Решила поностальгировать над первым учебным пособием по нейросетям, которое я читала. Книжка вышла в 2007 году, а я ходила на спецкурс, который вели по ней то ли в 2014, то ли в 2015 году. В то время это был единственный курс по нейросетям на мехмате (to the best of my knowledge), и читал его сам автор книжки - пожилой уже профессор Голубев. К сожалению, я не нашла полной версии данного учебного материала в интернете, но вот сокращенная версия, которая дает почувствовать стиль изложения: https://www.mathnet.ru/links/0d06f1ed4abeaf72dccbe0fcd18cec74/fpm915.pdf .
Легко видеть, что такое изложение воспринимается намного труднее, чем современные учебные материалы по тем же темам. Также оно содержит много причудливых названий, которые не используются сейчас. И хотя сам профессор был доброжелательным, отвечал на все вопросы и старался, чтобы спецкурс был интересным, воспринимать его все равно было немного трудновато - даже на последнем курсе мехмата.
Тем не менее, именно оттуда я узнала про основы нейросетевых методов - как устроена полносвязная сеть, что такое градиентный спуск, обратное распространение ошибки...
Хорошо, что сейчас все то же самое научились излагать намного доступнее, понаделали хороших фреймворков (в те времена я знала только три варианта: Theano, Sklearn или "сделай сама" - например, в матлаб; Tensorflow, если и существовал, то в совершенно неиграбельном состоянии, а PyTorch ещё и не пахло), и теперь не только старшекурсники мехмата, но и люди с намного меньшим математическим бэкграундом (даже некоторые старшеклассники!) могут заниматься данной областью.
Ну а книжка, конечно, хоть к настоящему моменту и устарела (начинающим, конечно, я уже порекомендую начинать с более современных материалов), но я её все равно с любовью украсила наклейками и храню как память.

#учебные_материалы #учеба_на_мехмате