нейросеть

Искусственный интеллект с примерами на Python, Джоши П., 2019.

   Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В агой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте, и научитесь писать функциональный код
Мы начнем с рассмотрения общих концепций искусственною интеллекта, после чего перейдем к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Эта книга предназначена для программистов, которые пишут код на языке Python и хотели бы применять алгоритмы искусственного интеллекта для создания прикладных программ.

Искусственный интеллект глазами хакера, 2025.

   Эта книга — сборник лучших, тщательно отобранных статей из легендарного журнала «Хакер». Рассмотрены современные подходы к использованию искусственного интеллекта в области информационной безопасности. Описаны методы обхода ограничений ChatGPT, рассмотрено применение нейросетей для написания эксплойтов и поиска уязвимостей в коде. Представлены практические кейсы использования GPT-4 на багбаунти, приведены способы выманивания паролей с помощью чат-ботов и QR-кодов. Даны рекомендации по применению нейросетей и языковой модели Llama для анализа и поиска критичных данных в коде программ. Отдельное внимание уделено генеративному ИИ: показана карта его возможностей, а также способы улучшения изображений с помощью нейросетей. Книга станет ценным источником знаний для тех, кто хочет изучить искусственный интеллект через призму хакерских технологий.

Графовые нейронные сети на Python, Лабонн М., Груздев А., 2025.

   Графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании теперь пытаются применить их повсюду: в системах рекомендаций еды, видео и поиска романтических партнеров, для выявления фейковых новостей, проектирования микросхем и 3D-реконструкции.
Прочитав книгу, вы научитесь создавать собственные графовые наборы из табличных или исходных данных, преобразовывать узлы и ребра в высококачественные эмбеддинги, реализовывать графовые нейронные сети с использованием PyTorch Geometric, выполнять классификацию узлов, генерацию графов, предсказание связей, выбирать лучшую модель в зависимости от вашей задачи.
Издание предназначено специалистам по анализу и обработке данных, а также будет полезно разработчикам на Python и студентам вузов, желающих приобрести знания по одной из самых популярных архитектур ИИ.

Нейросети для тренера и методолога, От идеи тренинга до готовой программы с ChatGPT, Claude и AI-инструментами, Шапошников С.

   Стэн Шапошников — коуч, разработчик тренингов, консультант и предприниматель с более чем 25-летним опытом в сфере обучения взрослых, развития компетенций и создания образовательных программ.
На протяжении своей карьеры Стэн разрабатывал и проводил тренинги, фасилитационные сессии, программы развития руководителей и обучающие проекты для специалистов из различных отраслей бизнеса. Его ключевая специализация — создание практических систем обучения, которые помогают участникам не просто получать знания, а внедрять их в работу и достигать измеримых результатов.
Стэн является автором многочисленных тренинговых программ, методических материалов, воркбуков и инструментов для профессиональных тренеров.

Эти странные новые разумы, Как ИИ научился говорить и что это знач, Саммерфилд К., 2025.

   Взгляд изнутри на большие языковые модели (LLM), совершающие революцию в наших отношениях с технологиями; исследование их удивительной истории, того, что они могут и должны делать для нас сегодня, и путей их развития в будущем — от пионера в области ИИ и нейробиолога. В этом доступном, актуальном и авторитетном исследовании самой радикальной технологии в мире нейробиологии специалист в области ИИ Кристофер Саммерфилд изучает, что на самом деле требуется для создания мозга с нуля. Мы вступили в мир, где подкупающе человекоподобные чат-боты, такие как ChatGPT, Claude и Bard, кажутся способными говорить и рассуждать подобно нам — и уже начинают менять все, что мы делаем. Но может ли ИИ «мыслить», «знать» и «понимать»? Каковы его ценности? Чьи предубеждения он закрепляет? Способен ли он лгать, и если да, сможем ли мы это распознать? Угрожает ли их появление самому нашему существованию? Книга «Эти странные новые разумы» прослеживает эволюцию разумных говорящих машин.

Цифровой дворецкий, Всё про ИИ, Твой гид по миру, который уже изменился, Колин И.

   Мир стремительно меняется: заголовки новостей пестрят упоминаниями нейросетей, а искусственный интеллект проникает во все сферы. Если вы чувствуете, что пропустили «цифровую революцию», и слова «Промпт» или «нейронка» вызывают у вас легкую панику - эта книга для вас.
«Цифровой дворецкий» - это путеводитель, который объясняет суть ИИ без кода и математических формул. Автор проводит читателя по пути от идей А. Тьюринга до ChatGPT, разбирая, как на самом деле думают машины и почему их не стоит бояться.
Из книги вы узнаете.
Как ИИ прошел путь от мечты фантастов до смартфона.
Что происходит «под капотом» у нейросетей и почему они ошибаются.
Как приручить ИИ: основы составления запросов для работы и жизни.
Правда ли, что роботы заберут нашу работу, и как остаться востребованным в новую эпоху.
Эта книга поможет вам перейти от страха и непонимания к спокойному ориентированию в современном мире. Станьте тем, кто не просто наблюдает за прогрессом, а использует его возможности себе во благо.

Инжиниринг искусственного интеллекта, Дегтев С., 2026.

   Представьте, что LLM - это чёрный ящик. Вы знаете, что внутри что-то есть, но каждый раз, открывая его, надеетесь на чудо. Эта книга закроет ящик навсегда. Не учебник. Не научпоп. Инженерный путеводитель. Две книги под одной обложкой. Первая - от токена до трансформера: как работает внимание, почему память убивает процессор, сколько стоит владение моделью и что такое НВМ. Вторая - от агента до лицензии на ИИ: как строить, тестировать, внедрять, считать ROI и не провалиться в цифровую ловушку самообмана. Здесь нет магии. Есть инженерия компромиссов: скорость против памяти, качество против денег, контроль против автономии. Автор не гуру. Автор - энтузиаст, который прошёл путь от «что такое токен» до внедрения агентов в продакшен. И честно рассказывает, где заканчивается наше понимание. Если вы готовы заменить веру в чудо на систему координат -откройте эту книгу.

Почему машины учатся, Элегантная математика, стоящая за современным ИИ, Анантасвами А., 2024.

   Эта книга рассказывает о пройденном пути — от перцептрона Розенблатта до современных глубоких нейронных сетей (сложных систем вычислительных элементов, называемых искусственными нейронами),— через призму ключевых математических идей, лежащих в основе машинного обучения. Она плавно вводит читателя в курс дела, а затем, очень постепенно, повышает уровень сложности по мере того, как мы переходим от относительно простых идей 1950-х годов к более сложной математике и алгоритмам, на которых работают сегодняшние системы машинного обучения.
Поэтому мы без колебаний обратимся к уравнениям и концепциям как минимум из четырех основных областей математики — линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и статистики, а также теории оптимизации, — чтобы получить необходимый минимум теоретических и концептуальных знаний и по достоинству оценить колоссальную мощь, которой мы наделяем машины.