Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks

Эта книга представляет собой практическое руководство по математическим основам, необходимым для понимания и работы с глубокими нейронными сетями. Автор, Рональд Т. Кнейзел, имеющий многолетний опыт в машинном обучении, последовательно объясняет ключевые разделы математики, которые лежат в основе современных методов глубокого обучения.

Книга охватывает теорию вероятностей и статистику, линейную алгебру и дифференциальное исчисление, показывая, как эти математические концепции применяются в архитектурах нейронных сетей, процессах обучения и оптимизации. Особое внимание уделяется практическому пониманию, а не абстрактной теории, что делает материал доступным для практикующих специалистов.

Издание включает множество примеров и пояснений, которые помогают связать математические понятия с реальными задачами глубокого обучения. Книга будет полезна как начинающим специалистам по Data Science, так и опытным разработчикам, желающим углубить свои знания в математических основах AI.