Книги и учебные ресурсы по машинному обучению

@nbit · Регистрация: 28.10.2011

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Список книг, видео и курсов по машинному обучению и математике, всё на русском языке. Большая, качественная подборка. Почти все pdf'ки книг гуглятся.
ссылка удалена

@insideone · 27.06.2017, 20:28

Не по теме:

Ссылки на сторонние форумы запрещены. Тем не менее можно продублировать тоже сообщение здесь

@Shamil1 · 28.06.2017, 14:02

Топ лучших бесплатных книг по машинному обучению:

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. В этой книге авторы попытались объединить много важных новых идей, связанных со статистическим обучением. Хотя в книге не хватает математических деталей, авторы неплохо объясняют именно основы концептов. Книга пригодится не только специалистам по статистике, но и людям, работающим в смежных областях.
Introduction To Machine Learning. Цель этой книги — введение в индуктивное логическое программирование, раздел науки на стыке машинного обучения и логического программирования. Книга будет полезна тем, кто изучает принципы работы с базами данных, дата-инжиниринг, ИИ, машинное обучение и логическое программирование.
Reinforcement Learning: An Introduction. Обучение с подкреплением — это один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система взаимодействует с некоторой средой и стремится получить максимальную награду за свои действия. В этой книге разбираются ключевые аспекты этого вида обучения, его история и сферы применения. Порогом вхождения в эту книгу является лишь базовый уровень знания принципов вероятностной модели.
Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. В этой книге рассказывается о теории информации и о статистическом выводе. Эти темы лежат в основе таких областей современной науки, как коммуникация, теория обработки сигналов, data mining, машинное обучение, биоинформатика, криптография и многих других. Авторы удачно сочетают теоретические объяснения с практическими примерами и заданиями.
Gaussian Processes for Machine Learning. Эта книга посвящена гауссовским процессам и вопросу обучения с учителем. В книге приведено много алгоритмов, также разбираются сферы применения ГП в машинном обучении и статистике, например, в методе опорных векторов, нейронных сетях, сплайнах и прочем.
Bayesian Reasoning and Machine Learning. Эта книга пригодится студентам старших курсов с небольшим багажом знаний по линейной алгебре и матанализу. Материал в книге идёт от простого к сложному, используются графические модели.
A Course in Machine Learning. В этой книге приведен набор вводных материалов по большинству основных аспектов машинного обучения (обучение с учителем и без учителя, вероятностное моделирование, теория обучения и т.д.).
Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Цель этой книги — рассказать о современных подходах к классификации. Они сравниваются по производительности и областям применения в реальных случаях. Как видно из названия, таких подходов три: статистический метод, метод машинного обучения и метод нейронных сетей.
Introduction To Machine Learning. В этой книге рассматриваются многие важные вопросы машинного обучения с 2006 года. Это и не учебник, и не задачник: цель книги — подготовить читателя к дальнейшему освоению этой темы.

Добавлено через 6 минут
Для тех, кто хочет на русском языке почитать:

Петер Флах Машинное обучение
Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р. Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
Себастьян Рашка Python и машинное обучение
Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс Машинное обучение
Хараламбос Марманис, Дмитрий Бабенко Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных
К. В. Воронцов. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин)
Мерков А.Б. Введение в методы статистического обучения
Аркадий Гелиг, Алексей Матвеев Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие
Мерков А.Б. Построение и обучение вероятностных моделей
Ричарт В., Коэльо П.Л. Построение систем машинного обучения на языке Python
Вьюгин В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования
Червоненкис А.Я. Теория обучения машин
Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто Обучение с подкреплением
Андреас Мюллер, Сара Гвидо Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными
Дэви Силен, Арно Мейсман Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
Лепский А.Е., Броневич А.Г. Математические методы распознавания образов: Курс лекций
В. И. Донской Алгоритмические модели обучения классификации:обоснование, сравнение, выбор
Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов Курс лекций
Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван Введение в информационный поиск
Юре Лесковец, Ананд Раджараман Анализ больших наборов данных источник, оглавление и отрывки из глав
Шлезингер М.И. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию образов

Добавлено через 6 минут
Для тех, кто хочет на русском языке посмотреть:

Высшая школа экономики «Введение в машинное обучение» источник Coursera
Специализация Машинное обучение и анализ данных включающая себя 6 курсов : источник Coursera
Видеолекции курса «Машинное обучение» от Школы анализа данных Яндекса источник на яндексе или источник на ютубе
Специализация Анализ Данных от Stepik (часть курсов из этой специализации отображена тут)
Курс от Stepik Нейронные сети источник
Видеолекциии (13шт.) Введение в анализ данных источник Mail.ru
Видеолекциии (1 семестр) Data Minig источник Mail.ru
Видеолекциии (2 семестр) Data Minig источник Mail.ru
Computer Science Center Машинное обучение, часть 1 (осень 2016) источник ютуб
Computer Science Center Машинное обучение, часть 2 (весна 2017) источник ютуб
Data Mining in Action 10 лекций по ML источник ютуб
Компьютерные науки Тренировки Machine Learning источник ютуб здесь люди делятся своим реальным опытом в ML
Высшая школа экономики, курс Линейная алгебра источник Coursera
Лекториум Линейная алгебра и аналитическая геометрия источник ютуб
МФТИ, курс Теория вероятностей для начинающих источник Coursera
МФТИ, курс Математика для всех источник Coursera
Курс от Stepik Основы статистики часть1,часть2, часть3
Курс от Stepik Математическая статистика источник
Курс от Stepik Введение в дискретную математику источник
Курс от Stepik Ликбез по дискретной математике источник
Курс от Stepik Введение в математический анализ источник
Курс от Stepik Математический анализ часть1, часть2
Курс от Stepik Анализ данных в R часть1, часть2
Computer Science Center Анализ данных на R в примерах и задачах (весна 2016) источник ютуб
Computer Science Center Анализ данных на R в примерах и задачах, часть 2 (весна 2017) источник ютуб
Канал на ютубе Основы анализа данных источник
KhanAcademyRussian Теор. вероятн-ей и комбинаторика источник ютуб
Алгебра (133видео) источник KhanAcademyRussian

Добавлено через 3 минуты
Прежде чем заниматься конкретно машинным обучением, рекомендую всё же ознакомится с книгами

Стюарт Рассел, Питер Норвиг Искусственный интеллект. Современный подход источник
Джордж Ф. Люгер Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем источник

таким образом у вас сформируется более четкое понимание предметной области машинного обучения и сильно расширит ваш кругозор. Нейронные сети занимают важную позицию в машинном обучении, поэтому стоит ознакомится с книгой

Саймон Хайкин Нейронные сети. Полный курс источник

Так же вы должны уметь производить предварительный анализ данных, что бы понять, какие методы машинного обучения можно применить к вашему набору данных или как его лучше подготовить, в этом вам помогут следующие книги:

Борис Миркин Введение в анализ данных. Учебник и практикум источник
Марина Архипова, Татьяна Дуброва Анализ данных. Учебник источник
Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний источник
Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия источник
Рубан А.И. Методы анализа данных
Уэс Маккинни Python и анализ данных источник (практика)
Роберт И. Кабаков R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R источник (практика)

Вы должны знать хорошо математику (в особенности линейную алгебру), статистику, теорию вероятностей, дискретную математику. Я например неважно знаю математику и мне очень тяжело читать стандартные учебники, рассчитанные на то, что преподаватель сможет разжевать скупое описание формулы, поэтому для легкого порога вхождения рекомендую следующие книги (от основ и выше):

Стивен Х. Строгац Удовольствие от x. Увлекательная экскурсия в мир математики от одного из лучших преподавателей в мире источник
Юрий Шиханович Введение в современную математику. Начальные понятия источник
Рональд Л. Грэхем, Дональд Эрвин Кнут Конкретная математика. Математические основы информатики источник
Юрий Пухначев Математика без формул книга1, книга2
Риxард Курант, Герберт Роббинс Что такое математика? источник
Тарасов Л.В. Азбука математического анализа. Беседы об основных понятиях. Учебное пособие источник

Потом уже можно браться за стандартный учебник математического анализа

Фихтенгольц Г.М. Основы математического анализа. источник (это один из немногих классических учебников, где например хорошо разжевано понятие производной, поверьте, я многих сравнивал).

Статистика, теория вероятностей:

Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей источник
Сара Бослаф Статистика для всех источник
Чарльз Уилан Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке источник

@JudFai · 23.07.2018, 10:04

Посоветуйте русскую книгу по свёрточным нейронным сетям!

@Mikhaylo · 23.07.2018, 17:25

Ютуб. Антон Конушин. Компьютерное зрение.

@u4en1k · 30.08.2018, 12:51

Если кто-то уже покупал книги, можете пожалуйста поделиться?

@Вадим Тукаев · 02.04.2019, 07:21

Книги, которые мне понравились, потому что простые и интересные, все разжевано с нуля:

Тим Джонс. Программирование искусственного интеллекта в приложениях.
Тарик Рашид. Создаем нейронную сеть.

Лекции на ютубе - https://www.youtube.com/playli... RbMyema6I3

Еще прикрепил FAQ по нейросетям (на английском).

@vantfiles · 15.09.2020, 13:07

Почти не отсортированное:

(часть 1)

Кликните здесь для просмотра всего текста

\Artificial Intelligence

<DIR> Bayesian networks
<DIR> computer vision
<DIR> Evolutionary computation
<DIR> Fuzzy_logic
<DIR> Intelligent Systems
<DIR> Knowledge representation
<DIR> Knowledge-based systems
<DIR> Machine learning
<DIR> Natural Language Processing
<DIR> Neural networks
<DIR> Pattern recognition
<DIR> Robotics_and_Mechatronics
<DIR> Soft Computing
<DIR> Swarm Intelligence
<DIR> UNSORTED
<DIR> Генетические_алгоритмы
<DIR> Графы_численные_методы
<DIR> Лирика
<DIR> Нейросети
<DIR> Принятие_решений

\Artificial Intelligence\Bayesian networks

Dynamic Bayesian Networks Representation, Inference And Learning - Kevin Patrick Murphy.pdf
Judea Pearl - Heuristics.djvu
Judea Pearl - Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems.pdf
Learning Bayesian Networks - Neapolitan R. E..pdf

\Artificial Intelligence\computer vision

Computer Modeling and Simulation Techniques for Computer Vision Problems - Ming-Chin Lu.pdf
Computer Vision - Linda Shapiro.pdf
Computer Vision 2d ed - Dand h Ballard.pdf
Computer Vision A Modern Approach - Forsyth , Ponce.pdf
Computer Vision and Applications A Guide for Students and Practitioners - Bernd Jahne.pdf
Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing - Mark S. Nixon.pdf
Fundamentals of Computer Vision - Mubarak Shah.pdf
Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra, 2nd Ed - Gerhard X. Ritter.pdf
Handbook of Computer Vision and Applications Volume 1 Sensors and Imaging - Bernd Jahne.pdf
Handbook of Computer Vision and Applications Volume 2 Signal Processing and Pattern Recognition - - Bernd Jahne.pdf
Handbook of Computer Vision and Applications Volume 3 Systems and Applications - Bernd Jahne.pdf
Handbook Of Mathematical Models In Computer Vision - Nikos Paragios.pdf
Multiple View Geometry in Computer Vision 2ed - Hartley R., Zisserman A.pdf
Vision with Direction A Systematic Introduction to Image Processing and Computer Vision - Josef Bigun.pdf

\Artificial Intelligence\Evolutionary computation

Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications - Wong, Cheung.pdf
Evolutionary Computation for Modeling and Optimization - Daniel Ashlock.pdf
Evolutionary computation, vol.1 basic algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu
Evolutionary computation, vol.2 advanced algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu
FRONTIERS OF EVOLUTIONARY COMPUTATION - Anil Menon.pdf
Genetic Programming An Introduction On the Automatic Evolution of Computer Programs and its Applications - Morgan Kaufmann.pdf
Genetic programming Complex adaptive systems - Koza J.R..pdf
Genetic Programming Theory and Practice II - John Koza.pdf
The Handbook of Evolutionary Computation - Kenneth De Jong.pdf

\Artificial Intelligence\Fuzzy_logic

FLEXIBLE NEURO-FUZZY SYSTEMS Structures, Learning and Performance Evaluation - Leszek Rutkowski.pdf
Fusion Of Neural Networks, Fuzzy Systems And Genetic Algorithms - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf
Fuzzy Control Systems Design and Analysis A Linear Matrix Inequality Approach - Kazuo Tanaka, Hua O. Wang.pdf
Fuzzy Logic in Embedded Microcomputers and Control Systems - Walter Banks.pdf
Fuzzy Sets And Fuzzy Information Granulation Theory - lotfi Zadeh.pdf
FUZZY SETS AND FUZZY LOGIC Theory and Applications - GEORGE J. KLIR , BO YUAN.pdf
Fuzzy Sets And Systems Theory And Applications - Didier Dubois , Henri Prade.pdf
FUZZY SETS AND THEIR APPLICATIONS TO COGNITIVE AND DECISION PROCESSES - Lotfi A. Zadeh , King-Sun Fu.pdf
Neuro-Fuzzy and Soft Computing A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence - Jyh-Shing Roger Jang.djvu
Siler, Buckley - Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning.pdf
Simulating Continuous Fuzzy Systems - James J. Buckley.pdf
Батыршин - Основные операции нечеткой логики и их обобщения.pdf
Блюмин, Шуйкова, Сараев, Черпаков - Нечеткая логика - алгебраические основы и приложения.pdf
Бочарников - FUZZY-технология, практика моделирования в экономике.djvu
Вятченин - Нечеткие методы автоматической классификации.djvu
Деменков - Нечеткое управление в технических системах.djvu
Заде - Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.pdf
Заде - Понятие лингвистической переменной.djvu
Заде - Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных и интеллектуальных систем.pdf
Заде - Тени нечетких множеств.pdf
Кофман А - Введение в теорию нечетких множеств.djvu
Леоненков - Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.djvu
Новиков - Элементы теории нечетких множеств.pdf
Павлов, Соколов - Принятие решений в условиях нечеткой информации.pdf
Поспелов - Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов.djvu
Поспелов - Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта.djvu
Ротштейн, Штовба - Нечеткая надежность алгоритмических процессов.djvu
Рыжов - Модели поиска в нечеткой среде.pdf
Рыжов - Элементы теории нечетких множеств и ее приложений.pdf
Тэрано, Асаи, Сугэно - Прикладные нечеткие системы.djvu
Хаптахаева, Дамбаева, Аюшеева - Введение в теорию нечетких множеств.pdf
Штовба - Проектирование нечетких систем средствами Matlab.djvu

\Artificial Intelligence\Intelligent Systems

Artificial_Intelligence_-_A_Guide_to_Intelligent_Systems.pdf
Hybrid architectures for intelligent systems - Lotfi A. Zadeh.chm
Intelligent Communication Systems - Nobuyoshi Terashima.pdf
Intelligent Systems for Engineers and Scientists 2d ed - Adrian A. Hopgood.pdf
Intelligent Systems Fusion, Tracking, and Control - GeeWah Ng.pdf

\Artificial Intelligence\Knowledge representation

Knowledge representation reasoning and declarative problem solving with Answer sets - Chitta Baral.pdf

\Artificial Intelligence\Knowledge-based systems

Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers - Krishnamoorthy , S. Rajeev.pdf
Building Expert Systems in Prolog - Dennis Merritt.pdf
Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning - William Siler.pdf
The handbook of applied expert systems - Jay Liebowitz.pdf

\Artificial Intelligence\Machine learning

An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods - Nello Cristianini , John Shawe.chm
CRC.Press-Utility.Based.Learning.from.Data.2010.RE TAiL.EBook.pdf
Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques 2d ed - Morgan Kaufmann.pdf
Introduction to Machine Learning - Nils J Nilsson.pdf
Machine Learning - Tom Mitchell.pdf
Machine Learning And Its Applications - Georgios Paliouras.pdf
Machine Learning in Computer Vision - N. SEBE.pdf
Machine Learning, Game Play, and Go - David Stoutamire.pdf
Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Michie , Spiegelhalter , Taylor.pdf
PROBLEM SOLVING WITH REINFORCEMENT LEARNING - Gavin Adrian Rummery.pdf
Reinforcement Learning An Introduction - Richard S. Sutton , Andrew G. Barto.pdf
Statistical Machine Learning For Information Retrieval - Adam Berger.pdf

\Artificial Intelligence\Natural Language Processing

Formal Syntax and Semantics of Programming Languages - Kenneth Slonneger.pdf
Foundations of Statistical Natural Language Processing - Christopher D. Manning.pdf
Natural Language Processing for Online Applications Text Retrieval,Extraction and Categorization - Peter Jackson , Isabelle Moulinier.pdf
Ontological Semantics - Sergei Nirenburg , Victor Raskin.pdf
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition - D.djvu

\Artificial Intelligence\Neural networks

An Introduction to Neural Networks - Patrick van der Smagt.pdf
Analysis And Applications Of Artificial Neural Networks - LPG Veelenturf.pdf
Artificial Neural Networks - Colin Fyfe.pdf
Artificial Neural Networks in Real-life Applications - Juan R. Rabunal.pdf
C++ Neural Networks and Fuzzy Logic - Valluru B. Rao.pdf
Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering - Nikola Kazabov.pdf
Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms Industrial Applications - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf
Kalman Filtering and Neural Networks - Simon Haykin.pdf
Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Cc Taylor.pdf
Methods and Procedures for the Verification and Validation of Artificial Neural Networks - Brian J. Taylor.pdf
Neural Networks - A Comprehensive Foundation - Simon Haykin.pdf
Neural Networks Algorithms, Applications,and Programming Techniques - James A. Freeman.pdf
Programming Neural Networks in Java - JeffHeaton.pdf
RECENT ADVANCES IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Design and Applications - Lakhmi Jain.pdf
Recurrent Neural Networks Design And Applications - L.R. Medsker.pdf
Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory - Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma.pdf
The Handbook Of Brain Theory And Neural Networks 2Nd Ed - Michael A Arbib.pdf

\Artificial Intelligence\Pattern recognition

An Introduction to Pattern Recognition - Michael Alder.pdf
Evolutionary Synthesis of Pattern Recognition Systems - Bir Bhanu.pdf
Introduction to Statistical Pattern Recognition 2nd Ed - Keinosuke Fukunaga.pdf
Particle Swarm Optimization Methods for Pattern Recognition and Image Processing - Mahamed G. H. Omran.pdf
Pattern recognition and image preprocessing 2nd ed -Sing T. Bow.pdf
Pattern Recognition in Speech and Language Processing - WU CHOU.pdf
Pattern Recognition with Neural Networks in C++ - Abhijit S. Pandya, Robert B. Macy.chm
Statistical Pattern Recognition 2nd Ed - Andrew R. Webb.pdf

