Справочник по ИИ и МО¶
Комплексное справочное руководство по основам искусственного интеллекта и машинного обучения.
Освещенные темы¶
- Математика: Линейная алгебра, математический анализ, оптимизация и теория вероятностей
- Машинное обучение: Классические алгоритмы, выбор модели и оценка качества
- Глубокое обучение: Нейронные сети, обратное распространение ошибки и архитектуры
- Обработка естественного языка: Обработка текста и языковые модели
- Компьютерное зрение: Обработка и распознавание изображений
- Продвинутые темы: Обучение с подкреплением, графовые нейронные сети и многое другое
Начало работы¶
- Новичок в ИИ/МО? → Начните с Математики
- Есть опыт в МО? → Переходите к Машинному обучению или Глубокому обучению
- Нужна быстрая справка? → Посмотрите Руководство быстрого старта
Авторы¶
Сборник помогли составить: Алтана Батуева, Варвара Ахапкина, Каринэ Айрапетянц, Алексей Смирнов, Алексей Тонких, Павел Мамаев, Саит Шарипов
Академические источники: MIT, Stanford, Deep Learning School, Лекции Дьяконова, HuggingFace