Искусственные рекуррентные нейронные сети: обзор литературы для студентов вузов

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

Практическое руководство, которое поможет вам превратиться из новичка в мастера машинного обучения. Но практикующим специалистам по машинному обучению книга тоже пригодится: в последних главах разбираются более продвинутые темы (обработка естественного языка, глубокое обучение, основы обучения с подкреплением).

Авторы предлагают путь из шести шагов, руководствуясь теорией о том, что именно шесть ступеней отделяют человека буквально от чего угодно.

Каждая из глав книги делится на две части. В первой разбираются теоретические концепции, а во второй — их практическая реализация при помощи различных пакетов Python. Чисто математические темы, стоящие за алгоритмами, освещаются на минимальном уровне, достаточном для начала работы с машинным обучением.

Книга предназначена для питонистов, желающих приобрести навыки машинного обучения. Также она будет полезна программистам, владеющим другими языками и занимающимся машинным обучением — если они хотят приобрести навыки реализации ML-алгоритмов на Python.

Учебные материалы по машинному обучению

Машинное обучение становится все более популярной областью, и существует множество учебных материалов, которые помогут вам овладеть этой наукой. Вот несколько рекомендуемых книг и онлайн-ресурсов, которые помогут вам разобраться с основами машинного обучения и его применениями:

1. «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow» (Ориэль Джерон)

Эта книга предлагает практический подход к машинному обучению, используя две популярные библиотеки Python — Scikit-Learn и TensorFlow. Она позволит вам узнать, как создавать и настраивать модели машинного обучения с помощью этих инструментов.

2. «Pattern Recognition and Machine Learning» (Кристоф Бишоп)

Эта книга является классикой в области машинного обучения и покрывает широкий спектр методов и алгоритмов. Она предоставляет читателю фундаментальные знания о теории и практике машинного обучения, а также подробные примеры и изложение материала.

3. «Deep Learning» (Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль)

Эта книга является авторитетным руководством по глубинному обучению. Она покрывает основные концепции и методы, используемые для обучения глубоких нейронных сетей. Книга содержит практические примеры и подробные объяснения, которые помогут вам лучше понять эту сложную область.

4. Coursera (coursera.org)

Coursera предлагает множество онлайн-курсов по машинному обучению, от вводных до продвинутых. Они обучаются мировыми экспертами в области искусственного интеллекта и машинного обучения и предлагают реальные задания, на которых можно применить полученные знания.

5. Kaggle (kaggle.com)

Kaggle представляет собой платформу для соревнований по машинному обучению и анализу данных. Здесь вы можете найти множество наборов данных и задач, на которых можно потренировать свои навыки. Кроме того, вы можете изучить решения и подходы других участников, чтобы узнать новые методы и техники.

Не существует единственной правильной книги или ресурса, чтобы научиться машинному обучению

Важно выбрать тот материал, который соответствует вашим потребностям и уровню подготовки. Запаситесь терпением и начните свое увлекательное путешествие в мир машинного обучения!

Глубокие учебники от О’Рейли

В настоящее время в разработке находятся две книги от O’Reilly:

Глубокое обучение: подход практикующего

Книга практична, написана как для Java-разработчиков, так и для специалистов по данным, и я могу только предположить, что в ней приведены примеры использования инфраструктуры DL4J.

Книга должна быть выпущена в мае 2016 года, и в настоящее время нет доступного содержания (что я мог найти).

Основы глубокого обучения: разработка алгоритмов машинного интеллекта нового поколения

Текущее рабочее содержание этой книги приведено ниже:

  • Нейронная сеть
  • Тренинг Feed Forward Нейронные сети
  • Реализация нейронных сетей в TensorFlow
  • Вне градиентного спуска
  • Сверточные нейронные сети:
  • Обучение встраиванию и представлению
  • Модели глубокого обучения для анализа последовательности
  • Модели глубокого обучения, дополненные памятью
  • Генеративные модели глубокого обучения
  • Глубокое обучение
  • На пути к общему обучению без учителя
  • Обучение чрезвычайно глубоких нейронных сетей

Я взволнован, чтобы получить в свои руки эту книгу.

Искусственный интеллект для .Net: речь, язык и поиск

Описание книги: Издание рассказывает о применении когнитивных служб компании Microsoft и применении на практике набора простых API. В доступной форме описано создание приложений на основе искусственного интеллекта в среде разработки Visual Studio, создание разговорного интерфейса, применение API для обработки распознавания и интерпретации устной речи. Описаны различные модели языка в искусственном интеллекте. Предназначена для широкого круга читателей, интересующихся искусственным интеллектом и возможностями его практического применения, знающих на уровне пользователя базовые сервисы Microsoft.

Искусственный интеллект (учебник): отечественная литература

Не стоит полагать, что базовые и актуальные знания можно подчерпнуть лишь из зарубежных учебников. Отечественные пособия заслуживают не меньшего внимания. Вот 5 книг (включая учебник для ВУЗов), которые вам будут полезны, если вы изучаете основы искусственного интеллекта.

