Лучшие книги про нейросети на русском языке

Книга поэтапно знакомит читателя с устройством нейросетей. Первые главы посвящены пониманию взаимосвязи машинного обучения и нейронных сетей. По ходу книги автор все больше углубляется в тему и раскрывает уже процессы, функции и переходит к более сложным темам.

Книга была написана для студентов, участников научных исследований и практикующих специалистов.

Преимущества:

• книга в виде учебника: после каждой главы приведены задания для решения;
• тема описана простым языком;
• много подтвержденной информации: теоремы и их доказательства;
• приведены иллюстрации, что упрощает понимание материала;
• много ссылок на дополнительную литературу.

Изложена основная концепция глубокого обучения и как мощные вычислительные компоненты привели к научным прорывам в компьютерных технологиях.

Книга начинается с истории зарождения идеи, объясняет основные компоненты. Вторая часть посвящена современным открытиям и достижениям в этой сфере. Сложная тема описана в доступном для понимания материале. Дает глубокие познания в машинном обучении.

Преимущества:

• много советов, которые можно применят в практике;
• наличие примеров и объяснений;
• соблюдается баланс теории и практики.

Недостатки:

• явно не для новичков;
• для понимания желательно иметь ещё под рукой более серьезный математический справочник.

В книге дается информация для читателей, которые хотят разобраться в основах нейронных сетей. В ходе прочтения можно научиться программировать сети, не имея опыта и каких-либо углубленных знаний в математики. Автор предоставляет материал для изучения области с нуля и без использования машинного обучения.

Преимущества:

• подходит новичкам;
• не требует сложных расчетов и пониманий математических алгоритмов;
• автором сделаны выводы, которые помогают укрепить материал, и не усложняют понимание сути вопроса.

Основной целью книги является ввести в курс дела читателя и объяснить все о нейронных сетях, технологии глубоко обучения и искусственном интеллекте. В книге представлено более 20 реалистичных моделей нейронных сетей, написанных на Python с использованием библиотеки Keras.

Описаны функциональные возможности библиотеки и методы ее расширения и усовершенствования. Также приведены примеры изучения материала с учителем и без него. В большей степени книга ориентирована на уже опытных специалистов в области глубокого обучения.

Преимущества:

• наличие реальных примеров кода, которые легко понять и применить в своих проектах;

Недостатки:

• теория описана не очень понятно;
• в переводе есть неточности;
• довольно поверхностное рассмотрение темы.

Американский футуролог и технический директор компании Google делает огромные ставки на развитие и проектирование человеческого мозга. Но его популярный прогноз говорит о том, что к 2045 году искусственный интеллект станет все больше развиваться.

А человеческий мозг просто перестанет его понимать и воспринимать, поэтому после этого переломного момента что-либо спрогнозировать будет очень сложно. Книгу стоит прочитать для того, чтобы быть подготовленным к изменениям и усвоить всю глобальность проблемы человечества.

Преимущества:

• раскрывает устройство мозга и секреты человеческого мышления;
• читателю видно, что автор рассматривает тему с разных сторон: он и заворожен прогрессивным процветанием искусственного интеллекта и с другой стороны ему страшно, что человечество может погибнуть из-за эволюции разума.

Недостатки:

• некоторые моменты непонятно описаны, приходится читать одну и ту же строчку несколько раз;
• неточности в переводе;
• опечатки в тексте.

Автор книги является создателем самой мощной библиотеки для работы с нейронными сетями – Keras. И сложные вещи он объясняет очень просто, чтобы читатель сразу смог уловить мысль и начать практиковаться. Книга условно поделена на две части. В первой дана теоретическая информация основ. Во второй части автор сделал упор на практические знания. Там приведены уже конкретные задачи и способы их решения. Это позволяет закрепить полученные знания и начать применять их на практике. Книгу будет легче понять специалистам, которые уже имеют опыт работы с R.

Преимущества:

• вся информация разложена по полочкам;
• стиль написания не занудный и скучный, а довольно интересно читать;
• наличие примеров и заданий для закрепления полученных знаний.

Недостатки:

• иногда тема описывается поверхностно;
• опечатки в тексте;
• мягкая обложка.

Автор книги пытается донести и описать мысль, связанную с развитием искусственного интеллекта. Грозит ли это вымиранием человечества? В книге рассматриваются вопросы под разным углом.

Что если сверхаразум будет помогать людям,  или же наоборот, взбунтуется и начнет уничтожать. Автор выдвигает предположения развития такой перспективы и дает свои прогнозы. Анализируя нынешние разработки, автор утверждает, что игнорировать эту проблему невозможно. Нужно просчитать ответную реакцию и оградить себя от опасности.

Преимущества:

• интересно будет почитать тем, кто интересуется темой сверхразума;

Недостатки:

• предположения автора не подтверждены фактами;
• размазанное описание и очень мало конкретики;
• поверхностное рассмотрение темы, больше непонятных и растянутых размышлений автора.

Книга выступает в роли справочника по введению в практику и теорию по нейронным сетям. Она предназначена для тех, кто только начинает разбираться в этой сфере, и хочет освоить более качественный материал. В книге осветлены основные теоретические аспекты и основы, которые необходимы для понимания системы в самом начале без достаточной базы знаний.

В практической части автор пошагово описывает этапы создания кода, на основе которого создается нейронная сеть на языке Python.

Преимущества:

• машинное обучение описано автором просто и понятно;
• подходит для начинающих;
• поэтапная инструкция дает возможность самому начать писать код для нейронной сети.

Недостатки:

• немного завышена цена (1200 руб);
• не хватает практических заданий после прохождения материала;
• опечатки в коде.

Выводы

1. Специально для начинающих разработчиков написаны книги: Нейронные сети. Эволюция. Каниа Кан, Глубокое обучение на R. Франсуа Шолле, Создаем нейронную сеть. Рашид Тарик.
2. Для общего развития, чтобы больше узнать информации о теме развития сверхразума стоит прочитать Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. Ник Бостром и Эволюция разума. Рэй Курцвейл.
3. Чтобы специалистам поднять свой уровень навыков и заполнить пробелы в знаниях необходимо прочитать Глубокое обучение. С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская.