🚀Эти 20 книг про нейросети сделают тебя экспертом в 2025 году!

🤖 ТОП-20 книг про нейросети: что читать в 2025, чтобы не отстать от ИИ?

Нейросети и машинное обучение уже давно стали не просто тенденцией, а необходимыми инструментами, которые определяют различные сферы нашей жизни, от медицины и финансов до автопилотов и стратегий на платформах. В последние годы эта тема будет набирать популярность, и если вы хотите разобраться в этой области, вам стоит начать с хороших источников знаний. В этой статье мы собрали лучшие книги, которые помогут вам проникнуться в мир нейросетей и глубинного обучения. Независимо от того, новичок ли вы в этом деле или уже имеете опыт, наша подборка позволит вам найти подходящий материал для развития и освоения самых актуальных технологий.

Последние новинки книг про нейросети (на Русском):

Лучшие книги про нейросети (по отзывам):

Подборка литературы по глубокому обучению и нейронкам

Мы составили рейтинг с учетом полезности, актуальности и доступности. В нашем списке есть книги, которые охватывают как базовые принципы нейросетей, так и более глубокие концепции для профессионалов. Многие из них доступны на английском языке, что также будет полезно тем, кто предпочитает работать с литературой на родном языке. Давайте подробно познакомимся с каждой из этих книг, которые открывают перед вами двери в мир машинного обучения и нейронных сетей.

1. «Глубокое обучение», 2017 г.

Автор: Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвиль
Эта книга по глубокому обучению — идеальный ресурс для тех, кто хочет изучить нейронные сети на глубоком уровне. Авторы, признанные эксперты в области искусственного интеллекта, рассказывают о теории и практике глубоких нейронных сетей. Книга включает подробное описание алгоритмов и методов, используемых в современной нейронауке и машинном обучении, и полезна как для студентов, так и для профессионалов.

Книга «Глубокое обучение», изданная в 2017 году, считается одним из самых популярных и полезных ресурсов для тех, кто хочет освоить нейронные сети и искусственный интеллект. Она предназначена для тех, кто уже имеет базовые знания в области машинного обучения и желает углубиться в тему. Автор предоставляет всесторонний подход к изучению глубоких нейронных сетей, начиная от основ и заканчивая сложными архитектурами. Важная особенность книги — акцент на математическую составляющую, которая необходима для полноценного понимания и работы с нейросетями. На страницах книги подробно рассматриваются такие темы, как обучение с учителем, глубокие нейронные сети, сверточные и рекуррентные нейронные сети, а также методы оптимизации. Примеры кода на Python делают материал доступным и практичным для студентов, разработчиков и специалистов, которые хотят повысить свой профессиональный уровень в области искусственного интеллекта. Книга охватывает как теоретические аспекты, так и практические рекомендации, позволяя читателям развивать навыки создания и обучения моделей машинного обучения. Если вы хотите овладеть современными методами машинного обучения и работы с нейронными сетями, эта книга станет отличным путеводителем.

Эта книга — отличное введение в мир глубокого обучения. Автор объясняет основные принципы нейронных сетей доступным языком, так что даже если вы новичок, вам будет легко понять. В книге подробно рассказывается о том, как работает глубокое обучение и какие задачи можно решать с помощью нейросетей. Все примеры приведены на Python, что позволяет не только теоретически понять материал, но и сразу же пробовать применять полученные знания на практике. Отлично подойдет для тех, кто только начинает интересоваться нейронными сетями и машинным обучением.

2. «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow», 2018 г.

Автор: Себастьян Расchка, Вахид Мираджи
Эта книга сосредоточена на практическом применении машинного обучения с помощью популярных Python-библиотек — Scikit-Learn и TensorFlow. В ней объясняются методы классификации, регрессии и кластеризации, а также рассматриваются нейронные сети и глубокое обучение. Отличный выбор для разработчиков, желающих углубить свои знания в применении инструментов машинного обучения.

«Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» — идеальный ресурс для разработчиков и специалистов, стремящихся овладеть практическими навыками работы с двумя самыми популярными библиотеками для машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Книга 2018 года объясняет, как использовать эти инструменты для решения реальных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и другие. Приводятся подробные примеры, показывающие, как применять алгоритмы машинного обучения в реальных проектах. Основное внимание уделено двум ключевым инструментам: Scikit-Learn — для классических методов машинного обучения, и TensorFlow — для работы с нейронными сетями и глубоким обучением. Книга подходит для читателей с разным уровнем подготовки: от новичков до опытных специалистов. Примеры и упражнения помогут не только освоить теорию, но и научат создавать собственные проекты с нуля. Автор акцентирует внимание на том, как использовать данные эффективно, правильно подбирать модели и алгоритмы для различных задач. Эта книга станет незаменимым источником знаний для всех, кто хочет углубить свои знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Если вы хотите научиться решать реальные задачи с помощью машинного обучения, эта книга — то, что вам нужно. Автор объясняет, как использовать популярные инструменты, такие как Scikit-Learn и TensorFlow, чтобы создавать свои собственные модели. Книга простая и практичная, с множеством примеров и пошаговых инструкций. Для новичков это отличный способ научиться работать с реальными данными и применять алгоритмы машинного обучения. Даже если у вас нет большого опыта, книга помогает разобраться и приступить к созданию своих проектов.

3. «Обучение с подкреплением», 2017 год

Автор: Ричард С. Саттон, Андрей Бартו
Книга о методах обучения с подкреплением — ключевой области искусственного интеллекта, где агент обучается на основе взаимодействия с окружением. Описание алгоритмов, таких как Q-обучение и методы на основе политики, помогает читателям понять, как решаются задачи оптимизации и принятия решений в реальных приложениях. Рекомендуется специалистам, работающим в сфере ИИ и робототехники.

Книга «Обучение с подкреплением» (2017 год) — это глубокое введение в один из самых увлекательных и перспективных методов машинного обучения. Обучение с подкреплением используется для создания агентов, которые могут принимать решения и обучаться на основе своих собственных действий и взаимодействия с окружающей средой. Книга раскрывает основные принципы и методы, которые лежат в основе этого подхода, и подробно объясняет, как применять их для решения сложных задач в области робототехники, игр, экономики и других сфер. Особое внимание уделяется математическим основам, а также пошаговым алгоритмам, которые можно применить на практике. В книге представлены примеры и задания, которые помогают лучше понять, как работают различные методы обучения с подкреплением, такие как Q-обучение, методы Монте-Карло и временные разницы. Также рассматриваются современные достижения в области глубокого обучения с подкреплением, включая нейронные сети. Это руководство идеально подходит для тех, кто хочет глубже понять алгоритмы, использующиеся в реальных приложениях, и научиться строить свои собственные модели для решения задач с обучением на основе опыта.

Если вам интересно, как нейросети могут учиться, пробуя разные варианты решений, то эта книга объяснит вам основы обучения с подкреплением. Этот метод используется в таких сферах, как игры, робототехника и даже автономные автомобили. Книга шаг за шагом объясняет, как создавать системы, которые учатся на своих ошибках, улучшая свою работу с каждым шагом. Понятный язык и множество примеров на Python помогут вам разобраться в теме, даже если вы только начинаете свой путь в машинном обучении.

4. «Глубокое обучение на Python», 2018 год

Автор: Франсуа Шолле
Франсуа Шолле, известный разработчик библиотеки Keras, делится практическими методами глубокого обучения с использованием Python. Книга охватывает как основные, так и более сложные аспекты нейросетевых архитектур, включая свёрточные и рекуррентные нейронные сети. Это отличный практический курс для программистов и разработчиков, желающих овладеть инструментами ИИ.

