети определяют, что показывать конкретному пользователю, как устройство распознает речь, и многое другое.

Кроме того, вы узнаете, как использовать математические знания при создании ИИ.

Прочитав данный учебник, вы поймете, как работает artificial intelligence. Без этого невозможно создание собственной нейросети. Один из авторов «Глубокого обучения» – Ян Гудфеллоу – работал в Google, Apple, OpenAI. Дополнено яркими, цветными иллюстрациями.

5. «Глубокое обучение на Python» от Франсуа Шолле

Глубокое обучение (deep learning) – это тип machine learning. Его особенность в том, что оно наделяет ИИ возможностью учится на опыте.

Пайтон – один из самых известных языков программирования. На нем доступно не только deep learning. Изучив этот язык, вы сможете даже написать собственную нейросеть.

Автор пособия – создатель библиотеки Keras – одной из самых больших библиотек для работы с нейронными сетями. Прочитав «Глубокое обучение на Pyton», вы освоите deep learning, а также азы языка пайтон.

Учебник написан в достаточно легкой манере, так что даже новичок быстро освоит все, что здесь написано и начнет обучать нейросети. А со временем может даже создаст собственную. Дополнено черно-белыми иллюстрациями, которые помогут вам быстрее освоить написанное.

6. «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» от Сергея Никуленка, Кадурина А., Архангельской Е.

Это пособие относительно новое – оно было написано в 2024 году. Ориентировано на новичков, тех, кто просто хочет больше узнать об искусственном интеллекте, и конечно же, тех, кто хочет заработать на нейросетях.

Не важно, определились вы, как будете использовать AI, или нет – этот учебник поможет вам узнать о нем больше. А может быть, и определится, как именно вы заработаете на ИИ. Или как использовать его в своей работе и повседневной жизни.

Написана легким, увлекательным языком, содержит минимум кода. Дополнена черно-белыми иллюстрациями, которые помогут вам быстрее освоить написанное.

7. «Грокаем глубокое обучение» от Эндрю Таск

Представленное пособие научит вас конструировать нейросети с нуля. Это намного проще, чем вы думаете. Вам не нужно быть гением математики или информатики.

Достаточно школьного курса алгебры и элементарных знаний в программировании. Все остальное за вас сделает язык Python и библиотека NumPy.

Данное пособие будет полезно не только тем, кто хочет создать собственный artificial intelligence. Но и тем, кто просто хочет разобраться, как работают нейросети. Прочитав книгу, вы освоите:

теорию электронного обучения;
приемы создания и обучения artificial intelligence;
работу с естественным языком;
федеративное обучение;
работу с конфиденциальными данными;
и многое другое.

Дополнено черно-белыми иллюстрациями, которые помогут вам лучше освоить написанное. Учебник для чайников, но и опытные программисты найдут здесь много интересного.

8. «Машинное обучение на R. Экспертные техники для прогностического анализа» от Бретта Ланца

Это пособие посвящено языку R. Он предлагает ряд полезных методов обучения искусственного интеллекта. В том числе и deep learning. Прочитав представленный учебник, вы научитесь применять AI и его алгоритмы для решения повседневных задач – как в быту, так и в бизнесе. Вы узнаете:

какие есть основы machine learning на конкретных примерах;
как использовать данные МО при помощи языка R;
как угадывать события при помощи деревьев решений, правил, опорных векторов;
как оценивать и прогнозировать числовые и финансовые данные при помощи регрессивных методов;
как с помощью AI моделировать сложные процессы;
какие есть новейшие технологии в МО;
и многое другое.

Написано легким, доступным языком, так что пособие прочитает даже новичок. Дополнено черно-белыми иллюстрациями, которые помогут вам быстрее освоить написанный материал.

9. «Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей» от Дэвида Фостера

Нейросети умеют рисовать. Но они умеют это делать только потому, что их научили. Генеративное deep learning как раз об этом. О том, как научить искусственный интеллект рисовать.

Прочитав это пособие, вы ознакомитесь с основными методами генеративного deep learning. Начнете с основ – глубокого обучения на базе Keras, потом перейдете к передовым алгоритмам.

