Национальный исследовательский
Мордовский государственный университет
Личный кабинет

Что прочитать сегодня? Книжные коллекции из Айбукс

17.04.2026
Что прочитать сегодня? Книжные коллекции из Айбукс Уважаемые пользователи! Предлагаем познакомиться с изданиями из коллекции «Системы искусственного интеллекта», рекомендованные Министерством науки и высшего образования Российской Федерации. В коллекцию вошли книги по машинному обучению, нейросетям, анализу данных и применению ИИ в различных отраслях.

Все материалы доступны онлайн — достаточно авторизоваться в ЭБС «Айсбук» под своим логином и паролем.



Коул Анирад. Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow. — Санкт-Петербург: Питер, 2023. — 624 с. — ISBN 978−5−4461−1840−3. — URL: https://ibooks.ru/bookshelf/386799/reading.
Кем бы вы ни были — инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем, мечтающим создать «вирусное» приложение с использованием ИИ, — наверняка задавались вопросом: с чего начать? Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное — эта книга для вас. Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире.


Николенко С. Глубокое обучение. / С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская. — Санкт-Петербург: Питер, 2020. — 480 с. — ISBN 978−5−4461−1537−2. — URL: https://ibooks.ru/bookshelf/377026/reading.
Перед вами — первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично «человеческих» задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение — в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.


Бринк Хенрик. Машинное обучение. — Санкт-Петербург: Питер, 2018. — 336 с. — ISBN 978−5−496−2 989−6. — URL: https://ibooks.ru/bookshelf/355472/reading.
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения этой тематикой. Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.


Постолит А. В. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python / А. В. Постолит. — Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2021. — 448 с. — ISBN 978−5−9775−6765−7. — URL: https://ibooks.ru/bookshelf/380050/reading.
Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров. Для программистов


Траск Эндрю. Грокаем глубокое обучение. — Санкт-Петербург: Питер, 2020. — 352 с. — ISBN 978−5−4461−1334−7. — URL: https://ibooks.ru/bookshelf/365269/reading.
Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!

Заходите в ЭБС «Айсбук» и открывайте для себя новые знания!