Здравствуйте, Chorkov, Вы писали:
C>Порекомендуйте, пожалуйста, хороший учебник по ИИ/нейосетям/etc.
C>Легко находятся курсы, но хотелось бы что-то для самостоятельного обучения.
C>Математику — кажется еще хорошо помню. Программирование, (в т.ч. python) — тоже. C>Т.е. не совсем "с нуля".
Николенко. Глубокое обучение
Там основы с кучей математики.
Здравствуйте, BlackEric, Вы писали:
BE>Николенко. Глубокое обучение BE>Там основы с кучей математики.
У Николенко классный стиль, читать легко. Но эта книга уже не так нова — 2019 год, в качестве практики там стоит вопрос, что лучше использовать современный TensorFlow, чем устаревший Theano. Но сейчас TensorFlow уже не современный, а про Theano никто и не помнит. У него есть видео лекции, но это тоже не книга.
Есть и новая книга: Машинное обучение: основы. Но там только математика и основы, а не глубокие сети и вот это всё современное, что есть у него в лекциях.
Так что если именно Николенко, то вот эту последнюю книгу в качестве основ, а по современным нейросетям что-то другое (не подскажу что конкретно).
Здравствуйте, BlackEric, Вы писали:
BE>Николенко. Глубокое обучение BE>Там основы с кучей математики.
В целом согласен, НО:
1) уже старая, 2018 год;
2) там все на tf, а надо бы на pytorch'е; вроде на github'e энтузиасты переводили код, но немного;
3) у него есть youtube канал, где он все тоже самое рассказывает из года в год
Здравствуйте, Chorkov, Вы писали:
C>Легко находятся курсы, но хотелось бы что-то для самостоятельного обучения. C>Математику — кажется еще хорошо помню. Программирование, (в т.ч. python) — тоже. C>Т.е. не совсем "с нуля".
Но вообще, я бы посоветовал курсы. И желательно направление, одно дело речервые сети, другое для машинного зрения или
синтеза речи. Короче, я бы все-таки советовал курсы + опросил бы болванчиков на сей счет -- DeepSeek, и прочие *gpt.
Здравствуйте, LaptevVV, Вы писали:
LVV>Вообще-то есть классический учебник Рассела и Норвига
Посмотрел содержание этого 4-го издания 2024 года. Учебник не подойдёт для тех, у кого основы уже есть и он хочет пойти ближе к практике. Это просто ученик для студентов условного 1-2 курса, которые ничего не знают кроме базовой математики. Кажется, что взрослым практичным людям с ним только время тратить.
Например, глава "Глубокое обучение" там занимает страниц 60. Понятно, что в плане теории и математики глубокое обучение логично вытекает из предыдущих глав и на его понимание больше и не нужно. Но для того, чтобы разобраться в современном зоопарке решений этого вопиюще мало, а то и не нужно.
Я придерживаюсь диалектического принципа "От живого созерцания к абстрактному мышлению и от него к практике", вот так надо изучать машинное обучение в том числе. В этом плане бесплатные курсы от МФТИ на Степике могут протащить тебя от начала до конца, показать что есть и оставить уже вполне неплохо ориентирующиеся в этом лесу, готового к поглощению теории в той области, которая интересна. А учебники для студентов надо оставить студентам.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Посмотрел содержание этого 4-го издания 2024 года. Учебник не подойдёт для тех, у кого основы уже есть и он хочет пойти ближе к практике. Это просто ученик для студентов условного 1-2 курса, которые ничего не знают кроме базовой математики. Кажется, что взрослым практичным людям с ним только время тратить. N>Я придерживаюсь диалектического принципа "От живого созерцания к абстрактному мышлению и от него к практике", вот так надо изучать машинное обучение в том числе. В этом плане бесплатные курсы от МФТИ на Степике могут протащить тебя от начала до конца, показать что есть и оставить уже вполне неплохо ориентирующиеся в этом лесу, готового к поглощению теории в той области, которая интересна. А учебники для студентов надо оставить студентам.
Вы оба правы. Но по опыту своему могу сказать, что во время практического применения очень часто приходиться возвращаться к учебникам и прорабатывать некоторые главы снова и снова.
N>Например, глава "Глубокое обучение" там занимает страниц 60. Понятно, что в плане теории и математики глубокое обучение логично вытекает из предыдущих глав и на его понимание больше и не нужно. Но для того, чтобы разобраться в современном зоопарке решений этого вопиюще мало, а то и не нужно.
По глубокому обучению есть еще другая классика — Гудфеллоу https://www.litres.ru/book/aaron-kurvill/glubokoe-obuchenie-28259806/
Хочешь быть счастливым — будь им!
Без булдырабыз!!!
Здравствуйте, Sharov, Вы писали:
S>В целом согласен, НО: S>1) уже старая, 2018 год; S>2) там все на tf, а надо бы на pytorch'е; вроде на github'e энтузиасты переводили код, но немного;
Чем TF плох? Они с keras развиваются как и PyTorch.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Например, глава "Глубокое обучение" там занимает страниц 60. Понятно, что в плане теории и математики глубокое обучение логично вытекает из предыдущих глав и на его понимание больше и не нужно. Но для того, чтобы разобраться в современном зоопарке решений этого вопиюще мало, а то и не нужно. N>Я придерживаюсь диалектического принципа "От живого созерцания к абстрактному мышлению и от него к практике", вот так надо изучать машинное обучение в том числе. В этом плане бесплатные курсы от МФТИ на Степике могут протащить тебя от начала до конца, показать что есть и оставить уже вполне неплохо ориентирующиеся в этом лесу, готового к поглощению теории в той области, которая интересна. А учебники для студентов надо оставить студентам.
Здравствуйте, BlackEric, Вы писали:
S>>В целом согласен, НО: S>>1) уже старая, 2018 год; S>>2) там все на tf, а надо бы на pytorch'е; вроде на github'e энтузиасты переводили код, но немного; BE>Чем TF плох? Они с keras развиваются как и PyTorch.
Не скажу чем плох, просто все курсы используют pytorch, интересный мне CV тоже использует pytorch в основном.
Кажется, pytorch просто более популярный.
Здравствуйте, BlackEric, Вы писали:
BE>Чем TF плох? Они с keras развиваются как и PyTorch.
Тот TF, который в книге у Николенко, просто ужасен. Современный намного лучше, если бы он был таким изначально, то ещё не факт, что PyTorch бы так взлетел.
