5 бесплатных книг для инженеров ИИ

Введение

При начальном знакомстве с искусственным интеллектом многие тратят немало времени на копирование кода из обучающих материалов, однако осознают, что не постигают истинной сути его функционирования. Настоящее мастерство заключается не только в запуске моделей, но и в понимании причин их эффективности, а также в умении адаптировать их к практическим задачам. Книги по ИИ позволяют глубже разобраться в концепциях, логике и прикладных аспектах этой области, чего не обеспечивают краткие руководства. В рамках данной серии предлагаются рекомендации по бесплатным, но высокоценным ресурсам. Эта публикация адресована всем, кто стремится освоить ИИ, и содержит первые предложения по литературе.

1. Нейронные сети и глубокое обучение

Книга Нейронные сети и глубокое обучение проводит читателя от фундаментальных понятий нейронных сетей к самостоятельному созданию и обучению глубоких моделей. Она начинается с элементарных конструкций, таких как персептроны и сигмоидные нейроны, а затем демонстрирует процесс построения сети для распознавания рукописных цифр. Особое внимание уделяется механизму обратного распространения ошибки, который лежит в основе обучения этих моделей, а также методам их оптимизации с помощью функций затрат, регуляризации, инициализации весов и подбора гиперпараметров. В издании приведены многочисленные примеры кода на Python, позволяющие экспериментировать и наблюдать за взаимодействием компонентов. Материал гармонично сочетает интуитивные объяснения с математическими выкладками, помогая осознать не только механику работы нейронных сетей, но и причины их успеха. Для тех, кто обладает базовыми знаниями математики (линейная алгебра, дифференциальное исчисление), этот ресурс идеален, чтобы выйти за рамки простого использования библиотек и понять внутренние процессы.

Обзор структуры:

• Основы нейронных сетей (персептроны, сигмоидные нейроны, архитектура сетей, классификация рукописных цифр, градиентный спуск, реализация сетей)
• Обратное распространение и обучение (вычисления на основе матриц, предположения о функциях затрат, произведение Адамара, четыре базовых уравнения обратного распространения, реализация алгоритма, улучшение процесса обучения)
• Продвинутые методы обучения (функция затрат кросс-энтропии, переобучение и регуляризация, инициализация весов, выбор гиперпараметров, универсальность нейронных сетей, расширения за пределы сигмоидных нейронов)
• Глубокое обучение и сверточные сети (проблема затухающего градиента, нестабильные градиенты, сверточные нейронные сети, практические реализации, недавние достижения в распознавании изображений, перспективы развития)

2. Глубокое обучение

Глубокое обучение предлагает всесторонний обзор глубокого обучения и механизмов, по которым машины извлекают знания из опыта, последовательно развивая сложные концепции от простых. Издание начинается с необходимых математических основ, включая линейную алгебру, теорию вероятностей, теорию информации и численные методы вычислений, после чего переходит к базовым принципам машинного обучения. Далее рассматриваются современные подходы к глубокому обучению, такие как прямые, сверточные и рекуррентные сети, методы регуляризации и оптимизации, с иллюстрациями их применения в реальных проектах. Кроме того, затрагиваются продвинутые темы, включая автоэнкодеры, генеративное и репрезентативное обучение, а также структурированные вероятностные модели. Ресурс ориентирован на аудиторию с крепкой математической подготовкой, позиционируясь как справочник для исследований или углубленной работы, а не как вводный материал для новичков.

Обзор структуры:

• Факторные модели и автоэнкодеры (PCA, ICA, разреженное кодирование, недообученные и регуляризованные автоэнкодеры, зашумленные автоэнкодеры, обучение на многообразиях)
• Репрезентативное обучение и вероятностные модели (предобучение послойно, трансферное обучение, распределенные представления, структурированные вероятностные модели, приближенное выведение, методы Монте-Карло)
• Глубокие генеративные модели и продвинутые техники (машины Больцмана, сети глубоких убеждений, сверточные модели, генеративные стохастические сети, семплирование автоэнкодеров, оценка генеративных моделей)

3. Практическое глубокое обучение

Ссылка:
Бесплатный курс Практическое глубокое обучение предназначен для тех, кто уже владеет навыками программирования и желает приобщиться к машинному и глубокому обучению на практике. Вместо акцента на теории участники сразу приступают к созданию моделей для реальных задач. Курс охватывает актуальные инструменты, такие как Python, PyTorch и библиотека fastai, демонстрируя полный цикл от подготовки данных до обучения, тестирования и развертывания моделей. Участники работают с готовыми ноутбуками, наборами данных и практическими кейсами, осваивая навыки на деле. Основной упор делается на современных методах подбора подходящих алгоритмов, их валидации, масштабирования и интеграции в производство.