5. Искусственный интеллект (учебник для ВУЗов): основы

Если вы искали хрестоматийных знаний, они все собраны в этой книге. Познакомиться с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний и понятиями нейронных сетей — всё это можно сделать при помощи этого учебника. Учебное пособие поможет познать и овладеть навыками логического проектирования баз данных и программирования на языке ProLog. Теории искусственного интеллекта, модели искусственного интеллекта для извлечения информации, его основы — весь этот материал вы встретите в учебнике, в понятной и несложной форме. Изложенные знания отлично структурированы для того, чтобы использовать их в ВУЗах, общеобразовательных школах, гимназиях и лицеях. Отличный вариант для учебника!

7. Системы искусственного интеллекта (учебник) — Павлов С.Н.

Это учебное пособие предназначено для студентов профильных ВУЗов. К примеру, тех, кто учится по специальности «Компьютерная инженерия» или «ПО для вычислительной техники и автоматизированных систем». В учебнике всё «разложено по полочкам» — базовые принципы, подходы, методы, модели и классификация. Вместе с этим он предназначен уже для тех, кто хоть немного разбирается в теме искусственного интеллекта. Как правило, это уже аспиранты и узкопрофильные специалисты. Таким образом, если вы один из них, для вас эта книга должна быть зачислена в лучшие учебники по искусственному интеллекту. Читайте, не пожалеете.

Машинное обучение и TensorFlow

Описание книги: Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы. Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель – познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.

Литературные источники для начинающих по работе с нейронными сетями

Есть список литературы на русском, которая подойдет для студентов и начинающих знакомство с ИИ. Это топ книг по нейросетям для новичков.

Neural Networks: A Systematic Introduction

Книга Ханса-Петера Зайделя (Hans-Peter Seidel) и Рауля Рохаса (Raul Rojas) – введение в теорию нейронных сетей, описывает основные концепции, алгоритмы, методы обучения. Она начинается с описания структуры нейросети и сравнения ее с биологическим нейроном, затем переходит к теории обработки информации.

В книге описаны различные модели нейронных сетей:

  • рекуррентные;
  • персептрон;
  • многослойный перцептрон.

Рассматриваются основные проблемы машинного обучения, такие как переобучение, выбор гиперпараметров и т.д. Авторы дают инструменты для решения этих проблем.

Pattern Recognition and Machine Learning

Книга написана Кристофером Бишопом (Christopher Bishop), профессором информатики в университете Манчестера. Это обширное введение в МО и распознавание образов, одно из самых популярных учебных пособий в этой области.

Книга охватывает основные понятия математической статистики и методы машинного обучения, такие как наивный Байесовский классификатор, линейная регрессия, решающие деревья, градиентный спуск, многослойные нейронные сети.

Пособие охватывает не только теоретические аспекты МО, но и ряд практических приложений: распознавание рукописных цифр, речи, звуков, выявление спама и т.д.

Книга содержит примеры кода на языке программирования Python, что делает ее полезной для широкого круга читателей от студентов до профессионалов в области машинного обучения.

Programming Collective Intelligence

Книга Тоби Сегарана (Toby Segaran) сосредоточена на использовании статистического анализа для создания интеллектуальных систем, которые могут автоматически улучшать свои результаты через взаимодействие с пользователями.

Основной акцент делается на приложениях коллективного интеллекта, таких как рекомендательные системы, групповая классификация, анализ текстов и др.

Помимо теоретической части, пособие содержит множество практических примеров, которые описывают реализацию различных методов машинного обучения на языках программирования Python и Ruby.

Make Your Own Neural Network

Книга Тарика Рашида (Tarik A. Rashid) написана доступным языком и ориентирована на практическое применение машинного обучения.

Учебник содержит подробное описание того, как создать с нуля собственную нейросеть. Включает в себя примеры кода, инструкции, введение в принципы МО. Автор подробно описал различные типы нейросетей, таких как персептрон, сеть Хопфилда и ограниченный Больцман.

Learning from Data

Учебник, написанный Ясером С. Абу-Мостафой (Yaser S. Abu-Mostafa), Маликом Магдон-Исмаилом (Malik Magdon-Ismail) и Суан-Тьен Лином (Hsuan-Tien Lin), представляет собой всестороннее введение в МО и статистическое распознавание образов.

Авторы используют педагогический подход, предоставляя множество примеров, упражнений и решений. Книга широко используется в университетских курсах машинного обучения по всему миру, получила положительные отзывы от читателей.

Программирование искусственного интеллекта в приложениях

Описание книги: Данная книга посвящена вопросам искусственного интеллекта (ИИ), то есть методам и технологиям, призванным сделать ПО более умным и полезным. Рассмотренные алгоритмы в основном предназначены для встраивания в другое программное обеспечение, что позволяет создавать программы, гибко подстраивающиеся под требования и привычки пользователя. Здесь описан ряд алгоритмов ИИ – нейронные сети, генетические алгоритмы, системы, основанные на правилах, нечеткая логика, алгоритмы муравья и умные агенты. Для каждого алгоритма приведены примеры реализации. Некоторые из этих приложений применяются на практике, другие относятся скорее к теоретическим изысканиям. Так или иначе, автор раскрывает секреты наиболее интересных алгоритмов ИИ, что делает их доступными для более широкой аудитории. Предполагается, что благодаря подробному описанию алгоритмов методики и технологии ИИ займут свое место в списке традиционных программ. Книга призвана помочь разработчикам использовать технологии ИИ при создании более умного программного обеспечения.

Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам

Описание книги: Машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги – познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.

Like this post? Please share to your friends: