1. "Deep Learning" (Искусственные нейронные сети)
Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль
Эта книга является фундаментальным ресурсом для тех, кто хочет углубленно изучить нейронные сети. Авторы — признанные эксперты в области глубокого обучения, предоставляют теоретическую базу и практические примеры, которые помогают читателям понять сложные концепции.
2. "Pattern Recognition and Machine Learning"
Кристофер Бишоп
Эта книга идеально подходит для студентов и инженеров, желающих систематизировать знания в области статистического машинного обучения. Книга изложена достаточно доступно и включает множество примеров и упражнений.
3. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow"
Орельен Жерон
Эта книга представляет собой отличное практическое руководство по созданию ИИ-моделей с помощью популярных библиотек Python. Автор объясняет сложные идеи простым языком и предлагает множество кода, который можно испытать в действии.
4. "Artificial Intelligence: A Modern Approach"
Стюарт Рассел и Питер Норвиг
Это одна из самых уважаемых книг в области ИИ, которая охватывает широкий спектр тем от логики и планирования до обучения и восприятия. Книга используется в качестве учебника во многих университетах по всему миру.
А какую книгу вы сейчас читаете?