\Artificial Intelligence\Robotics_and_Mechatronics

Active Visual Inference of Surface Shape - Roberto Cipolla.pdf
Adaptive Motion of Animals and Machines - Hiroshi Kimura et al (Eds).pdf
Advances in Robot Kinematics - Jadran Lenarcic and Bernard Roth (Eds).pdf
An Introduction to MEMs Engineering - Nadim Maluf and Kirt Williams.pdf
Artificial Mind System – Kernel Memory Approach - Tetsuya Hoya.pdf
Autonomous Robotic Systems - Anibal T. de Almeida and Oussama Khatib (Eds).pdf
Bio-MEMS Technologies and Applications - Wang and Soper (Eds).pdf
Biomimetics - Biologically Inspired Technologies - Yoseph Bar Cohen.pdf
Complex Robotic Systems - Pasquale Chiacchio & Stefano Chiaverini (Eds).pdf
Control of Redundant Robot Manipulators - R.V. Patel and F. Shadpey.pdf
Control of Robot Manipulators in Joint Space - R. Kelly, V. Santibanez and A. Loria.pdf
Control Problems in Robotics and Automation - B. Siciliano and K.P. Valavanis (Eds).pdf
CRC Press - Robotics and Automation Handbook.pdf
Dynamic Vision for Perception and Control of Motion - Ernst D. ****manns.pdf
Effective Computational Geometry for Curves & Surfaces - Boissonnat & Teillaud.pdf
Electroactive Polymers for Robotic Applications - Kim & Tadokoro (Eds.).pdf
Field and Service Robotics - Corke P. and Sukkarieh S.(Eds).pdf
Field and Service Robotics- Recent Advances - Yuta S. et al (Eds).pdf
Grippers in Motion - the Fascination of Automated Handling Tasks - Wolf.pdf
Hacking Roomba - Tod E.Kurt.pdf
Handbook of Industrial Automation - Richard L. Shell and Ernest L. Hall.pdf
Industrial Robots Programming - J. Norberto Pires.pdf
Innovations in Intelligent Machines 1 - Javaan Singh Chahl et al (Eds).pdf
Innovations in Robot Mobility and Control - Srikanta Patnaik et al (Eds).pdf
LEGO MINDSTORMS - Robotics Invention System-2 Projects.pdf
LEGO MINDSTORMS - Building Robots.pdf
LEGO MINDSTORMS - Dark Side Robots Transports and Creatures.pdf
LEGO MINDSTORMS - The Unofficial Guide to Robots - Jonathan B. Knudsen.pdf
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds).pdf
Machine Vision - David Vernon.pdf
Mechanics of Microelectromechanical Systems - N.Lobontiu and E.Garcia.pdf
Mechatronic Servo System Control - M. Nakamura S. Goto and N. Kyura.pdf
Mechatronics for Safety, Security and Dependability in a New Era - Arai and Arai.pdf
MEMS Advanced Materials and Fabrication Methods - Nat. Aca. Press.pdf
MEMS and Microstructures in Aerospace Applications - Robert Osiander et al (Eds).pdf
MEMS Mechanical Sensors - Stephen Beeby.pdf
Micro Electro Mechanical System Design - James J. Allen.pdf
Microengineering MEMs and Interfacing - Danny Banks.pdf
Micromechanical Photonics - H. Ukita.pdf
Microsensors, MEMS and Smart Devices - Gardner Varadhan and Awadelkarim.pdf
Multi-Arm Cooperating Robots- Dynamics and Control - Zivanovic and Vukobratovic.pdf
Multi-Robot Systems From Swarms to Intelligent Automata - Parker et al (Eds).pdf
Nano- and Micro Eelectromechanical Systems - S.E. Lyshevski.pdf
Neural Preprocessing and Control of Reactive Walking Machines - Manoonpong.pdf
Neurotechnology for Biomimetic Robots - Joseph Ayers.pdf
Practical and Experimental Robotics - Ferat Sahin & Pushkin Kachroo.djvu
Principles and Applications of NanoMEMS Physics - Hector J. De Los Santos.pdf
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter.pdf
Recent Advances in Mechatronics - Ryszard Jabonski et al (Eds).pdf
Robot Builders Source Book - Gordon McComb.pdf
Robot Manipulator Control Theory and Practice - Frank L.Lewis.pdf
Robot Motion Planning and Control - J.P. Laumond.pdf
Sensing Intelligence Motion - How Robots & Humans Move - Vladimir J. Lumelsky.pdf
Smart Material Systems and MEMS - Vijay K. Varadan.pdf
Socially Intel. Agents Creating Rels. with Comp. & Robots - Dautenhahn et al (Eds).pdf
Software Engineering for Experimental Robotics - Davide Brugali et al.pdf
The MEMS Handbook (1st Ed) - M. Gad el Hak.pdf
The MEMS Handbook Introduction & Fundamentals (2nd Ed) - M. Gad el Hak.pdf
The MEMS Handbook MEMS Applications (2nd Ed) - M. Gad el Hak.pdf
The MEMS Handbook MEMS Design (2nd Ed) - M. Gad el Hak.pdf
The Ultimate Palm Robot - Kevin Mukhar and Dave Johnson.pdf
Vision And Action - The Control of Grasping - Goodale M.A.(Ed).djvu
Who Needs Emotions The Brain Meets the Robot - Fellous & Arbib.pdf

\Artificial Intelligence\Soft Computing

Foundations Of Soft Case-based Reasoning - SANKAR K. PAL.pdf
Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies - Ali Zilouchian.pdf
Learning And Soft Computing - Support Vector Machines, Neural Networks, And Fuzzy Logic Models - Vojislav Kecman.pdf

\Artificial Intelligence\Swarm Intelligence

Swarm intelligence - James Kennedy.pdf

@vantfiles · 15.09.2020, 13:09

Почти не отсортированное:

(часть 2)

Кликните здесь для просмотра всего текста

\Artificial Intelligence\UNSORTED

Advances in Applied Artificial Intelligence - John Fulcher.pdf
Advances in Artificial Intelligence – SBIA 2004 - Ana L.C. Bazzan , Sofiane Labidi.pdf
An Introduction to Neural Networks - Patrick van der Smagt.pdf
Analysis And Applications Of Artificial Neural Networks - LPG Veelenturf.pdf
Artificial Intelligence A Modern Approach - Stuart J. Russell , Peter Norvig.pdf
Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers - Krishnamoorthy , S. Rajeev.pdf
Artificial Intelligence and Soft Computing Behavioral and Cognitive Modeling of the Human Brain - Konar Amit.pdf
ARTIFICIAL INTELLIGENCE and SOFTWARE ENGINEERING Understanding the Promise of the Future - Derek Partridge.pdf
Artificial Intelligence Applications and Innovations - Bramer Max.pdf
Artificial Intelligence Strategies, Applications, and Models Through Search 2d ed - Christopher Thornton.pdf
Artificial Intelligence Today Recent Trends and Development - Manuela Veloso.pdf
Artificial Intelligence, Structures And Strategies For Complex Problem Solving 3rd ed - George F Luger.pdf
Artificial Neural Networks - Colin Fyfe.pdf
Artificial Neural Networks in Real-life Applications - Juan R. Rabunal.pdf
Barwise, Etchemendy - Language, Proof and Logic.pdf
Brabazon - Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling.pdf
C++ Neural Networks and Fuzzy Logic - Valluru B. Rao.pdf
Computational Intelligence An Introduction - Andries P. Engelbrecht.pdf
Computational Intelligence For Decision Support - Chen.pdf
Computational Intelligence In Control - Masoud Mohammadian.pdf
Computational Intelligence in Manufacturing Handbook - Jun Wang.pdf
COMPUTATIONAL LINGUISTICSModels, Resources, Applications - Igor A. Bolshakov , Alexander Gelbukh.pdf
Computational Web Intelligence Intelligent Technology for Web Applications - Y.-Q. Zhang.pdf
Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications - Wong, Cheung.pdf
Data Mining with Computational Intelligence - Lipo Wang , Xiuju Fu.pdf
Dynamic Bayesian Networks Representation, Inference And Learning - Kevin Patrick Murphy.pdf
Essentials of Programming Languages 2d ed - Daniel P. FriedmanMitchell WandChristopher T. Haynes.pdf
Evolutionary Computation for Modeling and Optimization - Daniel Ashlock.pdf
Evolutionary computation, vol.1 basic algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu
Evolutionary computation, vol.2 advanced algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu
Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering - Nikola Kazabov.pdf
Foundations Of Soft Case-based Reasoning - SANKAR K. PAL.pdf
FRONTIERS OF EVOLUTIONARY COMPUTATION - Anil Menon.pdf
Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms Industrial Applications - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf
Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning - William Siler.pdf
Genetic Programming An Introduction On the Automatic Evolution of Computer Programs and its Applications - Morgan Kaufmann.pdf
Genetic programming Complex adaptive systems - Koza J.R..pdf
Genetic Programming Theory and Practice II - John Koza.pdf
Hybrid architectures for intelligent systems - Lotfi A. Zadeh.chm
Intelligent Communication Systems - Nobuyoshi Terashima.pdf
Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies - Ali Zilouchian.pdf
Intelligent Information Integration for the Semantic Web - Ubbo Visser.pdf
Intelligent Systems for Engineers and Scientists 2d ed - Adrian A. Hopgood.pdf
Intelligent Systems Fusion, Tracking, and Control - GeeWah Ng.pdf
Kalman Filtering and Neural Networks - Simon Haykin.pdf
Knowledge representation reasoning and declarative problem solving with Answer sets - Chitta Baral.pdf
Learning And Soft Computing - Support Vector Machines, Neural Networks, And Fuzzy Logic Models - Vojislav Kecman.pdf
Learning Bayesian Networks - Neapolitan R. E..pdf
Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Cc Taylor.pdf
Methods And Applications Of Artificial Intelligence - Themistoklis Panayiotopoulos.pdf
Methods and Procedures for the Verification and Validation of Artificial Neural Networks - Brian J. Taylor.pdf
Morgan.Kaufmann.Semantic.Web.for.the.Wor king.Ontologist.May.2008.pdf
Multiagent systems a modern approach to distributed artificial intelligence - Gerhard Weiss.pdf
Natural Language Processing for Online Applications Text Retrieval,Extraction and Categorization - Peter Jackson , Isabelle Moulinier.pdf
Neural Networks - A Comprehensive Foundation - Simon Haykin.pdf
Neural Networks Algorithms, Applications,and Programming Techniques - James A. Freeman.pdf
O'Reilly AI for Game Developers.chm
Practical Artificial Intelligence Programming in Java - Mark Watson.pdf
Programming Neural Networks in Java - JeffHeaton.pdf
RECENT ADVANCES IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Design and Applications - Lakhmi Jain.pdf
Recurrent Neural Networks Design And Applications - L.R. Medsker.pdf
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition - D.djvu
Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory - Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma.pdf
Swarm intelligence - James Kennedy.pdf
The Elements of Artificial Intelligence Using Lisp - Steven L. Tanimoto.pdf
The handbook of applied expert systems - Jay Liebowitz.pdf
The Handbook Of Brain Theory And Neural Networks 2Nd Ed - Michael A Arbib.pdf
The Handbook of Evolutionary Computation - Kenneth De Jong.pdf
The International Dictionary Of Artificial Intelligence - William Raynor.pdf
Барсегян, Куприянов, Степаненко, Холод - Методы и модели анализа данных. OLAP и Data Mining.djvu
Гаврилова - Базы знаний интеллектуальных систем.djvu
Девятков - Системы искусственного интеллекта.djvu
Джексон - Введение в экспертные системы.doc
Джексон - Программирование на языке CLIPS.doc
Захаров В.Н. - ИИ, программные и аппаратные стредства.djvu
Искусственный интеллект. Современный подход. Рассел C., Норвинг П..djvu
Леоненков - Нечеткое моделирование в среде Matlab и FuzzyTech.djvu
Лорьер - Системы искуственного интеллекта.djvu
Лю - Теория и практика неопределенного программирования.djvu
Люгер - Искусственный интеллект.djvu
Недосекин - Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций.doc
Паун, Розенберг, Саломаа - ДНК-компьютер. Новая парадигма вычислений.pdf
Поспелов Д.А. - Нечеткие множества в моделях управления и ИИ.djvu
Рассел, Норвиг - Искусственный интеллект.djvu
Сотник - Основы проектирования систем ИИ.doc
Ульянов - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence.pdf
Уорден - Новые интеллектуальные материалы и конструкции.djvu
Хант - Искуственный интеллект.djvu
Чубукова - Курс лекций по DataMining.pdf
Ягер - Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения.djvu

