Книги — Нейронные сети

RU
Глубокое обучение систем компьютерного зрения

Глубокое обучение систем компьютерного зрения

A

М. В. Ронкин, А. Ю. Долганов

AI и ML
RU
Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

A

Эндрю Гласснер

AI и ML
RU
Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

A

Эндрю Гласснер

AI и ML
RU
Глубокое обучение с точки зрения практика

Глубокое обучение с точки зрения практика

A

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

AI и ML
EN
Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

A

Sebastian Raschka

AI и ML
RU
Математика и архитектура глубокого обучения

Математика и архитектура глубокого обучения

A

Кришнанду Чаудхури, Ананья Хоннедевастхана Ашок, Суджай Наруманчи, Девашиш Шанкар

AI и ML
RU
Глубокое обучение на Python. Второе издание

Глубокое обучение на Python. Второе издание

B

Франсуа Шолле

AI и ML
RU
PyTorch. Освещая глубокое обучение

PyTorch. Освещая глубокое обучение

A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

AI и ML
RU
Строим LLM с нуля

Строим LLM с нуля

A

Себастьян Рашка

AI и ML
RU
Глубокое обучение в биологии и медицине

Глубокое обучение в биологии и медицине

A

Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

AI и ML
RU
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

A

Джефф Просиз

AI и ML
RU
Эволюционные нейросети на языке Python

Эволюционные нейросети на языке Python

A

Ярослав Омельяненко

Языки программирования
RU
Грокаем глубокое обучение с подкреплением

Грокаем глубокое обучение с подкреплением

A

Мигель Моралес

AI и ML
RU
Применение нейронных сетей для обработки мультимедийного контента (100 примеров на Python)

Применение нейронных сетей для обработки мультимедийного контента (100 примеров на Python)

A

С.А. Молодяков

AI и ML
RU
120 практических задач

120 практических задач

A

Джейд Картер

AI и ML
RU
Глубокое обучение для чайников

Глубокое обучение для чайников

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

AI и ML
RU
Глубокое обучение: принципы и концепции

Глубокое обучение: принципы и концепции

A

Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

AI и ML
EN
Visual Object Tracking: An Evaluation Perspective

Visual Object Tracking: An Evaluation Perspective

A

Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

AI и ML
EN
Deep Learning Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Artificial Intelligence

Deep Learning Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Artificial Intelligence

A

Giovanni Volpe, Benjamin Midtvedt, Jesús Pineda, Henrik Klein Moberg, Harshith Bachimanchi, Joana B. Pereira, Carlo Manzo

AI и ML
EN
Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers: From Conversational Bots in Customer Service to Medical Image Processing

Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers: From Conversational Bots in Customer Service to Medical Image Processing

A

Armando Vieira, Bernardete Ribeiro

AI и ML
EN
Building LLMs with PyTorch: A step-by-step guide to building advanced AI models with PyTorch

Building LLMs with PyTorch: A step-by-step guide to building advanced AI models with PyTorch

A

Anand Trivedi

AI и ML
EN
Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python

Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python

A

Pramod Singh, Avinash Manure

AI и ML
EN
Modern Computer Vision with PyTorch. Second Edition: A practical roadmap from deep learning fundamentals to advanced applications and Generative AI

Modern Computer Vision with PyTorch. Second Edition: A practical roadmap from deep learning fundamentals to advanced applications and Generative AI

A

V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

AI и ML
EN
TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning

TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning

A

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

AI и ML
EN
Practical Machine Learning with Rust: Creating Intelligent Applications in Rust

Practical Machine Learning with Rust: Creating Intelligent Applications in Rust

A

Joydeep Bhattacharjee

AI и ML
EN
AI Agents and Applications with LangChain, LangGraph and MCP

AI Agents and Applications with LangChain, LangGraph and MCP

A

Roberto Infante

AI и ML
EN
Grokking AI Algorithms, Second Edition: How AI solves complex problems

Grokking AI Algorithms, Second Edition: How AI solves complex problems

A

Rishal Hurbans

AI и ML
EN
Deep Learning with PyTorch, Second Edition: Training and Applying Deep Learning and Generative AI Models

Deep Learning with PyTorch, Second Edition: Training and Applying Deep Learning and Generative AI Models

A

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

AI и ML
EN
Deep Learning with Keras: Implement Neural Networks with Keras on Theano and TensorFlow

Deep Learning with Keras: Implement Neural Networks with Keras on Theano and TensorFlow

A

Antonio Gulli, Sujit Pal

AI и ML
EN
PyTorch: The Practical Guide

PyTorch: The Practical Guide

A

Bert Gollnick

AI и ML
EN
Deep Learning: A Visual Approach

Deep Learning: A Visual Approach

A

Andrew Glassner

AI и ML
EN
Math and Architectures of Deep Learning

Math and Architectures of Deep Learning

A

Krishnendu Chaudhury, Ananya H. Ashok, Sujay Narumanchi, Devashish Shankar

AI и ML
RU
Глубокое обучение на Python. Keras, TensorFlow, PyTorch

Глубокое обучение на Python. Keras, TensorFlow, PyTorch

B

Антонио Гулли, Амит Капур

AI и ML
EN
Building and Training Generative AI Models: A Practical Guide to Generative AI Development and Scaling

Building and Training Generative AI Models: A Practical Guide to Generative AI Development and Scaling

A

Irena Cronin

AI и ML
EN
Programming Neural Networks with Python

Programming Neural Networks with Python

A

Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger

AI и ML
RU
Шаблоны и практика глубокого обучения

Шаблоны и практика глубокого обучения

A

Эндрю Ферлитш

AI и ML
RU
Введение в глубокое обучение

Введение в глубокое обучение

A

Евгений Черняк

AI и ML
RU
Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс

Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс

A

Чару Аггарвал

AI и ML
RU
The Little Learner: чудесное машинное обучение

The Little Learner: чудесное машинное обучение

A

Дэниел П. Фридман, Анураг Мендхекар

AI и ML
RU
Глубокое обучение на Python. Полное руководство по созданию приложений искусственного интеллекта

Глубокое обучение на Python. Полное руководство по созданию приложений искусственного интеллекта

B

Александр Гладков, Евгений Бурнаев

AI и ML
RU
Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком

Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком

A

Оливер Теобальд

AI и ML
RU
Основы искусственного интеллекта: нетехническое введение

Основы искусственного интеллекта: нетехническое введение

A

Том Таулли

AI и ML
RU
Глубокое обучение на Python. Библиотека Keras, TensorFlow и scikit-learn

Глубокое обучение на Python. Библиотека Keras, TensorFlow и scikit-learn

B

Дж. В. Вандер Плас

AI и ML
RU
Программирование на Python для машинного обучения: от основ до создания интеллектуальных приложений

Программирование на Python для машинного обучения: от основ до создания интеллектуальных приложений

B

Игорь Семененко

AI и ML
RU
Создаем нейронную сеть

Создаем нейронную сеть

A

Тарик Рашид

AI и ML
RU
Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный практикум

Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный практикум

A

П. С. Романов, И. П. Романова

AI и ML
RU
Распознавание образов и машинное обучение

Распознавание образов и машинное обучение

A

Кристофер М. Бишоп

AI и ML
RU
Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей

Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей

A

Саймон Принс

AI и ML
RU
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов

Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов

A

Умберто Микелуччи

AI и ML
RU
Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель. 2-е издание

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель. 2-е издание

A

Анатолий Постолит

AI и ML
123 →