03.05.2026 11:07
Пост канала «Архиватор | IT» от 03.05.2026
🌎 The Elements of Differentiable Programming (2024)
❔ Чему вы научитесь:
Вы освоите концепцию дифференцируемого программирования, которая стирает грань между классическими алгоритмами и нейросетевыми архитектурами. Книга научит применять автоматическое дифференцирование (AutoDiff) для оптимизации сложных вычислительных графов, работать с современными фреймворками вроде JAX и PyTorch, а также интегрировать обучаемые компоненты в традиционные программные системы. Вы разберете математический фундамент градиентного спуска и научитесь создавать кастомные слои, функции потерь и симуляции, параметры которых могут автоматически оптимизироваться под заданные метрики.
"The Elements of Differentiable Programming" — это передовой взгляд на будущее разработки программного обеспечения и искусственного интеллекта. Руководство предназначено для ИИ-исследователей и дата-саентистов, которым тесно в рамках стандартных моделей Deep Learning. Оно учит воспринимать любую программу как математическую функцию, которую можно дифференцировать и улучшать, открывая дорогу к созданию гибридных систем для физических симуляций, робототехники и генеративного дизайна.
➡️ Скачать курс
Архиватор
❔ Чему вы научитесь:
Вы освоите концепцию дифференцируемого программирования, которая стирает грань между классическими алгоритмами и нейросетевыми архитектурами. Книга научит применять автоматическое дифференцирование (AutoDiff) для оптимизации сложных вычислительных графов, работать с современными фреймворками вроде JAX и PyTorch, а также интегрировать обучаемые компоненты в традиционные программные системы. Вы разберете математический фундамент градиентного спуска и научитесь создавать кастомные слои, функции потерь и симуляции, параметры которых могут автоматически оптимизироваться под заданные метрики.
"The Elements of Differentiable Programming" — это передовой взгляд на будущее разработки программного обеспечения и искусственного интеллекта. Руководство предназначено для ИИ-исследователей и дата-саентистов, которым тесно в рамках стандартных моделей Deep Learning. Оно учит воспринимать любую программу как математическую функцию, которую можно дифференцировать и улучшать, открывая дорогу к созданию гибридных систем для физических симуляций, робототехники и генеративного дизайна.
➡️ Скачать курс
Архиватор