\Artificial Intelligence\Генетические_алгоритмы

Haupt - Practical Genetic Algorithms.pdf
Pictet - Genetic Algorithms with collective sharing.pdf
Вороновский - генетические алгоритмы, искусственные нейросети и проблема виртуальной реальности.pdf
Генетические алгоритмы (Гладков Л.А. и др., 2006).pdf
Рутковская - Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы.djvu
Скурихин - Генетические алгоритмы.doc

\Artificial Intelligence\Графы_численные_методы

Ball - An Elementary Introduction to Modern Convex Geometry.pdf
Barber - The Quickhull algorithm for convex hulls.pdf
Berman - A New Data Structure For Fast Approximate Matching.pdf
Brin - Near Neighbor Search in Large Metric Spaces.ps
Diestel - Graph Theory.pdf
Mount - Computational Geometry.pdf
Yianilos - Data Structures and Algorithms for Nearest Neighbor Search in General Metric Spaces.pdf
Yuri Lifshits - Algorithms for Nearest Neighbors.pdf
Ахо, Хопкрофт, Ульман - Построение и анализ вычислительных алгоритмов.djvu
Ахо, Хопкрофт, Ульман - Структуры данных и алгоритмы.djvu
Воронцов - Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования.pdf
Котов, Красильников - Кластеризация данных.pdf
Николенко - Алгоритмы кластеризации.pdf
Ниман - Сортировка и поиск. Рецептурный справочник.doc
Полевой, Постников, Усков - Алгоритм быстрого построения MST для множества точек в конечномерном псевдометрическом пространстве.doc
Препарата, Шеймос - Вычислительная геометрия.djvu

\Artificial Intelligence\Лирика

Бейтсон - Шаги в направлении экологии разума.html
Грегори Бейтсон - Ангелы страшатся - 1994.fb2
Грегори Бейтсон - Кибернетика Я. Теория алкоголизма.docx
Грегори Бейтсон - Разум и природа. Неизбежное единство - 2009.fb2
Грегори Бейтсон - Экология разума - 2000.fb2

\Artificial Intelligence\Нейросети

An Introduction to Neural Networks - Patrick van der Smagt.pdf
Analysis And Applications Of Artificial Neural Networks - LPG Veelenturf.pdf
Artificial Neural Networks - Colin Fyfe.pdf
Artificial Neural Networks in Real-life Applications - Juan R. Rabunal.pdf
C++ Neural Networks and Fuzzy Logic - Valluru B. Rao.pdf
Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering - Nikola Kazabov.pdf
Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms Industrial Applications - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf
Jang - Neuro-Fuzzy and Soft Computing.djvu
Kalman Filtering and Neural Networks - Simon Haykin.pdf
Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Cc Taylor.pdf
Methods and Procedures for the Verification and Validation of Artificial Neural Networks - Brian J. Taylor.pdf
Neural Networks - A Comprehensive Foundation - Simon Haykin.pdf
Neural Networks Algorithms, Applications,and Programming Techniques - James A. Freeman.pdf
Programming Neural Networks in Java - JeffHeaton.pdf
RECENT ADVANCES IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Design and Applications - Lakhmi Jain.pdf
Recurrent Neural Networks Design And Applications - L.R. Medsker.pdf
Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory - Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma.pdf
The Handbook Of Brain Theory And Neural Networks 2Nd Ed - Michael A Arbib.pdf
Барский - Нейронные сети Распознавание, управление, принятие решений.pdf
Беркинблит - Нейронные сети.djvu
Бодянский, Кучеренко, Михалев - Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем.chm
Вороновский - Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.djv
Галушкин - Нейрокомпьютеры и их применение (Книга 3 - Нейрокомпьютеры).djvu
Галушкин - Нейрокомпьютеры и их применение (Часть 1 - Теория нейронных сетей).djvu
Галушкин - Нейрокомпьютеры и их применение (Часть 5 - Нейронные сети История развития теории).djvu
Заенцев - Нейронные сети - основные модели.pdf
Каллан - Основные концепции нейронных сетей.djvu
Каллан, Роберт. Основные концепции нейронных сетей. Пер. с англ. М., Издательский дом Вильямс, 2001 с.djvu
Комарцова, Максимов - Нейрокомпьютеры.djvu
Комашинский, Смирнов - Нейронные сети и их применение в системах управления и связи.pdf
Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети Теория и практика.djvu
Круглов, Дли, Голунов - Нечеткая логика и нейронные сети.djvu
Миркес - Нейроинформатика (курс лекций).chm
Осовский - Нейронные сети для обработки информации.djvu
Рутковская, Пилиньский, Рутковский - Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы.djvu
Ульянов, Панфилов, Литвинцева - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence (part 1).pdf
Ульянов, Панфилов, Литвинцева - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence (part 2).pdf
Ульянов, Панфилов, Литвинцева - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence (part 3).pdf
Уоссермен - Нейрокомпьютерная техника Теория и практика.doc
Хайкин - Нейронные сети. Полный курс.pdf
Яхъяева - Нечеткие множества и нейронные сети.djvu

\Artificial Intelligence\Принятие_решений

Блюмин, Шуйкова - Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности.pdf
Вагин - Дедукция и обобщение в системах принятия решений.djvu
Дилигенский, Дымова, Севастьянов - Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация.pdf
Емельянов, Коровин - Новые типы обратной связи. Управление при неопределенности.pdf
Жуковин - Нечеткие многокритериальные модели принятия решений.djvu
Заде - Принятие решений в расплывчатых условиях.pdf
Караваев - Применение нечеткой логики в имитационной системе автономного адаптивного управления.pdf
Трухаев - Модели принятия решений в условиях неопределенности.djvu

@Aviz__ · 03.01.2023, 22:02

Цикл популярных статей на русском из Naked Science

@Rasool · 12.12.2023, 01:19

У меня сейчас имеются следующие книги:
1. Грас Джоэл. Data Science. Наука о данных с нуля (2021).
2. Плас Дж. Вандер. Python для сложных задач - наука о данных и машинное обучение (2018).
3. Червоненкис А. Я. Компьютерный анализ данных (2009).
4. Рашка Себастьян. Python и машинное обучение (2017).
5. Силен Д., Мейсман А. - Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных (2017).
6. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R (2017).
Что-нибудь еще можно добавить современное для дальнейшего обучения профессии Data Scientist'a?

Добавлено через 2 часа 43 минуты

Сообщение от Rasool

Что-нибудь еще можно добавить современное для дальнейшего обучения профессии Data Scientist'a?

Со мной на телеграм-канале "Data Science" поделились следующим списком литературы, если кому интересно: https://t.me/machinelearning_books.

@harrybook · 04.04.2024, 20:37

Анатолий Постолит "Основы искусственного интеллекта в примерах на Python", самоучитель, "BHV", 2021
===
(Не сильно свежая, зато написано понятным языком для начинающих. И примеры рабочие)

@DmitryStepanov · 20.08.2024, 16:32

1. "Глубокое обучение" - Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенгио, Аарон Курвилль
2. "Машинное обучение. Научный подход" - Дмитрий Дьяконов
3. "Прикладное машинное обучение на Python" - Уэсли Чун
4. "Машинное обучение: в поисках решения" - Вадим Михайлов
5. "Машинное обучение для начинающих" - Игорь Бондаренко
6. "Научный подход к машинному обучению" - Олег Алексеев
- Введение в Data Science и машинное обучение
https://stepik.org/course/4852/promo
- "Машинное обучение для начинающих" (Kaggle)
Бесплатный курс с интерактивными уроками по основам машинного обучения в рамках платформы Kaggle.
(https://www.kaggle.com/learn/i... e-learning)
- https://github.com/topics/machine-learning
- https://habr.com/ru/hubs/machi... /articles/ много статей и руководств по машинному обучению
- https://data-light.ru/ - компания, предлагающая решения в области анализа данных и машинного обучения, с полезными ресурсами и услугами для профессионалов в этой области
- https://github.com/matyushkin/... science.md Курсы по общим вопросам Data Science
- https://yandex.ru/company/technologies/

@Aviz__ · 05.03.2025, 19:09

MIT курс 6.S191 (перезапуск) Introduction to Deep Learning!
Лекции будут выходить в свободный доступ на YouTube по понедельникам, 04-03-2025 уже вышла:

Слайды, код и доп.материалы https://introtodeeplearning.com

@Whitecolor · 27.11.2025, 12:15

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта Сергея Маркова кто может подсказать по этой книге?

@VTsaregorodtsev · 27.11.2025, 13:54

Сообщение от Whitecolor

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта Сергея Маркова кто может подсказать по этой книге?

Научпоп чисто для расширения кругозора читателей.
Очень много акцента на "каменном веке" (т.е. на истории ИИ и на том, что давно уже утратило любую актуальность).
Дохрена ссылок на литературу - и все детали относительно идей/методов надо будет смотреть по первоисточникам.
Для какой-либо практики - двухтомник принципиально не применим (нет ни формул, ни описания рамок/границ применимости методов, ни методологии). Актуального программирования (применения каких-то современных библиотек/софта) тоже не касается.
Ушиблен западной либеральной повесточкой (раз обязательно надо было упомянуть про голубизну некоторых людей и связанные с этим проблемы неприятия этих персон обществом) и интеллигентским ЧСВ.

@Whitecolor · 27.11.2025, 15:22

VTsaregorodtsev, То есть нет смысла читать?

@VTsaregorodtsev · 27.11.2025, 18:54

Ну откуда же мне знать Ваш текущий уровень компетенций в ИИ/ML и Ваши планы/цели/задачи?
Спрошено было про книгу - я про книгу ответил.

@Whitecolor · 27.11.2025, 19:20

Сообщение от VTsaregorodtsev

Спрошено было про книгу - я про книгу ответил.

