Digital skills, Саморазвитие

ТОП-3 книги для самостоятельного изучения нейронных сетей

Время прочтения: 3 мин.

Нейронные сети продолжают менять мир настолько быстро, что нужно не только учиться использовать новые технологии, но и жить среди них. Появляются и новые высокооплачиваемые специальности. К примеру – специалист, умеющий создавать искусственные нейронные сети под различные прикладные задачи.

Но путь к освоению перспективной IT профессии – долгий. Начинать нужно с математики, затем переходить к статистике и т.д.

Курсов и книг, посвященных этой теме достаточно много. В этой статье мы хотим поделиться несколькими книгами, которые изучили сами и расскажем почему вам тоже их стоит прочесть:

  1. Петцольд Ч. «Код. Тайный язык информатики»

Если вы не изучали программирование и не погружались с головой в высшую математику, а ваша специальность далека от компьютерных технологий, то эта книга – для вас. Автор начинает с азов компьютерной истории, сложные вещи объясняются на пальцах, но без примитивизма.

Для того чтобы познакомить с кодированием информации автор приводит в пример шрифт Брайля и азбуку Морзе (рассказывает о передачи информации на расстоянии, используя фонарики), а затем, ближе к концу книги переходит к объяснению языка ассемблера и машинного кода.

Используя лампочки и батарейки, автор рассказывает о совсем простых устройствах, и, постепенно переходит к объяснению устройства стационарного компьютера. Преимущества этой книги  — последовательность и простое изложение сложных вещей. Оценят даже гуманитарии. Она помогает настроить инженерное мышление у читателя. Ведь хорошая база знаний и понимание принципов работы компьютерных технологий – это первый большой шаг на пути к востребованным знаниям.

2. Томас Х. Корман. «Алгоритмы. Построение и анализ»

Эту мне книгу посоветовали уже опытные ИТ-специалисты. Напоминает справочник, объемом больше 1000 страниц. Рекомендую изучать частями (каждая глава – относительно самодостаточна).

В книге автор рассматривает самые разнообразные алгоритмы. Они описаны простым человеческим языком и с применением псевдокода, который понятен тому, кто знаком с программированием.

Описание алгоритмов на естественном языке дополняется псевдокодом, (это дает возможность реализовать алгоритм на любом языке программирования, который вам знаком). Обилие теоритического материала сопровождается большим количеством иллюстраций, элементарными рассуждениями и простыми приближенными оценками.

Это не художественная литература, поэтому новичкам, особенно тем, кто не знаком с математическим анализом советую — неспешное вдумчивое прочтение.

3. Рашид Тарик «Создаем нейронную сеть»

Книга разделена на две части: теория и практика.

Автор достаточно просто объясняет теоретические аспекты. Их знание необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Во второй части рассматривается пример создания собственной сети, умеющей распознавать рукописный текст с точностью до 98% (с использованем языка Python). Расматриваются этапы – подготовки тренировочных данных, тестирование нейросети, улучшение результатов.

Автор показывает нам, что изначально строит скелет кода. И важно понимать, что он будет изменен в процессе тестирования для улучшения результатов.

Все повествование сопровождается иллюстрациями (это плюс для тех, кто лучше воспринимает визуальную информацию).

Если вы только начинаете разбираться в этой области – рекомендую. Для продвинутых специалистов – рекомендую прочитать несколько статей из уже опубликованных на сайте:

  1. Использование нейронной сети в анализе видео — ссылка
  2. Нейронные сети: теория и практика — ссылка
  3. MASK-RCNN: на предобученных весах — ссылка
Советуем почитать