По сути, перед вами полный курс по генеративному deep learning. Прочитав данный учебник, вы сможете научить рисовать созданный вами искусственный интеллект.

10. «Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам» от Шая Шалева-Шварца и Шая Бен-Давида

Это учебник для студентов средних и старших курсов, рассказывающий об алгоритмах МО. Прочитав представленное пособие, вы ознакомитесь с фундаментальными и базовыми принципами МО. Дополнена схемами и черно-белыми иллюстрациями, которые помогут вам быстрее освоить написанный материал.

11. «Автобиография нейросети» от ChatGPT

Перед вами пособие, написанное нейронной сетью. Она позволит вам посмотреть на искусственный интеллект глазами самого искусственного интеллекта.

Нейросеть расскажет вам, как она устроена, как появилась и как развивалась. Кроме того, в представленной книге AI поделится своим мнением насчет этики, безопасности, собственного будущего и влияния искусственного интеллекта на общество.

Прочитав данное пособие, вы узнаете о возможностях ИИ, его основных компонентах, поймете, как он функционирует и в чем суть нейросетей.

Издание дополнено яркими, цветными иллюстрациями, созданными AI.

12. «Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы» от Эндрю Гласснера

Это пособие в большей степени теоретическое. Прочитав его, вы узнаете, как можно использовать нейросети в повседневной жизни. Здесь нет сложных трехэтажных формул. Здесь только основная информация о машинном обучении и глубоком обучении, поданная в интересной и увлекательной форме, дополненная яркими, цветными иллюстрациями.

Пособие предназначено не только для специалистов, занимающихся МО. Она будет полезна музыкантам, врачам, инженерам, ученым, руководителям – словом всем, кто хочет облегчить свою жизнь с помощью нейросетей. Разумеется, для начинающих это то, что нужно. Однако опытным специалистам по МО это пособие покажется слишком простой.

После нее рекомендуем усвоить полученные знания на практике и прочитать следующий том – «Глубокое обучение. Практика».

13. «Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика» от Эндрю Гласснера

Продолжение пособия «Глубокое обучение без математики. Основы». Если в первой части вы получили теоретические знания, то теперь освоите все это на практике. Как и предыдущее пособие, данный учебник ориентирован не только на специалистов МО, но и на широкую аудиторию тех, кто интересуется нейросетями. Дополнена яркими иллюстрациями.

14. «Биологическое и компьютерное зрение» от Гэбриела Креймана

Это пособие о зрении искусственного интеллекта. Прочитав его, вы узнаете, как искусственный интеллект видит мир. Книга состоит из двух основных частей.

В первой части автор рассказывает о зрении человека. Вы узнаете, как нервные окончания различают свет, как они получают импульсы, как эти импульсы попадают в мозг, как в мозгу формируется картинка.

Во второй части рассматривается «зрение» искусственного интеллекта. Вы узнаете, как нейронная сеть видит мир, как это зрение сформировать. Пособие для широкой аудитории интересующихся компьютерным зрением.

Будущему специалисту по нейросетям будет полезна, поскольку раскрывает один из важных аспектов создания нейросети – «зрение» искусственного интеллекта.

15. «Машинное обучение с участием человека» от Роберта Монарха (Манро)

Что бы ни делал искусственный интеллект, лучшие результаты он показывает благодаря сотрудничеству с человеком. Это пособие – как раз о том, как работать с ИИ.

Прочитав его, вы научитесь распознавать обучающие данные для маркировки, семантической сегментации, распознавания объектов и другого. Начинается пособие с простого, переходит к сложному. Научит вас взаимодействовать с искусственным интеллектом.

Заключение

Здесь представлен список литературы, которая поможет вам освоить нейросети и заработать на этом. Однако еще лучше читать их, параллельно проходя курсы по нейросетям. На курсах вы получите не только теоретические, но практические знания.

А какие книги по нейросетям можете порекомендовать вы?

Пока – пока.

Книги по Нейросетям: ТОП-10+ лучших для начинающих