Начать разбираться в нейросетях: 7 главных книг для новичков

Моя предыдущая подборка книг в разделе «Программирование» была интересна тем, кто сам хоть немного, но уже занимается разработкой. А сегодня я вам покажу книги, которые может освоить человек еще не открывший для себя прекрасный мир машинного обучения.   

Более того – некоторые из этих книг прочтут и поймут гуманитарии. Да-да! Никакого жесткого матана и скучной теории – только практика, немного простого кода и вот вы уже… Кстати, что?   

Хотите начать разбираться в нейросетях? А зачем? Давайте я сам попробую дать ответ на этот вопрос. Последние годы бум нейросетей сокрушает интернет. Каждый месяц ученые обучают сетку новым трюкам, каждый месяц появляется стартап, который предлагает новый продукт на основе нейросетей. Вы узнаете, откуда они берутся и куда движутся. Способны ли мы создать искусственный интеллект? Или вы сами захотите сделать свой сильный ИИ?  

Область нейросетей – это не только стартапы и миллионные инвестиции. Это также часть нашего мира, которая с каждым днем обретает вес. Ужиться в мире, где самообучающиеся машины станут нормой, будет трудно, если вы не обладает хотя бы базовыми знаниями о том, как устроен механизм функционирования новой компьютерной реальности.   

Вот лишь несколько причин. Возможно, у вас есть своя. Некоторые книги (смотрите описание) помогут больше узнать учащимся курсов, так или иначе связанных с машинным обучением.   
Deep Learning  

Потрясающая книга о сверточных нейронных сетях  — это действительно очень важная книга, которую рекомендуют многие успешные разработчики... и не только они. «Написанная тремя экспертами, "Deep Learning" является единственной всеобъемлющей книгой в этой области», — так сказал Элон Маск, и если вы верите в надежность автопилота Tesla и перспективы проекта OpenAI, то и в книгу эту поверите.   

«Deep Learning» дает столько матетматики, сколько вам необходимо, концентрируясь на фундаментальных основах машинного обучения. В «Deep Learning» описываются методы глубокого обучения, используемые специалистами-практиками в промышленности, в том числе глубокие сети прямого распространения, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, методы Монте-Карло, построение сетевой модели и т.д.    

Вы узнаете, как далеко челвоечество продвинулась по пути обработки естественного языка, распознавания речи, компьютерного зрения. За 800 страниц, которые вы быстро освоите, вы узнаете о нейросетях столько же, сколько узнает студенты факультетов ИИ-направленности за год обучения. Электронная версия книги выложена в открытый доступ.    

Neural Networks: A Systematic Introduction   

Классика жанра, фундаментальный труд 1996 года из эры до глубокого обучения. Если вы хотите не только познакомиться с предметом машинного обучения, но и стать специалистом в этой области, стоит изучить книгу досконально – в ней дается глубинное понимание концепции нейронных сетей. Автор предлагает изучить теоретические законы и модели на примере биологии. Да, каждый человек с рождения обладает своей собственной нейронной сетью, спрятанной под глазами и между ушами. Понимая, как работает наш мозг, мы лучше понимаем, как строить искусственный нейронные сети.   

Programming Collective Intelligence    

Одна из лучших книг по основам машинного обучения, написанная за несколько лет до того, как нейросети обрели культовый статус. Но возраст ей не помеха — методы коллаборативной фильтрации, байесовская фильтрация, метод опорных векторов сохраняют актуальность. Изучив эти методы вы легко научитесь разбираться в принципах построения современных сетей.    

Затрагиваются принципы работы поисковых систем (поисковые роботы, индексы, механизмы запросов и алгоритм PageRank), алгоритмы оптимизации, неотрицательная матричная факторизация и другие темы.  

Make Your Own Neural Network  

Пошаговое путешествие по математике нейронных сетей к созданию собственных сеток с помощью языка программирования Python. Не пугайтесь, это книга предъявляет крайне низкие требования к уровню знаний читателя. Не умете программировать? Простой и понятный язык Пайтон (он же у нас в России – питон) словно создан для того, чтобы на нем шло обучение. Из математика вам не понадобится почти ничего – вернее, хватит обычных школьных знаний. Дальше авторы сами вас возьмут за руку и поведут в прекрасный мир умных машин.   

Книга дает представление о нейросетях самому широкому кругу читателей. Хватит страдать от того, что вы филолог! Читайте книгу и вы научитесь не только писать код на Python, но и создавать свои собственные нейронные сети, обучая их распознавать различные изображения, включая рукописный текст. Математика в книге тоже есть, но она не заставит кричать от ужаса (что возможно, если область вашей деятельности сильно далека от алгоритмов) — математические идеи, лежащие в основе нейронных сетей, даются с большим количеством иллюстраций и примеров.  Также у книги есть прекрасный одноименный блог с большим количеством полезных статей.   

Learning From Data   

Продолжаем погружаться в мире машинного обучения – нашим путеводителем (аквалангом для моря знаний!) станет Learning From Data, рекомендованная различными вузами в качестве учебного пособия. У книги три автора и каждый из них эксперт в области машинного обучения. Кроме того, у книги есть собственный сайт, который постоянно обновляется, благодаря чему пособие сохраняет актуальность до сих пор.

Artificial Intelligence: A Modern Approach    

Еще одно важное учебное пособие, знакомящее с теорией и практикой создания  искусственного интеллекта, предназначенное для учащихся первых курсов вуза. Книга используется в качестве введения в тему на огромном количестве курсов по  датай сайнс и различных предметах, связанных с ИИ. Если вас интересует применение нейросетей именно для создания искусственного интеллекта, с нее можно начать путь в этой увлекательной и очень сложной области. Книга в открытом доступе представлена на сайте: http://aima.cs.berkeley.edu/

Нейронные сети. Полный курс

Что касается книг по нейросетям на русском, то полезных из них очень мало. Самой известной считается серия книг «Нейронные сети. Полный курс» Саймона Хайкина.    

Надеюсь, что вооружившись несколькими книгами, вы станете настоящим профессионалом в этой области или начнете лучше разбираться в этом интересном предмете. В любом случае не забывайте, что лучше способ освоить новую для себя область – начинать применять на практике знания для решения своих повседневных задач.