эйай ньюз
63.8K subscribers
1.48K photos
790 videos
7 files
1.8K links
Культурно освещаю самые и не самые важные новости из мира AI, и облагораживаю их своим авторитетным профессиональным мнением.

В свободное время работаю как Staff Research Scientist в Meta Generative AI в Швейцарии.

Aвтор: @asanakoy

PR: @ssnowysnow
Download Telegram
На рождество получил отличный подарок. Это библия Reinforcement Learning от Ричарда Саттона. Второе дополненное издание — особенно крутое.

Собираюсь за праздники подтянуть базу по RL. Советую эту книгу всем, кто хочет реально разобраться, на каких принципах работают, например:
- ChatGPT (это без комментариев)
- AlphaGo (победил чемпиона Европы в игру Go)
- AlphaStar (AI, который обыгрывает профессионалов в StarCraft)
- MuZero (умеет профессионально играть в кучу игр сразу, включая Go, шахматы, Atari и др)
- OpenAI Five (AI, который выносит людей в Доту 2)
и другие современные AI агенты.

❱❱ Вот тут есть PDF версия книги.

#книги
The Little Book of Deep Learning

Карманная книга по DL от профессора из Женевского Университета François Fleuret. Всего 160 страниц размером с экран телефона, где очень ёмко описываются основные принципы Глубокого Обучения с отличными иллюстрациями.

Классно подойдёт для того чтобы освежить знания перед собеседованиями либо для быстрого входа в DL (желательно, конечно, пользоваться и другими источниками параллельно).

• По ссылке можно бесплатно скачать PDF, отформатированную специально для удобного чтения на мобильных телефонах.

• Либо можно заказать бумажный вариант. #книги

@ai_newz
Принес вам 14 книг по Machine Learning для прочтения в 2024 году

Вкатывающимся в ML архиважно иметь структурированную информацию для обучения. Чтобы избежать головокружения от длины списка, советую для начала выбрать по одной книге из каждой секции и вперёд штудировать!

🧠 Фундамент
1. Deep Learning: Foundations and Concepts (Bishop & Bishop, 2023)
2. Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville, 2016)
3. The Little Book of Deep Learning (Fleuret, 2023). [тык]
4. Mathematics for Machine Learning (Deisenroth, Faisal, Ong, 2020)
5. Probabilistic Machine Learning (Murphy, 2012-2023)
6. Linear Algebra and Learning from Data (Strang, 2019)

💻 Более практические
7. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition (Géron, 2022)
7. Dive into Deep Learning (Zhang et al., 2023)
9. Designing Machine Learning Systems (Huyen, 2022)
10. Fundamentals of Data Engineering (Reis & Housley, 2022)

🤗 LLM-ки
11. Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition (Tunstall, von Werra, Wolf, 2023)
12. Hands-On Large Language Models (Alammar and Grootendorst, 2024 - WIP)

🎉 Генеративный AI
13. Generative Deep Learning, 2nd Edition (Foster, 2023)
14. Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models (Cuenca et al., 2024 - WIP)

Многие из книг можно найти в интернете бесплатно. Список, конечно, не исчерпывающий, но довольно вместительный.

Часть списка подготовил мой знакомый из Hugging Face, Omar Sanseviero, а я его дополнил. #книги #books

@ai_newz
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Иногда стоит освежать базу. Я сегодня вечером читаю Линейную Алгебру.

Наверное одна из лучших книг по Линалу - это учебник "Introduction To Linear Algebra" Гилберта Стрэнга, профессора из MIT.

Американские учебники в целом лучше объясняют интуицию за математическими объектами по сравнению с советскими. Тут и мотивация и примеры использования в других областях науки. Очень рекомендую для поднятия или повторения базы по линейной алгебре именно учебник Стрэнга, у него как раз в прошлом году вышло 6-ое издание. #книги

@ai_newz