Обзор структуры:

• Основы и обучение моделей (базовые принципы нейронных сетей, стохастический градиентный спуск, аффинные функции и нелинейности, обратное распространение, многослойные персептроны, автоэнкодеры)
• Применение в различных областях (компьютерное зрение с использованием CNN, обработка естественного языка (NLP), включая эмбеддинги и оценку сходства фраз, моделирование табличных данных, совместная фильтрация и системы рекомендаций)
• Продвинутые техники и оптимизация (трансферное обучение, затухание весов, аугментация данных, ускоренный стохастический градиентный спуск (SGD), ResNets, смешанная точность, DDPM/DDIM, внимание и трансформеры, латентная диффузия, супервосстановление)
• Развертывание и практические умения (преобразование моделей в веб-приложения, повышение точности/скорости/надежности, этические аспекты, фреймворки вроде The Learner, операции с матрицами, инициализация/нормализация моделей)

4. Искусственный интеллект: Основы вычислительных агентов

Книга Искусственный интеллект: Основы вычислительных агентов разъясняет принципы ИИ через концепцию «вычислительных агентов» — систем, способных воспринимать, обучаться, рассуждать и действовать. В последнем издании добавлены актуальные темы, такие как нейронные сети, глубокое обучение, причинно-следственные связи, а также социальные и этические аспекты ИИ. Описывается процесс конструирования агентов, их планирования действий и работы в сложных или неопределенных условиях. Каждая глава содержит алгоритмы на Python, кейс-стади и обсуждения реальных сценариев, что позволяет понять как механизмы, так и их обоснование. Это сбалансированное сочетание теории и практики, подходящее для студентов или всех, кто ищет современное и всестороннее введение в ИИ.

Обзор структуры:

• Основы ИИ и агентов (натуральный против искусственного интеллекта, исторический контекст, пространство проектирования агентов, примеры вроде роботов-доставщиков, диагностических ассистентов, систем обучения, торговых агентов и умных домов)
• Архитектуры агентов и управление (иерархическое управление, функции агентов, оффлайн- и онлайн-вычисления, восприятие и действия агентов в окружении)
• Рассуждение, планирование и поиск (решение задач через поиск, обход графов, удовлетворение ограничений, вероятностное рассуждение, методы планирования, включая прямое, регрессионное и частично упорядоченное планирование)
• Обучение и нейронные сети (обучение с учителем, деревья решений, регрессия, переобучение, композитные модели вроде бустинга, архитектуры глубокого обучения (сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформеры), большие языковые модели)
• Неопределенность, причинность и обучение с подкреплением (вероятностное рассуждение, байесовское обучение, неконтролируемые методы, причинный вывод, принятие решений в условиях неопределенности, последовательные решения, стратегии обучения с подкреплением вроде Q-обучения и эволюционных алгоритмов)

5. Этический искусственный интеллект

Статья Этический искусственный интеллект анализирует возможное непредсказуемое или вредное поведение будущих систем ИИ и предлагает подходы к их безопасному проектированию. В начале отмечается, что ИИ может формировать модели мира, значительно превосходящие по сложности человеческие представления, что усложняет внедрение защитных мер. Авторы советуют применять функции полезности (математические формулировки целей ИИ) вместо расплывчатых правил, поскольку они обеспечивают четкость задач. Рассматриваются риски, такие как самообман, когда ИИ искажает свои наблюдения или вознаграждения, непреднамеренные «короткие пути» действий, наносящие вред, и коррупция генератора вознаграждений, при которой ИИ манипулирует своей системой оценки. Предлагаются модели, изучающие человеческие ценности, использующие конечные определения и включающие самомоделирование для анализа собственных действий. Кроме того, обсуждаются более широкие последствия, включая влияние ИИ на общество, политику и будущее человечества.

Обзор структуры:

• Основы и проектирование ИИ (будущий ИИ против современного, инструктирование ИИ, агенты, максимизирующие полезность, обучение моделям окружения, меры интеллекта, этические рамки)
• Поведение ИИ и вызовы (самообман, непреднамеренные инструментальные действия, функции полезности на основе моделей, изучение человеческих ценностей, эволюционирующие и встроенные агенты)
• Тестирование, управление и общество (тестирование ИИ, поведение в реальном мире, политические аспекты, прозрачность, распределение выгод, этические соображения)
• Философское и социальное влияние (поиск смысла, социальные и культурные последствия, мост между вычислениями и человеческими ценностями)

Заключение

Эти ресурсы (книги, статья и курс) охватывают ключевые аспекты, необходимые инженеру ИИ, от нейронных сетей и глубокого обучения до практического программирования, агентного ИИ и этических вопросов. Они прокладывают путь от освоения идей к их реализации в реальных условиях.