Давайте будем настоящими, действительно кажется, что Ай идет за нами, нравится нам это или нет.
И, конечно, некоторые скажут:
— Эээ, это не для меня.
Однако мало кто подумает:
«Хм, это может быть мой выдающийся момент!»
Я понимаю, сомневаюсь. Честно говоря, я тоже не в восторге от ажиотажа и шумихи, но я думаю, что важно сократить ажиотаж из импульса.
Если вы относитесь к тем редким породам, которые хотят выделиться с помощью искусственного интеллекта, то я рекомендую прочитать эти пять высоко оцененных и рецензированных книг, чтобы называть себя хорошо образованным профессионалом в области искусственного интеллекта:
Математическая теория ИИ
Глубокое обучение (2016 г.), авторы Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенжиои Аарона Курвилля.
питон
Глубокое обучение с помощью Python, (2021), 2-е изд. по Франсуа Шолле и Парное издание Ф.С. Холле 2-е изд. Репозиторий GitHub
SciKit-Learn, Keras, TensorFlow
Практическое машинное обучение с помощью SciKit-Learn, Keras и TensorFlow (2019 г.), авторы Aurélien Géron и AGeron’s paired 3rd ed. Репозиторий GitHub
ПиТорч
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn (2022 г.), авторы Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili и Парный репозиторий Rasbt на GitHub.
R
Глубокое обучение с R (2022) Франсуа Шолле, Томаш Калиновски и Дж. J. Allaire, а также Парное издание Т-Калиновского, 2-е изд. Репозиторий GitHub
Хотя в конечном итоге вам придется выполнить некоторые практические работы, я рекомендую вам сесть и медленно освоиться, прочитав сначала эти книги. Почувствуйте нажатия клавиш и ключевые слова, которые они используют.
Наслаждайтесь чтением и никогда не прекращайте учиться!