AI LLM ИИ Машинное обучение для приложений высокого риска. Подходы к ответственному искусственному интеллекту Год публикации: 2025 Авторы: Джеймс Кертис Парул Панди Патрик Холл Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с... Подробнее »
LLM Python Базовые алгоритмы машинного обучения на языке Python Год публикации: 2023 Авторы: Андрей Созыкин Антон Долганов Михаил Ронкин Учебно-методическое пособие посвящено изучению основ анализа данных и реализации базовых алгоритмов машинного обучения на языке Python. Целью данного пособия является формирование у... Подробнее »
AI LLM Python Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения Год публикации: 2025 Автор: И. Куликова Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их... Подробнее »
AI LLM Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио Год публикации: 2026 Автор: Иммануэль Труммер Большие языковые модели (LLM) позволяют оптимизировать и ускорить решение практически любой задачи в области анализа данных. Освойте методы для анализа больших массивов... Подробнее »
AI LLM Python Debugging Machine Learning Models with Python Год публикации: 2023 Автор: Ali Madani «Отладка моделей машинного обучения с помощью Python» — это всеобъемлющее руководство, которое проведет вас через весь спектр освоения машинного обучения, от фундаментальных... Подробнее »
AI LLM ИИ Designing Deep Learning Systems Год публикации: 2023 Авторы: Chi Wang Donald Szeto Системы глубокого обучения — это компоненты и инфраструктура, необходимые для поддержки модели глубокого обучения в производственной среде. Книга « Проектирование систем глубокого обучения»,... Подробнее »
AI LLM ИИ Грокаем глубокое обучение с подкреплением Год публикации: 2026 Автор: Мигель Моралес Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением привносит этот... Подробнее »
AI LLM Python ИИ Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов, 2-ое издание Год публикации: 2024 Авторы: Кайл Галлатин Крис Элбон Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена... Подробнее »
AI LLM ИИ Machine Learning for High-Risk Applications Год публикации: 2023 Авторы: James Curtis Parul Pandey Patrick Hall За последнее десятилетие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/МО) получили широкое распространение. Однако отсутствие надзора за их повсеместным внедрением привело к... Подробнее »
LLM Python Ray Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении Год публикации: 2023 Авторы: Макс Пумперла Ричард Ляо Эдвард Оукс В книге излагаются основы работы с фреймворком распределенных вычислений с открытым исходным кодом Ray, который упрощает процесс масштабирования вычислительно интенсивных рабочих нагрузок... Подробнее »
AI LLM Python TinyML Hands-on TinyML Год публикации: 2023 Автор: Rohan Banerjee TinyML — это инновационная технология, которая наделяет небольшие и ограниченные в ресурсах периферийные устройства возможностями машинного обучения. Если вас интересует развертывание моделей... Подробнее »
AI LLM ИИ Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на Matlab Год публикации: 2023 Автор: Питер Корк В этой книге теоретические основы компьютерного зрения подкреплены многочисленными примерами с использованием специализированного пакета инструментов для MATLAB. Читатель ознакомится с ключевыми понятиями... Подробнее »
AI LLM Python RAG ИИ ИИ-ассистенты на Python: применяем LLM, GPT, RAG на практике Год публикации: 2026 Автор: Максим Воробьев Цель книги: предоставить читателю доступные и понятные шаги по созданию ИИ-ассистентов и ИИ-агентов на языке Python, поэтому книга написана в формате практического... Подробнее »
AI LLM ИИ Байесовские модели восприятия и действия. Современный взгляд на принципы работы мозга Год публикации: 2024 Авторы: Вэй Цзи Ма Дэниел Голдрайх Конрад Кёрдинг Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода – метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных... Подробнее »
AI LLM ИИ Математика в машинном обучении Год публикации: 2024 Авторы: А. Альдо Фейзал Марк Питер Дайзенрот Чен Сунь Он Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно... Подробнее »
AI LLM Python ИИ Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ Год публикации: 2026 Авторы: Лука Массарон Марк Райан Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более... Подробнее »