«Глубокое обучение на Python» (2018) является идеальной книгой для тех, кто хочет изучить глубокие нейронные сети с использованием одного из самых популярных языков программирования. Автор приводит подробные примеры и объясняет, как с помощью Python можно создать и обучить нейронные сети для решения различных задач. Книга включает в себя все этапы работы с нейронными сетями — от подготовки данных и выбора модели до реализации алгоритмов с использованием популярных библиотек, таких как Keras и TensorFlow. Это полезный ресурс для новичков и профессионалов, которые хотят улучшить свои навыки работы с глубоким обучением. Каждый раздел книги сопровождается практическими примерами и проектами, которые помогают читателям не только освоить теорию, но и научиться применять полученные знания в реальных ситуациях. Особенность книги заключается в том, что она уделяет внимание не только теоретической части, но и практическому применению знаний, что делает её отличным руководством для разработки собственных проектов в области машинного обучения. Эта книга — необходимый инструмент для всех, кто хочет освоить современные методы глубокого обучения с использованием Python.

Эта книга — настоящая находка для тех, кто хочет научиться использовать глубокое обучение с помощью Python. Она предлагает доступное объяснение того, как работают нейронные сети и какие инструменты можно использовать для их создания. В книге не только объясняются теоретические основы, но и даны практические примеры, которые можно сразу попробовать на компьютере. Если вы хотите понять, как применить глубокие нейронные сети для решения реальных задач, эта книга будет отличным стартом.

5. «Learning From Data», 2012 год

Автор: Яссер А. Салим
Эта книга охватывает основы машинного обучения с акцентом на теоретические и математические аспекты. Она подойдет тем, кто хочет глубже понять статистику и теорию данных. Применение машинного обучения для решения реальных задач объясняется через примеры, и книга идеально подходит для студентов и исследователей в области статистики и аналитики.

«Learning From Data» (2012) — это классика в области машинного обучения, написанная с учетом современного подхода к обучению на данных. Книга дает глубокое понимание основных принципов машинного обучения и используется во многих университетах для обучения студентов. В ней рассматриваются такие темы, как алгоритмы обучения, методы оценки моделей и важность выбора правильных данных для обучения. Автор объясняет, как использовать данные для создания предсказательных моделей и как минимизировать ошибки, связанные с переобучением и недообучением. Книга охватывает широкий спектр алгоритмов, от простых линейных моделей до более сложных методов, таких как нейронные сети и ансамбли моделей. Для каждого алгоритма приводятся теоретические основы, а также примеры, которые помогают читателю на практике закрепить материал. Это обязательная книга для тех, кто хочет освоить машинное обучение на глубоком уровне и научиться разрабатывать эффективные алгоритмы для анализа данных.

Эта книга — классика в мире машинного обучения, и она отлично подходит для новичков. Автор рассказывает о том, как работать с данными, как обучать модели и как делать предсказания. Важно, что всё объясняется на простом языке, без сложной математики, что делает её доступной даже для людей без глубоких знаний в математике или программировании. Это идеальный старт, если вы хотите понять, как обучать модели машинного обучения и применять их на практике.

6. «Deep Learning for Computer Vision with Python», 2017 года

Автор: Сальвадор Гарсия
В этой книге особое внимание уделяется применению глубокого обучения для обработки изображений и компьютерного зрения с использованием Python. Книга описывает множество практических примеров и архитектур нейронных сетей, таких как свёрточные нейросети (CNN). Она будет полезна для специалистов, занимающихся анализом изображений и видео, а также для разработчиков, работающих в области визуального распознавания.