Ну я имел ввиду может есть более лучшие варинаты, где написано более актуально, по делу, без воды

@Rasool · 17.12.2025, 06:44

1. Лекун Ян. Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и машинного обучения. Научпоп для интересующихся.
2. Франсуа Шолле. Глубокое обучение на Python. Примерно то, же и Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенгио, Аарон Курвилль "Глубокое обучение", но с примерами на Питоне.
3. Франсуа Шолле. Глубокое обучение на R.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Новый CodeBlocs. Версия 25.03 palva 04.01.2026 Оказывается, недавно вышла новая версия CodeBlocks за номером 25. 03. Когда-то давно я возился с только что вышедшей тогда версией 20. 03. С тех пор я давно снёс всё с компьютера и забыл. Теперь. . .	Модель микоризы: классовый агентный подход anaschu 02.01.2026 Раньше это было два гриба и бактерия. Теперь три гриба, растение. И на уровне агентов добавится между грибами или бактериями взаимодействий. До того я пробовал подход через многомерные массивы,. . .	Учёным и волонтёрам проекта «Einstein@home» удалось обнаружить четыре гамма-лучевых пульсара в джете Млечного Пути Programma_Boinc 01.01.2026 Учёным и волонтёрам проекта «Einstein@home» удалось обнаружить четыре гамма-лучевых пульсара в джете Млечного Пути Сочетание глобально распределённой вычислительной мощности и инновационных. . .	Советы по крайней бережливости. Внимание, это ОЧЕНЬ длинный пост. Programma_Boinc 28.12.2025 Советы по крайней бережливости. Внимание, это ОЧЕНЬ длинный пост. Налог на собак: https:/ / ********/ gallery/ V06K53e Финансовый отчет в Excel: https:/ / ********/ gallery/ bKBkQFf Пост отсюда. . .	Кто-нибудь знает, где можно бесплатно получить настольный компьютер или ноутбук? США. Programma_Boinc 26.12.2025 Нашел на реддите интересную статью под названием Anyone know where to get a free Desktop or Laptop? Ниже её машинный перевод. После долгих разбирательств я наконец-то вернула себе. . .
Thinkpad X220 Tablet — это лучший бюджетный ноутбук для учёбы, точка. Programma_Boinc 23.12.2025 Рецензия / Мнение/ Перевод Нашел на реддите интересную статью под названием The Thinkpad X220 Tablet is the best budget school laptop period . Ниже её машинный перевод. Thinkpad X220 Tablet —. . .	PhpStorm 2025.3: WSL Terminal всегда стартует в ~ and_y87 14.12.2025 PhpStorm 2025. 3: WSL Terminal всегда стартует в ~ (home), игнорируя директорию проекта Симптом: После обновления до PhpStorm 2025. 3 встроенный терминал WSL открывается в домашней директории. . .	Как объединить две одинаковые БД Access с разными данными VikBal 11.12.2025 Помогите пожалуйста !! Как объединить 2 одинаковые БД Access с разными данными.	Новый ноутбук volvo 07.12.2025 Всем привет. По скидке в "черную пятницу" взял себе новый ноутбук Lenovo ThinkBook 16 G7 на Амазоне: Ryzen 5 7533HS 64 Gb DDR5 1Tb NVMe 16" Full HD Display Win11 Pro	Музыка, написанная Искусственным Интеллектом volvo 04.12.2025 Всем привет. Некоторое время назад меня заинтересовало, что уже умеет ИИ в плане написания музыки для песен, и, собственно, исполнения этих самых песен. Стихов у нас много, уже вышли 4 книги, еще 3. . .

@nbit 0 / 0 / 0 Регистрация: 28.10.2011 Сообщений: 10

	Книги и учебные ресурсы по машинному обучению 27.06.2017, 02:47. Показов 23719. Ответов 20 Метки machine learning, книги, математика, машинное обучение (Все метки) Список книг, видео и курсов по машинному обучению и математике, всё на русском языке. Большая, качественная подборка. Почти все pdf'ки книг гуглятся. ссылка удалена 0

@insideone
	27.06.2017, 20:28
	Не по теме: Ссылки на сторонние форумы запрещены. Тем не менее можно продублировать тоже сообщение здесь 0

@Shamil1 Модератор 3133 / 2280 / 469 Регистрация: 26.03.2015 Сообщений: 8,875
	28.06.2017, 14:02
	Топ лучших бесплатных книг по машинному обучению: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. В этой книге авторы попытались объединить много важных новых идей, связанных со статистическим обучением. Хотя в книге не хватает математических деталей, авторы неплохо объясняют именно основы концептов. Книга пригодится не только специалистам по статистике, но и людям, работающим в смежных областях. Introduction To Machine Learning. Цель этой книги — введение в индуктивное логическое программирование, раздел науки на стыке машинного обучения и логического программирования. Книга будет полезна тем, кто изучает принципы работы с базами данных, дата-инжиниринг, ИИ, машинное обучение и логическое программирование. Reinforcement Learning: An Introduction. Обучение с подкреплением — это один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система взаимодействует с некоторой средой и стремится получить максимальную награду за свои действия. В этой книге разбираются ключевые аспекты этого вида обучения, его история и сферы применения. Порогом вхождения в эту книгу является лишь базовый уровень знания принципов вероятностной модели. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. В этой книге рассказывается о теории информации и о статистическом выводе. Эти темы лежат в основе таких областей современной науки, как коммуникация, теория обработки сигналов, data mining, машинное обучение, биоинформатика, криптография и многих других. Авторы удачно сочетают теоретические объяснения с практическими примерами и заданиями. Gaussian Processes for Machine Learning. Эта книга посвящена гауссовским процессам и вопросу обучения с учителем. В книге приведено много алгоритмов, также разбираются сферы применения ГП в машинном обучении и статистике, например, в методе опорных векторов, нейронных сетях, сплайнах и прочем. Bayesian Reasoning and Machine Learning. Эта книга пригодится студентам старших курсов с небольшим багажом знаний по линейной алгебре и матанализу. Материал в книге идёт от простого к сложному, используются графические модели. A Course in Machine Learning. В этой книге приведен набор вводных материалов по большинству основных аспектов машинного обучения (обучение с учителем и без учителя, вероятностное моделирование, теория обучения и т.д.). Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Цель этой книги — рассказать о современных подходах к классификации. Они сравниваются по производительности и областям применения в реальных случаях. Как видно из названия, таких подходов три: статистический метод, метод машинного обучения и метод нейронных сетей. Introduction To Machine Learning. В этой книге рассматриваются многие важные вопросы машинного обучения с 2006 года. Это и не учебник, и не задачник: цель книги — подготовить читателя к дальнейшему освоению этой темы. Добавлено через 6 минут Для тех, кто хочет на русском языке почитать: Петер Флах Машинное обучение Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р. Введение в статистическое обучение с примерами на языке R Себастьян Рашка Python и машинное обучение Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс Машинное обучение Хараламбос Марманис, Дмитрий Бабенко Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных К. В. Воронцов. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) Мерков А.Б. Введение в методы статистического обучения Аркадий Гелиг, Алексей Матвеев Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие Мерков А.Б. Построение и обучение вероятностных моделей Ричарт В., Коэльо П.Л. Построение систем машинного обучения на языке Python Вьюгин В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования Червоненкис А.Я. Теория обучения машин Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто Обучение с подкреплением Андреас Мюллер, Сара Гвидо Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными Дэви Силен, Арно Мейсман Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных Лепский А.Е., Броневич А.Г. Математические методы распознавания образов: Курс лекций В. И. Донской Алгоритмические модели обучения классификации:обоснование, сравнение, выбор Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов Курс лекций Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван Введение в информационный поиск Юре Лесковец, Ананд Раджараман Анализ больших наборов данных источник, оглавление и отрывки из глав Шлезингер М.И. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию образов Добавлено через 6 минут Для тех, кто хочет на русском языке посмотреть: Высшая школа экономики «Введение в машинное обучение» источник Coursera Специализация Машинное обучение и анализ данных включающая себя 6 курсов : источник Coursera Видеолекции курса «Машинное обучение» от Школы анализа данных Яндекса источник на яндексе или источник на ютубе Специализация Анализ Данных от Stepik (часть курсов из этой специализации отображена тут) Курс от Stepik Нейронные сети источник Видеолекциии (13шт.) Введение в анализ данных источник Mail.ru Видеолекциии (1 семестр) Data Minig источник Mail.ru Видеолекциии (2 семестр) Data Minig источник Mail.ru Computer Science Center Машинное обучение, часть 1 (осень 2016) источник ютуб Computer Science Center Машинное обучение, часть 2 (весна 2017) источник ютуб Data Mining in Action 10 лекций по ML источник ютуб Компьютерные науки Тренировки Machine Learning источник ютуб здесь люди делятся своим реальным опытом в ML Высшая школа экономики, курс Линейная алгебра источник Coursera Лекториум Линейная алгебра и аналитическая геометрия источник ютуб МФТИ, курс Теория вероятностей для начинающих источник Coursera МФТИ, курс Математика для всех источник Coursera Курс от Stepik Основы статистики часть1,часть2, часть3 Курс от Stepik Математическая статистика источник Курс от Stepik Введение в дискретную математику источник Курс от Stepik Ликбез по дискретной математике источник Курс от Stepik Введение в математический анализ источник Курс от Stepik Математический анализ часть1, часть2 Курс от Stepik Анализ данных в R часть1, часть2 Computer Science Center Анализ данных на R в примерах и задачах (весна 2016) источник ютуб Computer Science Center Анализ данных на R в примерах и задачах, часть 2 (весна 2017) источник ютуб Канал на ютубе Основы анализа данных источник KhanAcademyRussian Теор. вероятн-ей и комбинаторика источник ютуб Алгебра (133видео) источник KhanAcademyRussian Добавлено через 3 минуты Прежде чем заниматься конкретно машинным обучением, рекомендую всё же ознакомится с книгами Стюарт Рассел, Питер Норвиг Искусственный интеллект. Современный подход источник Джордж Ф. Люгер Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем источник таким образом у вас сформируется более четкое понимание предметной области машинного обучения и сильно расширит ваш кругозор. Нейронные сети занимают важную позицию в машинном обучении, поэтому стоит ознакомится с книгой Саймон Хайкин Нейронные сети. Полный курс источник Так же вы должны уметь производить предварительный анализ данных, что бы понять, какие методы машинного обучения можно применить к вашему набору данных или как его лучше подготовить, в этом вам помогут следующие книги: Борис Миркин Введение в анализ данных. Учебник и практикум источник Марина Архипова, Татьяна Дуброва Анализ данных. Учебник источник Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний источник Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия источник Рубан А.И. Методы анализа данных Уэс Маккинни Python и анализ данных источник (практика) Роберт И. Кабаков R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R источник (практика) Вы должны знать хорошо математику (в особенности линейную алгебру), статистику, теорию вероятностей, дискретную математику. Я например неважно знаю математику и мне очень тяжело читать стандартные учебники, рассчитанные на то, что преподаватель сможет разжевать скупое описание формулы, поэтому для легкого порога вхождения рекомендую следующие книги (от основ и выше): Стивен Х. Строгац Удовольствие от x. Увлекательная экскурсия в мир математики от одного из лучших преподавателей в мире источник Юрий Шиханович Введение в современную математику. Начальные понятия источник Рональд Л. Грэхем, Дональд Эрвин Кнут Конкретная математика. Математические основы информатики источник Юрий Пухначев Математика без формул книга1, книга2 Риxард Курант, Герберт Роббинс Что такое математика? источник Тарасов Л.В. Азбука математического анализа. Беседы об основных понятиях. Учебное пособие источник Потом уже можно браться за стандартный учебник математического анализа Фихтенгольц Г.М. Основы математического анализа. источник (это один из немногих классических учебников, где например хорошо разжевано понятие производной, поверьте, я многих сравнивал). Статистика, теория вероятностей: Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей источник Сара Бослаф Статистика для всех источник Чарльз Уилан Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке источник 10

