Построение систем машинного обучения на языке Python – Л. П. Коэльо и В. Ричарт (ru) 2016

Знакомит с применением машинного обучения для лучшего понимания природы данных.

#book #junior #python

Python и машинное обучение – С. Рашка (ru) 2017

Описаны библиотеки (Scikit-learn, Theano, Keras), рассмотрены вопросы от анализа мнений до нейронных сетей.

#book #beginner #python

Нейросети на JavaScript

#note #beginner #js

Оригинал: Neural networks from scratch for Javascript linguists

Перевод: Нейросети с нуля для JavaScript разработчиков

Введение в искусственный интеллект – Ясницкий Л. Н. (ru) 2008

Изложены подходы, применяемые при создании систем ИИ: технология экспертных систем и нейросетевые технологии.

#book #middle #theory

Сверточная сеть на Python (ru) 2017

#note #middle #theory #python

Романтика искусственного интеллекта – Потопахин В. В. (ru) 2017

О том, чем занимаются специалисты по ИИ, какие задачи выполняют машины, и какие технологии могут появиться в будущем.

#book #beginner

Нейронные сети. Полный курс – С. Хайкин (ru) 2006

Рассмотрены основные парадигмы искусственных нейронных сетей, содержит их строгое математическое обоснование.

#book #junior #theory

Нейронные сети для начинающих (ru) 2017

#note #beginner #theory

Логика сознания (ru) 2016

#note #middle #theory

Основы статистики (ru)

Знакомит с основными понятиями и методами математической статистики.

#course #junior #theory

Рассмотрены статистические методы и принципы, стоящие за ними. Затронуты такие темы, как анализ номинативных данных, непараметрические критерии и методы понижения размерности. Подробно рассматриваются темы в области регрессионного анализа, разбираются такие важные вопросы как повторные измерения в статистике и смешанные регрессионные модели.

+ Основы статистики
+ Основы статистики. Часть 2
+ Основы статистики. Часть 3

Практический Machine Learning (ru)

Учит решать конкретные бизнес-задачи при помощи машинного обучения.

#course #beginner #python