«Deep Learning for Computer Vision with Python» (2017) — это книга, которая сфокусирована на применении глубокого обучения для задач компьютерного зрения. Автор описывает, как использовать нейронные сети для распознавания изображений, видеоанализа и других приложений, связанных с обработкой визуальных данных. В книге приводятся примеры решений реальных задач с использованием Python и таких библиотек, как TensorFlow и Keras. Читатели смогут научиться применять сверточные нейронные сети (CNN), а также другие современные методы для анализа изображений. Каждый пример подкрепляется подробным объяснением теории и кода, что позволяет читателю не только понять, как работает тот или иной алгоритм, но и научиться применять его в своих проектах. Книга идеально подходит для тех, кто хочет углубить свои знания в области компьютерного зрения и научиться создавать высокоэффективные модели для обработки изображений с помощью Python. Это один из лучших ресурсов для начинающих и более опытных разработчиков в сфере искусственного интеллекта.

Если вы хотите научиться использовать глубокое обучение для обработки изображений и видео, эта книга — то, что вам нужно. Она подробно объясняет, как нейросети могут распознавать объекты на картинках, находить лица, анализировать фотографии и многое другое. Автор приводит простые примеры с кодом на Python, которые помогут вам разобраться, как построить свои модели для компьютерного зрения. Отличный выбор, если вы хотите научиться работать с изображениями с помощью нейронных сетей.

7. «Grokking Deep Learning»

Автор: Эдриан Ильиас
«Grokking Deep Learning» — это замечательная книга для тех, кто только начинает изучать глубокое обучение. Эдриан Ильиас объясняет сложные концепции доступным языком с многочисленными примерами. Каждый концепт сопровождается наглядными иллюстрациями и простыми шагами, что делает книгу идеальной для новичков в области ИИ и нейронных сетей.

Grokking Deep Learning — это замечательное руководство для тех, кто хочет понять основы глубокого обучения и научиться работать с нейронными сетями. Книга написана простым и доступным языком, и автор постепенно вводит читателя в сложные концепции, объясняя каждый шаг. Это пособие идеально подходит для новичков, не имеющих предварительных знаний в области машинного обучения, а также для разработчиков, желающих улучшить свои навыки в области глубокого обучения. В книге рассказывается о фундаментальных концепциях нейронных сетей, таких как обучающие данные, функции активации и градиентный спуск, а также о различных типах нейронных сетей и их применении. Автор также предоставляет полезные практические примеры и решения реальных задач с использованием Python. Это отличный старт для тех, кто хочет начать изучать глубокое обучение и познакомиться с основными инструментами и библиотеками, такими как TensorFlow и Keras. Grokking Deep Learning охватывает как теорию, так и практическое применение, что делает его незаменимым ресурсом для всех, кто хочет развиваться в этой области.

«Grokking Deep Learning» — это книга, которая помогает понять основы глубокого обучения. Она написана простым и доступным языком, так что даже если вы новичок, вам будет легко разобраться в ней. В книге рассказано, как работают нейронные сети, как они обучаются и что нужно для того, чтобы начать использовать их в реальных задачах. Всё объясняется через примеры, и книга идеально подходит для тех, кто хочет научиться работать с нейронными сетями с нуля.

8. «The Hundred-Page Machine Learning Book», 2019 год

Автор: Андрея Бурков
«The Hundred-Page Machine Learning Book» — это сжато, но ёмко представленный обзор ключевых понятий машинного обучения. Автор предлагает читателю простой и ясный путь к освоению важных аспектов ИИ и машинного обучения. Это идеальная книга для тех, кто хочет быстро овладеть основами машинного обучения и нейронных сетей.

«The Hundred-Page Machine Learning Book» — это уникальная и краткая книга, которая охватывает основные аспекты машинного обучения всего на 100 страницах. Она подходит для тех, кто хочет быстро погрузиться в основы этой области, не тратя время на длительное изучение объемных трудов. Автор предлагает лаконичное и ясное объяснение фундаментальных концепций машинного обучения, таких как классификация, регрессия, методы ансамблей, нейронные сети и многое другое. Книга ориентирована на тех, кто хочет узнать, что такое машинное обучение, какие алгоритмы используются для решения различных задач и как их можно применить на практике. Этот небольшой, но мощный источник знаний станет отличным введением в мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Каждый раздел книги содержит полезные примеры и задачи, которые помогут читателю лучше понять основные идеи и концепции. Несмотря на краткость, книга даёт достаточно информации, чтобы понять, как работать с данными и использовать алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем.

