28.01.2026 07:07
Deep Learning and Machine Learning — Python Data Structures and Mathematics
📚 Deep Learning and Machine Learning — Python Data Structures and Mathematics Fundamental: From Theory to Practice (2024)
✍️ Авторы: Silin Chen, Ziqian Bi, Benji Peng
Эта книга представляет собой всестороннее введение в базовые концепции машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Она устраняет разрыв между теоретической математикой и практическим применением, делая акцент на Python как основном языке программирования для реализации ключевых алгоритмов и структур данных.
В книге рассматривается широкий круг тем, включая основы и продвинутые возможности программирования на Python, фундаментальные математические операции, матричные вычисления, линейную алгебру и методы оптимизации, критически важные для обучения моделей ML и DL. Также исследуются более сложные разделы, такие как нейронные сети, оптимизационные алгоритмы и методы частотной области, а также реальные примеры применения больших языковых моделей (LLM) и искусственного интеллекта (AI) в управлении большими данными.
Книга предназначена как для начинающих, так и для продвинутых читателей и подчёркивает ключевую роль математических принципов в разработке масштабируемых AI-решений. На протяжении всего материала приводятся практические примеры и код на Python, что позволяет читателям получить практический опыт применения теоретических знаний для решения сложных задач в ML, DL и аналитике больших данных.
👉 @bfbook
✍️ Авторы: Silin Chen, Ziqian Bi, Benji Peng
Эта книга представляет собой всестороннее введение в базовые концепции машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Она устраняет разрыв между теоретической математикой и практическим применением, делая акцент на Python как основном языке программирования для реализации ключевых алгоритмов и структур данных.
В книге рассматривается широкий круг тем, включая основы и продвинутые возможности программирования на Python, фундаментальные математические операции, матричные вычисления, линейную алгебру и методы оптимизации, критически важные для обучения моделей ML и DL. Также исследуются более сложные разделы, такие как нейронные сети, оптимизационные алгоритмы и методы частотной области, а также реальные примеры применения больших языковых моделей (LLM) и искусственного интеллекта (AI) в управлении большими данными.
Книга предназначена как для начинающих, так и для продвинутых читателей и подчёркивает ключевую роль математических принципов в разработке масштабируемых AI-решений. На протяжении всего материала приводятся практические примеры и код на Python, что позволяет читателям получить практический опыт применения теоретических знаний для решения сложных задач в ML, DL и аналитике больших данных.
👉 @bfbook