@JudFai 15 / 15 / 1 Регистрация: 05.04.2013 Сообщений: 94
	23.07.2018, 10:04
	Посоветуйте русскую книгу по свёрточным нейронным сетям! 0

@Mikhaylo 698 / 572 / 75 Регистрация: 20.09.2014 Сообщений: 3,700
	23.07.2018, 17:25
	Ютуб. Антон Конушин. Компьютерное зрение. 1

@u4en1k 133 / 118 / 34 Регистрация: 04.04.2018 Сообщений: 593
	30.08.2018, 12:51
	Если кто-то уже покупал книги, можете пожалуйста поделиться? 0

@vantfiles 1018 / 1914 / 177 Регистрация: 07.05.2013 Сообщений: 3,931 Записей в блоге: 12
	15.09.2020, 13:07
	Почти не отсортированное: (часть 1) Кликните здесь для просмотра всего текста \Artificial Intelligence <DIR> Bayesian networks <DIR> computer vision <DIR> Evolutionary computation <DIR> Fuzzy_logic <DIR> Intelligent Systems <DIR> Knowledge representation <DIR> Knowledge-based systems <DIR> Machine learning <DIR> Natural Language Processing <DIR> Neural networks <DIR> Pattern recognition <DIR> Robotics_and_Mechatronics <DIR> Soft Computing <DIR> Swarm Intelligence <DIR> UNSORTED <DIR> Генетические_алгоритмы <DIR> Графы_численные_методы <DIR> Лирика <DIR> Нейросети <DIR> Принятие_решений \Artificial Intelligence\Bayesian networks Dynamic Bayesian Networks Representation, Inference And Learning - Kevin Patrick Murphy.pdf Judea Pearl - Heuristics.djvu Judea Pearl - Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems.pdf Learning Bayesian Networks - Neapolitan R. E..pdf \Artificial Intelligence\computer vision Computer Modeling and Simulation Techniques for Computer Vision Problems - Ming-Chin Lu.pdf Computer Vision - Linda Shapiro.pdf Computer Vision 2d ed - Dand h Ballard.pdf Computer Vision A Modern Approach - Forsyth , Ponce.pdf Computer Vision and Applications A Guide for Students and Practitioners - Bernd Jahne.pdf Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing - Mark S. Nixon.pdf Fundamentals of Computer Vision - Mubarak Shah.pdf Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra, 2nd Ed - Gerhard X. Ritter.pdf Handbook of Computer Vision and Applications Volume 1 Sensors and Imaging - Bernd Jahne.pdf Handbook of Computer Vision and Applications Volume 2 Signal Processing and Pattern Recognition - - Bernd Jahne.pdf Handbook of Computer Vision and Applications Volume 3 Systems and Applications - Bernd Jahne.pdf Handbook Of Mathematical Models In Computer Vision - Nikos Paragios.pdf Multiple View Geometry in Computer Vision 2ed - Hartley R., Zisserman A.pdf Vision with Direction A Systematic Introduction to Image Processing and Computer Vision - Josef Bigun.pdf \Artificial Intelligence\Evolutionary computation Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications - Wong, Cheung.pdf Evolutionary Computation for Modeling and Optimization - Daniel Ashlock.pdf Evolutionary computation, vol.1 basic algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu Evolutionary computation, vol.2 advanced algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu FRONTIERS OF EVOLUTIONARY COMPUTATION - Anil Menon.pdf Genetic Programming An Introduction On the Automatic Evolution of Computer Programs and its Applications - Morgan Kaufmann.pdf Genetic programming Complex adaptive systems - Koza J.R..pdf Genetic Programming Theory and Practice II - John Koza.pdf The Handbook of Evolutionary Computation - Kenneth De Jong.pdf \Artificial Intelligence\Fuzzy_logic FLEXIBLE NEURO-FUZZY SYSTEMS Structures, Learning and Performance Evaluation - Leszek Rutkowski.pdf Fusion Of Neural Networks, Fuzzy Systems And Genetic Algorithms - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf Fuzzy Control Systems Design and Analysis A Linear Matrix Inequality Approach - Kazuo Tanaka, Hua O. Wang.pdf Fuzzy Logic in Embedded Microcomputers and Control Systems - Walter Banks.pdf Fuzzy Sets And Fuzzy Information Granulation Theory - lotfi Zadeh.pdf FUZZY SETS AND FUZZY LOGIC Theory and Applications - GEORGE J. KLIR , BO YUAN.pdf Fuzzy Sets And Systems Theory And Applications - Didier Dubois , Henri Prade.pdf FUZZY SETS AND THEIR APPLICATIONS TO COGNITIVE AND DECISION PROCESSES - Lotfi A. Zadeh , King-Sun Fu.pdf Neuro-Fuzzy and Soft Computing A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence - Jyh-Shing Roger Jang.djvu Siler, Buckley - Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning.pdf Simulating Continuous Fuzzy Systems - James J. Buckley.pdf Батыршин - Основные операции нечеткой логики и их обобщения.pdf Блюмин, Шуйкова, Сараев, Черпаков - Нечеткая логика - алгебраические основы и приложения.pdf Бочарников - FUZZY-технология, практика моделирования в экономике.djvu Вятченин - Нечеткие методы автоматической классификации.djvu Деменков - Нечеткое управление в технических системах.djvu Заде - Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.pdf Заде - Понятие лингвистической переменной.djvu Заде - Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных и интеллектуальных систем.pdf Заде - Тени нечетких множеств.pdf Кофман А - Введение в теорию нечетких множеств.djvu Леоненков - Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.djvu Новиков - Элементы теории нечетких множеств.pdf Павлов, Соколов - Принятие решений в условиях нечеткой информации.pdf Поспелов - Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов.djvu Поспелов - Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта.djvu Ротштейн, Штовба - Нечеткая надежность алгоритмических процессов.djvu Рыжов - Модели поиска в нечеткой среде.pdf Рыжов - Элементы теории нечетких множеств и ее приложений.pdf Тэрано, Асаи, Сугэно - Прикладные нечеткие системы.djvu Хаптахаева, Дамбаева, Аюшеева - Введение в теорию нечетких множеств.pdf Штовба - Проектирование нечетких систем средствами Matlab.djvu \Artificial Intelligence\Intelligent Systems Artificial_Intelligence_-_A_Guide_to_Intelligent_Systems.pdf Hybrid architectures for intelligent systems - Lotfi A. Zadeh.chm Intelligent Communication Systems - Nobuyoshi Terashima.pdf Intelligent Systems for Engineers and Scientists 2d ed - Adrian A. Hopgood.pdf Intelligent Systems Fusion, Tracking, and Control - GeeWah Ng.pdf \Artificial Intelligence\Knowledge representation Knowledge representation reasoning and declarative problem solving with Answer sets - Chitta Baral.pdf \Artificial Intelligence\Knowledge-based systems Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers - Krishnamoorthy , S. Rajeev.pdf Building Expert Systems in Prolog - Dennis Merritt.pdf Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning - William Siler.pdf The handbook of applied expert systems - Jay Liebowitz.pdf \Artificial Intelligence\Machine learning An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods - Nello Cristianini , John Shawe.chm CRC.Press-Utility.Based.Learning.from.Data.2010.RE TAiL.EBook.pdf Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques 2d ed - Morgan Kaufmann.pdf Introduction to Machine Learning - Nils J Nilsson.pdf Machine Learning - Tom Mitchell.pdf Machine Learning And Its Applications - Georgios Paliouras.pdf Machine Learning in Computer Vision - N. SEBE.pdf Machine Learning, Game Play, and Go - David Stoutamire.pdf Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Michie , Spiegelhalter , Taylor.pdf PROBLEM SOLVING WITH REINFORCEMENT LEARNING - Gavin Adrian Rummery.pdf Reinforcement Learning An Introduction - Richard S. Sutton , Andrew G. Barto.pdf Statistical Machine Learning For Information Retrieval - Adam Berger.pdf \Artificial Intelligence\Natural Language Processing Formal Syntax and Semantics of Programming Languages - Kenneth Slonneger.pdf Foundations of Statistical Natural Language Processing - Christopher D. Manning.pdf Natural Language Processing for Online Applications Text Retrieval,Extraction and Categorization - Peter Jackson , Isabelle Moulinier.pdf Ontological Semantics - Sergei Nirenburg , Victor Raskin.pdf Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition - D.djvu \Artificial Intelligence\Neural networks An Introduction to Neural Networks - Patrick van der Smagt.pdf Analysis And Applications Of Artificial Neural Networks - LPG Veelenturf.pdf Artificial Neural Networks - Colin Fyfe.pdf Artificial Neural Networks in Real-life Applications - Juan R. Rabunal.pdf C++ Neural Networks and Fuzzy Logic - Valluru B. Rao.pdf Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering - Nikola Kazabov.pdf Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms Industrial Applications - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf Kalman Filtering and Neural Networks - Simon Haykin.pdf Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Cc Taylor.pdf Methods and Procedures for the Verification and Validation of Artificial Neural Networks - Brian J. Taylor.pdf Neural Networks - A Comprehensive Foundation - Simon Haykin.pdf Neural Networks Algorithms, Applications,and Programming Techniques - James A. Freeman.pdf Programming Neural Networks in Java - JeffHeaton.pdf RECENT ADVANCES IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Design and Applications - Lakhmi Jain.pdf Recurrent Neural Networks Design And Applications - L.R. Medsker.pdf Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory - Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma.pdf The Handbook Of Brain Theory And Neural Networks 2Nd Ed - Michael A Arbib.pdf \Artificial Intelligence\Pattern recognition An Introduction to Pattern Recognition - Michael Alder.pdf Evolutionary Synthesis of Pattern Recognition Systems - Bir Bhanu.pdf Introduction to Statistical Pattern Recognition 2nd Ed - Keinosuke Fukunaga.pdf Particle Swarm Optimization Methods for Pattern Recognition and Image Processing - Mahamed G. H. Omran.pdf Pattern recognition and image preprocessing 2nd ed -Sing T. Bow.pdf Pattern Recognition in Speech and Language Processing - WU CHOU.pdf Pattern Recognition with Neural Networks in C++ - Abhijit S. Pandya, Robert B. Macy.chm Statistical Pattern Recognition 2nd Ed - Andrew R. Webb.pdf \Artificial Intelligence\Robotics_and_Mechatronics Active Visual Inference of Surface Shape - Roberto Cipolla.pdf Adaptive Motion of Animals and Machines - Hiroshi Kimura et al (Eds).pdf Advances in Robot Kinematics - Jadran Lenarcic and Bernard Roth (Eds).pdf An Introduction to MEMs Engineering - Nadim Maluf and Kirt Williams.pdf Artificial Mind System – Kernel Memory Approach - Tetsuya Hoya.pdf Autonomous Robotic Systems - Anibal T. de Almeida and Oussama Khatib (Eds).pdf Bio-MEMS Technologies and Applications - Wang and Soper (Eds).pdf Biomimetics - Biologically Inspired Technologies - Yoseph Bar Cohen.pdf Complex Robotic Systems - Pasquale Chiacchio & Stefano Chiaverini (Eds).pdf Control of Redundant Robot Manipulators - R.V. Patel and F. Shadpey.pdf Control of Robot Manipulators in Joint Space - R. Kelly, V. Santibanez and A. Loria.pdf Control Problems in Robotics and Automation - B. Siciliano and K.P. Valavanis (Eds).pdf CRC Press - Robotics and Automation Handbook.pdf Dynamic Vision for Perception and Control of Motion - Ernst D. ****manns.pdf Effective Computational Geometry for Curves & Surfaces - Boissonnat & Teillaud.pdf Electroactive Polymers for Robotic Applications - Kim & Tadokoro (Eds.).pdf Field and Service Robotics - Corke P. and Sukkarieh S.(Eds).pdf Field and Service Robotics- Recent Advances - Yuta S. et al (Eds).pdf Grippers in Motion - the Fascination of Automated Handling Tasks - Wolf.pdf Hacking Roomba - Tod E.Kurt.pdf Handbook of Industrial Automation - Richard L. Shell and Ernest L. Hall.pdf Industrial Robots Programming - J. Norberto Pires.pdf Innovations in Intelligent Machines 1 - Javaan Singh Chahl et al (Eds).pdf Innovations in Robot Mobility and Control - Srikanta Patnaik et al (Eds).pdf LEGO MINDSTORMS - Robotics Invention System-2 Projects.pdf LEGO MINDSTORMS - Building Robots.pdf LEGO MINDSTORMS - Dark Side Robots Transports and Creatures.pdf LEGO MINDSTORMS - The Unofficial Guide to Robots - Jonathan B. Knudsen.pdf Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds).pdf Machine Vision - David Vernon.pdf Mechanics of Microelectromechanical Systems - N.Lobontiu and E.Garcia.pdf Mechatronic Servo System Control - M. Nakamura S. Goto and N. Kyura.pdf Mechatronics for Safety, Security and Dependability in a New Era - Arai and Arai.pdf MEMS Advanced Materials and Fabrication Methods - Nat. Aca. Press.pdf MEMS and Microstructures in Aerospace Applications - Robert Osiander et al (Eds).pdf MEMS Mechanical Sensors - Stephen Beeby.pdf Micro Electro Mechanical System Design - James J. Allen.pdf Microengineering MEMs and Interfacing - Danny Banks.pdf Micromechanical Photonics - H. Ukita.pdf Microsensors, MEMS and Smart Devices - Gardner Varadhan and Awadelkarim.pdf Multi-Arm Cooperating Robots- Dynamics and Control - Zivanovic and Vukobratovic.pdf Multi-Robot Systems From Swarms to Intelligent Automata - Parker et al (Eds).pdf Nano- and Micro Eelectromechanical Systems - S.E. Lyshevski.pdf Neural Preprocessing and Control of Reactive Walking Machines - Manoonpong.pdf Neurotechnology for Biomimetic Robots - Joseph Ayers.pdf Practical and Experimental Robotics - Ferat Sahin & Pushkin Kachroo.djvu Principles and Applications of NanoMEMS Physics - Hector J. De Los Santos.pdf Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter.pdf Recent Advances in Mechatronics - Ryszard Jabonski et al (Eds).pdf Robot Builders Source Book - Gordon McComb.pdf Robot Manipulator Control Theory and Practice - Frank L.Lewis.pdf Robot Motion Planning and Control - J.P. Laumond.pdf Sensing Intelligence Motion - How Robots & Humans Move - Vladimir J. Lumelsky.pdf Smart Material Systems and MEMS - Vijay K. Varadan.pdf Socially Intel. Agents Creating Rels. with Comp. & Robots - Dautenhahn et al (Eds).pdf Software Engineering for Experimental Robotics - Davide Brugali et al.pdf The MEMS Handbook (1st Ed) - M. Gad el Hak.pdf The MEMS Handbook Introduction & Fundamentals (2nd Ed) - M. Gad el Hak.pdf The MEMS Handbook MEMS Applications (2nd Ed) - M. Gad el Hak.pdf The MEMS Handbook MEMS Design (2nd Ed) - M. Gad el Hak.pdf The Ultimate Palm Robot - Kevin Mukhar and Dave Johnson.pdf Vision And Action - The Control of Grasping - Goodale M.A.(Ed).djvu Who Needs Emotions The Brain Meets the Robot - Fellous & Arbib.pdf \Artificial Intelligence\Soft Computing Foundations Of Soft Case-based Reasoning - SANKAR K. PAL.pdf Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies - Ali Zilouchian.pdf Learning And Soft Computing - Support Vector Machines, Neural Networks, And Fuzzy Logic Models - Vojislav Kecman.pdf \Artificial Intelligence\Swarm Intelligence Swarm intelligence - James Kennedy.pdf 0