Эта книга — супер-краткое введение в машинное обучение всего на 100 страницах. Если у вас нет много времени, но вы хотите быстро понять, что такое машинное обучение, то эта книга точно вам подойдёт. Она объясняет основные концепции и алгоритмы, даёт понятные примеры, и за короткое время вы сможете научиться базовым вещам, которые нужно знать в этой области. Книга очень сжата, но при этом предоставляет всю нужную информацию для начала.

9. «Deep Reinforcement Learning Hands-On», 2018 год

Автор: Максим Лапшин
Книга подробно описывает, как использовать обучение с подкреплением для создания умных систем, которые могут взаимодействовать с реальным миром. Применяя Python и TensorFlow, автор даёт пошаговые инструкции по созданию проектов с глубоким обучением и оптимизацией поведения агентов, что идеально подходит для тех, кто работает с роботами и автономными системами.

«Deep Reinforcement Learning Hands-On» (2018) — это практическое руководство, которое помогает понять, как применять методы глубокого обучения с подкреплением для решения реальных задач. Автор книги объясняет, как использовать методы обучения с подкреплением для создания агентов, способных учиться на основе взаимодействия с окружающей средой. Особенность книги заключается в том, что она фокусируется не только на теории, но и на практике, предоставляя множество примеров кода и заданий для самостоятельной работы. Читатели научатся применять алгоритмы Q-learning, политики на основе нейронных сетей, а также изучат работу с библиотеками, такими как TensorFlow и PyTorch. Кроме того, книга охватывает такие важные темы, как оптимизация и настройка гиперпараметров, что поможет читателю создавать более эффективные и точные модели. Если вы хотите освоить глубокое обучение с подкреплением и применить его в таких областях, как игры, робототехника или автономные системы, эта книга — отличный выбор.

Если вам интересно, как обучить компьютерные системы принимать решения, экспериментируя и учась на ошибках, то эта книга для вас. Она рассказывает об обучении с подкреплением — методе, который используется, например, в играх и роботах. В книге подробно объясняется, как создать систему, которая будет учиться на опыте, а также даётся код, чтобы вы могли начать создавать свои проекты. Это практическое руководство, которое идеально подходит для тех, кто хочет научиться применять обучение с подкреплением.

10. «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей», 2018 год

Авторы: Сергей Николенко, А. Кадурин, Екатерина Архангельская
Эта книга раскрывает все основные концепции глубокого обучения и нейронных сетей, объясняя сложные темы с помощью математических формул и примеров. Рекомендуется для опытных разработчиков и тех, кто хочет углубить свои знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

«Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» — книга, которая идеально подходит для практикующих разработчиков с опытом работы в машинном обучении. В этом издании авторы подробно объясняют, как работают нейронные сети, какие математические и алгоритмические основы лежат в их основе, а также как использовать нейросети для решения реальных задач. Книга охватывает все ключевые аспекты машинного обучения и нейронных сетей, начиная с базовых понятий и заканчивая передовыми темами, такими как обучение с подкреплением, сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Особое внимание уделено теоретическим аспектам и математическим формулам, что делает книгу более подходящей для тех, кто уже знаком с базовыми концепциями машинного обучения. Кроме того, авторы приводят примеры практических проектов и решений, что помогает читателю лучше понять, как применять полученные знания в реальных задачах.

Эта книга — отличное руководство для тех, кто хочет углубиться в нейронные сети и разобраться в том, как они работают. Автор объясняет не только основы, но и более сложные аспекты нейронных сетей, такие как рекуррентные и сверточные сети. Книга даст вам чёткое представление о том, как создать свои собственные модели и как их обучать. Примеры и пошаговые инструкции делают её доступной и полезной для тех, кто хочет освоить глубокое обучение.

