📚🤖 Подборка книг по ИИ

▪️Machine Learning For Network Traffic and Video Quality Analysis

Книга начинается с углубления в NTMA, объяснения фундаментальных концепций и обзора существующих приложений и исследований в этой области

▪️Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего

Кейт Кроуфорд — старший научный сотрудник Microsoft, профессор Калифорнийского университета — предлагает нам книгу-исследование, обращая наше внимание на темную сторону успеха и скрытые издержки искусственного интеллекта.

▪️Машинное обучение доступным языком

Относительно небольшое руководство для новичков в машинном обучении. Автор раскрывает базовые понятия, концепции, рассказывает об инструментах и приводит примеры кода. Каждая глава — новый рассказ о том, как разрабатывать модели на базе различных данных

▪️Как учится машина

В книге Лекун делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, помогая читателю яснее представить будущее ИИ, а также связанные с ним проблемы и перспективы

▪️ Создаём нейронную сеть

Книга — введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Автор поэтапно описывает создание функционального кода на языке Python.

🔼Топ свежих книг, которые стоит почитать разработчику

🔸 Нечеткое сопоставление данных в SQL

Это практическое руководство для работы с неидеальными или разнородными данными с помощью SQL. Автор подробно объясняет, как нормализовать данные, удалить дубликаты, и извлечь информацию из сложных форматов, таких как XML и JSON. Основной акцент сделан на реальных кейсах, демонстрирующих, как применять техники нечеткого поиска и сопоставления данных для улучшения их качества и анализа​

🔸 Фундаментальный подход к программной архитектуре: паттерны, свойства, проверенные методы

Книга охватывает широкий спектр тем, начиная от паттернов архитектур и заканчивая практическими методами построения масштабируемых и устойчивых систем. Авторы делятся своим богатым опытом, предоставляя примеры и рекомендации по применению архитектурных принципов в реальных проектах, что делает книгу полезной как для начинающих архитекторов, так и для опытных разработчиков, стремящихся улучшить свои навыки в этой области

🔸 Data mesh в действии

В книге подробно рассматриваются основные принципы Data Mesh, включая владение доменами, управление данными как продуктом, федеративное вычислительное управление и создание самообслуживаемых платформ данных. Читатели узнают, как децентрализовать управление данными для повышения их доступности и безопасности, а также как перейти от традиционных монолитных архитектур данных к более гибким и масштабируемым системам, подходящим для современных требований бизнеса.

🔸 Тюнинг систем: экспериментирование для инженеров от A/B-тестирования до байесовской оптимизации

В книге рассматриваются современные методики, начиная от основ A/B-тестирования и заканчивая более сложными подходами, такими как байесовская оптимизация. Она предназначена для инженеров, занимающихся разработкой ПО, машинным обучением и количественным трейдингом, и помогает выбрать наиболее эффективные инструменты и подходы для улучшения производительности систем. Читатель научится минимизировать затраты на эксперименты и достигать наилучших результатов.