@vantfiles 1018 / 1914 / 177 Регистрация: 07.05.2013 Сообщений: 3,931 Записей в блоге: 12
	15.09.2020, 13:09
	Почти не отсортированное: (часть 2) Кликните здесь для просмотра всего текста \Artificial Intelligence\UNSORTED Advances in Applied Artificial Intelligence - John Fulcher.pdf Advances in Artificial Intelligence – SBIA 2004 - Ana L.C. Bazzan , Sofiane Labidi.pdf An Introduction to Neural Networks - Patrick van der Smagt.pdf Analysis And Applications Of Artificial Neural Networks - LPG Veelenturf.pdf Artificial Intelligence A Modern Approach - Stuart J. Russell , Peter Norvig.pdf Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers - Krishnamoorthy , S. Rajeev.pdf Artificial Intelligence and Soft Computing Behavioral and Cognitive Modeling of the Human Brain - Konar Amit.pdf ARTIFICIAL INTELLIGENCE and SOFTWARE ENGINEERING Understanding the Promise of the Future - Derek Partridge.pdf Artificial Intelligence Applications and Innovations - Bramer Max.pdf Artificial Intelligence Strategies, Applications, and Models Through Search 2d ed - Christopher Thornton.pdf Artificial Intelligence Today Recent Trends and Development - Manuela Veloso.pdf Artificial Intelligence, Structures And Strategies For Complex Problem Solving 3rd ed - George F Luger.pdf Artificial Neural Networks - Colin Fyfe.pdf Artificial Neural Networks in Real-life Applications - Juan R. Rabunal.pdf Barwise, Etchemendy - Language, Proof and Logic.pdf Brabazon - Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling.pdf C++ Neural Networks and Fuzzy Logic - Valluru B. Rao.pdf Computational Intelligence An Introduction - Andries P. Engelbrecht.pdf Computational Intelligence For Decision Support - Chen.pdf Computational Intelligence In Control - Masoud Mohammadian.pdf Computational Intelligence in Manufacturing Handbook - Jun Wang.pdf COMPUTATIONAL LINGUISTICSModels, Resources, Applications - Igor A. Bolshakov , Alexander Gelbukh.pdf Computational Web Intelligence Intelligent Technology for Web Applications - Y.-Q. Zhang.pdf Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications - Wong, Cheung.pdf Data Mining with Computational Intelligence - Lipo Wang , Xiuju Fu.pdf Dynamic Bayesian Networks Representation, Inference And Learning - Kevin Patrick Murphy.pdf Essentials of Programming Languages 2d ed - Daniel P. FriedmanMitchell WandChristopher T. Haynes.pdf Evolutionary Computation for Modeling and Optimization - Daniel Ashlock.pdf Evolutionary computation, vol.1 basic algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu Evolutionary computation, vol.2 advanced algorithms and operators - Baeck T., Fogel D.B., Michalewicz Z.djvu Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering - Nikola Kazabov.pdf Foundations Of Soft Case-based Reasoning - SANKAR K. PAL.pdf FRONTIERS OF EVOLUTIONARY COMPUTATION - Anil Menon.pdf Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms Industrial Applications - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning - William Siler.pdf Genetic Programming An Introduction On the Automatic Evolution of Computer Programs and its Applications - Morgan Kaufmann.pdf Genetic programming Complex adaptive systems - Koza J.R..pdf Genetic Programming Theory and Practice II - John Koza.pdf Hybrid architectures for intelligent systems - Lotfi A. Zadeh.chm Intelligent Communication Systems - Nobuyoshi Terashima.pdf Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies - Ali Zilouchian.pdf Intelligent Information Integration for the Semantic Web - Ubbo Visser.pdf Intelligent Systems for Engineers and Scientists 2d ed - Adrian A. Hopgood.pdf Intelligent Systems Fusion, Tracking, and Control - GeeWah Ng.pdf Kalman Filtering and Neural Networks - Simon Haykin.pdf Knowledge representation reasoning and declarative problem solving with Answer sets - Chitta Baral.pdf Learning And Soft Computing - Support Vector Machines, Neural Networks, And Fuzzy Logic Models - Vojislav Kecman.pdf Learning Bayesian Networks - Neapolitan R. E..pdf Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Cc Taylor.pdf Methods And Applications Of Artificial Intelligence - Themistoklis Panayiotopoulos.pdf Methods and Procedures for the Verification and Validation of Artificial Neural Networks - Brian J. Taylor.pdf Morgan.Kaufmann.Semantic.Web.for.the.Wor king.Ontologist.May.2008.pdf Multiagent systems a modern approach to distributed artificial intelligence - Gerhard Weiss.pdf Natural Language Processing for Online Applications Text Retrieval,Extraction and Categorization - Peter Jackson , Isabelle Moulinier.pdf Neural Networks - A Comprehensive Foundation - Simon Haykin.pdf Neural Networks Algorithms, Applications,and Programming Techniques - James A. Freeman.pdf O'Reilly AI for Game Developers.chm Practical Artificial Intelligence Programming in Java - Mark Watson.pdf Programming Neural Networks in Java - JeffHeaton.pdf RECENT ADVANCES IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Design and Applications - Lakhmi Jain.pdf Recurrent Neural Networks Design And Applications - L.R. Medsker.pdf Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition - D.djvu Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory - Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma.pdf Swarm intelligence - James Kennedy.pdf The Elements of Artificial Intelligence Using Lisp - Steven L. Tanimoto.pdf The handbook of applied expert systems - Jay Liebowitz.pdf The Handbook Of Brain Theory And Neural Networks 2Nd Ed - Michael A Arbib.pdf The Handbook of Evolutionary Computation - Kenneth De Jong.pdf The International Dictionary Of Artificial Intelligence - William Raynor.pdf Барсегян, Куприянов, Степаненко, Холод - Методы и модели анализа данных. OLAP и Data Mining.djvu Гаврилова - Базы знаний интеллектуальных систем.djvu Девятков - Системы искусственного интеллекта.djvu Джексон - Введение в экспертные системы.doc Джексон - Программирование на языке CLIPS.doc Захаров В.Н. - ИИ, программные и аппаратные стредства.djvu Искусственный интеллект. Современный подход. Рассел C., Норвинг П..djvu Леоненков - Нечеткое моделирование в среде Matlab и FuzzyTech.djvu Лорьер - Системы искуственного интеллекта.djvu Лю - Теория и практика неопределенного программирования.djvu Люгер - Искусственный интеллект.djvu Недосекин - Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций.doc Паун, Розенберг, Саломаа - ДНК-компьютер. Новая парадигма вычислений.pdf Поспелов Д.А. - Нечеткие множества в моделях управления и ИИ.djvu Рассел, Норвиг - Искусственный интеллект.djvu Сотник - Основы проектирования систем ИИ.doc Ульянов - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence.pdf Уорден - Новые интеллектуальные материалы и конструкции.djvu Хант - Искуственный интеллект.djvu Чубукова - Курс лекций по DataMining.pdf Ягер - Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения.djvu \Artificial Intelligence\Генетические_алгоритмы Haupt - Practical Genetic Algorithms.pdf Pictet - Genetic Algorithms with collective sharing.pdf Вороновский - генетические алгоритмы, искусственные нейросети и проблема виртуальной реальности.pdf Генетические алгоритмы (Гладков Л.А. и др., 2006).pdf Рутковская - Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы.djvu Скурихин - Генетические алгоритмы.doc \Artificial Intelligence\Графы_численные_методы Ball - An Elementary Introduction to Modern Convex Geometry.pdf Barber - The Quickhull algorithm for convex hulls.pdf Berman - A New Data Structure For Fast Approximate Matching.pdf Brin - Near Neighbor Search in Large Metric Spaces.ps Diestel - Graph Theory.pdf Mount - Computational Geometry.pdf Yianilos - Data Structures and Algorithms for Nearest Neighbor Search in General Metric Spaces.pdf Yuri Lifshits - Algorithms for Nearest Neighbors.pdf Ахо, Хопкрофт, Ульман - Построение и анализ вычислительных алгоритмов.djvu Ахо, Хопкрофт, Ульман - Структуры данных и алгоритмы.djvu Воронцов - Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования.pdf Котов, Красильников - Кластеризация данных.pdf Николенко - Алгоритмы кластеризации.pdf Ниман - Сортировка и поиск. Рецептурный справочник.doc Полевой, Постников, Усков - Алгоритм быстрого построения MST для множества точек в конечномерном псевдометрическом пространстве.doc Препарата, Шеймос - Вычислительная геометрия.djvu \Artificial Intelligence\Лирика Бейтсон - Шаги в направлении экологии разума.html Грегори Бейтсон - Ангелы страшатся - 1994.fb2 Грегори Бейтсон - Кибернетика Я. Теория алкоголизма.docx Грегори Бейтсон - Разум и природа. Неизбежное единство - 2009.fb2 Грегори Бейтсон - Экология разума - 2000.fb2 \Artificial Intelligence\Нейросети An Introduction to Neural Networks - Patrick van der Smagt.pdf Analysis And Applications Of Artificial Neural Networks - LPG Veelenturf.pdf Artificial Neural Networks - Colin Fyfe.pdf Artificial Neural Networks in Real-life Applications - Juan R. Rabunal.pdf C++ Neural Networks and Fuzzy Logic - Valluru B. Rao.pdf Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering - Nikola Kazabov.pdf Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms Industrial Applications - Lakhmi C. Jain , N.M. Martin.pdf Jang - Neuro-Fuzzy and Soft Computing.djvu Kalman Filtering and Neural Networks - Simon Haykin.pdf Machine Learning, Neural And Statistical Classification - Cc Taylor.pdf Methods and Procedures for the Verification and Validation of Artificial Neural Networks - Brian J. Taylor.pdf Neural Networks - A Comprehensive Foundation - Simon Haykin.pdf Neural Networks Algorithms, Applications,and Programming Techniques - James A. Freeman.pdf Programming Neural Networks in Java - JeffHeaton.pdf RECENT ADVANCES IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Design and Applications - Lakhmi Jain.pdf Recurrent Neural Networks Design And Applications - L.R. Medsker.pdf Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory - Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma.pdf The Handbook Of Brain Theory And Neural Networks 2Nd Ed - Michael A Arbib.pdf Барский - Нейронные сети Распознавание, управление, принятие решений.pdf Беркинблит - Нейронные сети.djvu Бодянский, Кучеренко, Михалев - Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем.chm Вороновский - Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.djv Галушкин - Нейрокомпьютеры и их применение (Книга 3 - Нейрокомпьютеры).djvu Галушкин - Нейрокомпьютеры и их применение (Часть 1 - Теория нейронных сетей).djvu Галушкин - Нейрокомпьютеры и их применение (Часть 5 - Нейронные сети История развития теории).djvu Заенцев - Нейронные сети - основные модели.pdf Каллан - Основные концепции нейронных сетей.djvu Каллан, Роберт. Основные концепции нейронных сетей. Пер. с англ. М., Издательский дом Вильямс, 2001 с.djvu Комарцова, Максимов - Нейрокомпьютеры.djvu Комашинский, Смирнов - Нейронные сети и их применение в системах управления и связи.pdf Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети Теория и практика.djvu Круглов, Дли, Голунов - Нечеткая логика и нейронные сети.djvu Миркес - Нейроинформатика (курс лекций).chm Осовский - Нейронные сети для обработки информации.djvu Рутковская, Пилиньский, Рутковский - Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы.djvu Ульянов, Панфилов, Литвинцева - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence (part 1).pdf Ульянов, Панфилов, Литвинцева - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence (part 2).pdf Ульянов, Панфилов, Литвинцева - Quantum Information and Quantum Computational Intelligence (part 3).pdf Уоссермен - Нейрокомпьютерная техника Теория и практика.doc Хайкин - Нейронные сети. Полный курс.pdf Яхъяева - Нечеткие множества и нейронные сети.djvu \Artificial Intelligence\Принятие_решений Блюмин, Шуйкова - Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности.pdf Вагин - Дедукция и обобщение в системах принятия решений.djvu Дилигенский, Дымова, Севастьянов - Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация.pdf Емельянов, Коровин - Новые типы обратной связи. Управление при неопределенности.pdf Жуковин - Нечеткие многокритериальные модели принятия решений.djvu Заде - Принятие решений в расплывчатых условиях.pdf Караваев - Применение нечеткой логики в имитационной системе автономного адаптивного управления.pdf Трухаев - Модели принятия решений в условиях неопределенности.djvu 0