11. «The Book of Why», 2018 год

Автор: Джуда Перл
«The Book of Why» — это увлекательное исследование причинно-следственных связей и методов, которые помогают научно и практически выявлять причинно-следственные отношения в данных. Джуда Перл делится своими революционными идеями в области статистики и объясняет, как делать обоснованные выводы на основе данных. Книга для тех, кто интересуется теорией и философией ИИ.

«The Book of Why» (2018) — это уникальная книга, написанная известным учёным Джудой Перлом, который является признанным экспертом в области искусственного интеллекта и статистики. В этой книге автор раскрывает концепцию причинно-следственного анализа и объясняет, как с помощью новых математических методов можно более точно анализировать и прогнозировать события. Книга подходит как для специалистов в области статистики и искусственного интеллекта, так и для широкой аудитории, заинтересованной в понимании того, как происходят причины и следствия в нашем мире. Автор развенчивает многие мифы и стереотипы о том, как работают традиционные статистические методы, и предлагает новый подход, который позволяет не просто анализировать данные, но и извлекать из них причинные связи. Это важное пособие для всех, кто работает с данными, а также для тех, кто интересуется искусственным интеллектом, его развитием и применением в реальных задачах.

Если вам интересно, как именно искусственный интеллект может предсказывать причинно-следственные связи, то эта книга будет для вас. Джуда Перл, автор книги, объясняет, как можно анализировать причины и следствия в данных, а также как правильно подходить к решению задач с использованием машинного обучения. Книга предназначена для тех, кто хочет не просто обучать модели, но и понимать, как они принимают решения.

12. «Introduction to Deep Learning», 2018 год

Автор: Сандро Сканси
В книге «Introduction to Deep Learning» рассматриваются основные концепции глубокого обучения и нейронных сетей. Простой язык и примеры на Python делают книгу отличным выбором для новичков в этой области. Подходит для студентов и начинающих разработчиков, желающих освоить фундаментальные принципы глубокого обучения.

«Introduction to Deep Learning» (2018) — это книга, которая подходит для тех, кто хочет начать свой путь в мире глубокого обучения. Автор предлагает ясное и доступное введение в тему, объясняя основные понятия и методы, которые лежат в основе современных нейронных сетей и глубоких моделей. В книге рассматриваются такие ключевые темы, как обучение с учителем, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), а также методы оптимизации и регуляризации. Книга идеально подходит для новичков, так как она не перегружена сложной математикой, но даёт достаточно знаний для того, чтобы начать работать с реальными проектами. Автор также приводит примеры кодов и объясняет, как использовать популярные библиотеки, такие как TensorFlow и Keras, для создания и обучения нейронных сетей. Это отличный ресурс для тех, кто хочет понять основные принципы работы нейронных сетей и научиться применять их в реальных задачах.

Эта книга — отличное введение в глубокое обучение. Она объясняет все основные принципы работы нейронных сетей, и даже если вы только начинаете, то сможете понять, как это всё работает. В книге также рассказывается о том, как обучать нейросети, какие алгоритмы использовать и как применять их для решения реальных задач. Простые примеры и понятное объяснение сделают процесс обучения приятным и увлекательным.

13. «Machine Learning Yearning», 2018 год

Автор: Эндрю Ын
Эндрю Ын делится важными стратегическими принципами, которые помогут оптимизировать проекты машинного обучения и повысить их эффективность. Книга ориентирована на практическое применение машинного обучения в реальных задачах и помогает научиться диагностировать ошибки и улучшать алгоритмы. Рекомендуется профессионалам и тем, кто уже знаком с основами машинного обучения.

«Machine Learning Yearning» (2018) — это книга, написанная Эндрю Ыном, одним из ведущих специалистов в области машинного обучения. В этой книге автор делится своим опытом и знаниями о том, как строить успешные проекты в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Книга не является традиционным учебником, а скорее руководством для разработчиков, которые хотят улучшить свои навыки и научиться правильно подходить к решению проблем в области машинного обучения. Автор объясняет, как анализировать и настраивать проекты, как работать с данными, а также даёт полезные советы по выбору правильных алгоритмов и архитектур. Это идеальный ресурс для тех, кто хочет улучшить свой подход к машинному обучению и создавать более эффективные и точные модели для решения реальных задач.

Если вы хотите научиться правильно подходить к созданию проектов с использованием машинного обучения, эта книга поможет вам разобраться, как строить свои проекты, чтобы они были успешными. Эндрю Ын, один из самых известных экспертов в этой области, делится полезными советами, которые помогут вам избегать ошибок и строить более эффективные модели. Это больше книга для тех, кто уже имеет базовые знания в машинном обучении и хочет улучшить свой подход к решению задач.

14. «Interpretable Machine Learning», 2019 год

Автор: Кристоф Молнар
Книга посвящена важной теме интерпретируемости моделей машинного обучения. В ней обсуждаются методы объяснения сложных алгоритмов и нейросетей, что особенно важно для работы с глубокими нейронными сетями. Книга подходит для специалистов, работающих в сфере ИТ и аналитики, а также для исследователей, занимающихся этическими аспектами ИИ.

«Interpretable Machine Learning» (2019) — книга, которая поможет читателям понять, как интерпретировать модели машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети. В современной практике важно не только построить модель, но и понять, как она принимает решения. Эта книга раскрывает методы и подходы, которые помогают сделать алгоритмы более прозрачными и интерпретируемыми. Автор рассматривает различные методы интерпретации, такие как локальная интерпретация, влияние признаков на предсказания и методы объяснения черных ящиков. Книга включает в себя примеры реальных приложений и задач, что позволяет читателям лучше понять, как использовать эти методы в своих проектах. Это важное пособие для всех специалистов, работающих с машинным обучением, а также для тех, кто заинтересован в этике и прозрачности ИИ.

Когда мы строим модели машинного обучения, важно не только, чтобы они хорошо работали, но и чтобы мы понимали, как они принимают решения. Эта книга расскажет вам, как сделать модели более понятными и прозрачными. В ней описаны методы, которые позволяют «расшифровывать» решения нейросетей и других моделей. Книга будет полезна тем, кто хочет не только строить модели, но и понимать, почему они принимают те или иные решения.

15. «Neural Networks and Deep Learning», 2015 год

Автор: Майкл Нильсен
Майкл Нильсен в своей книге объясняет основы нейронных сетей и глубокого обучения, начиная с простых концепций и заканчивая более сложными моделями. Книга включает теоретические объяснения и примеры на Python, что делает её идеальным учебником как для новичков, так и для опытных специалистов в области искусственного интеллекта.

«Neural Networks and Deep Learning» (2015) — это одна из самых популярных и доступных книг по теме нейронных сетей и глубокого обучения. Майкл Нильсен, автор книги, объясняет основные принципы работы нейронных сетей и как они могут быть использованы для решения сложных задач в области искусственного интеллекта. Книга охватывает такие темы, как обучение нейронных сетей, обратное распространение ошибки, методы оптимизации и многое другое. Автор также подробно объясняет, как на практике обучать модели с использованием Python и TensorFlow. Эта книга является отличным ресурсом как для новичков, так и для более опытных разработчиков, которые хотят углубить свои знания в области глубокого обучения. Благодаря доступному стилю написания и пошаговым объяснениям, книга помогает читателю не только понять теорию, но и научиться применять полученные знания для создания и обучения реальных моделей.

Если вы хотите освоить основы нейронных сетей и глубокого обучения, то эта книга — отличный выбор. В ней объясняется, как работают нейронные сети и как можно их использовать для решения различных задач. Книга начинается с простых понятий и постепенно переходит к более сложным темам. В ней много примеров с кодом, и она идеально подойдёт для тех, кто хочет изучить нейронные сети с нуля.