@Aviz__ 2736 / 2046 / 506 Регистрация: 17.02.2014 Сообщений: 9,462
	03.01.2023, 22:02
	Цикл популярных статей на русском из Naked Science 0

@harrybook AxBxC=X 155 / 135 / 58 Регистрация: 27.04.2016 Сообщений: 549
	04.04.2024, 20:37
	Анатолий Постолит "Основы искусственного интеллекта в примерах на Python", самоучитель, "BHV", 2021 === (Не сильно свежая, зато написано понятным языком для начинающих. И примеры рабочие) 0

@Whitecolor 1185 / 755 / 127 Регистрация: 10.03.2012 Сообщений: 4,855
	27.11.2025, 15:22
	VTsaregorodtsev, То есть нет смысла читать? 0

@DmitryStepanov 0 / 0 / 0 Регистрация: 20.08.2024 Сообщений: 3
	20.08.2024, 16:32
	1. "Глубокое обучение" - Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенгио, Аарон Курвилль 2. "Машинное обучение. Научный подход" - Дмитрий Дьяконов 3. "Прикладное машинное обучение на Python" - Уэсли Чун 4. "Машинное обучение: в поисках решения" - Вадим Михайлов 5. "Машинное обучение для начинающих" - Игорь Бондаренко 6. "Научный подход к машинному обучению" - Олег Алексеев - Введение в Data Science и машинное обучение https://stepik.org/course/4852/promo - "Машинное обучение для начинающих" (Kaggle) Бесплатный курс с интерактивными уроками по основам машинного обучения в рамках платформы Kaggle. (https://www.kaggle.com/learn/i... e-learning) - https://github.com/topics/machine-learning - https://habr.com/ru/hubs/machi... /articles/ много статей и руководств по машинному обучению - https://data-light.ru/ - компания, предлагающая решения в области анализа данных и машинного обучения, с полезными ресурсами и услугами для профессионалов в этой области - https://github.com/matyushkin/... science.md Курсы по общим вопросам Data Science - https://yandex.ru/company/technologies/ 0

@Aviz__ 2736 / 2046 / 506 Регистрация: 17.02.2014 Сообщений: 9,462
	05.03.2025, 19:09
	MIT курс 6.S191 (перезапуск) Introduction to Deep Learning! Лекции будут выходить в свободный доступ на YouTube по понедельникам, 04-03-2025 уже вышла: Слайды, код и доп.материалы https://introtodeeplearning.com 0

@Whitecolor 1185 / 755 / 127 Регистрация: 10.03.2012 Сообщений: 4,855
	27.11.2025, 12:15
	Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта Сергея Маркова кто может подсказать по этой книге? 0

@VTsaregorodtsev 2622 / 1633 / 266 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 4,339
	27.11.2025, 18:54
	Ну откуда же мне знать Ваш текущий уровень компетенций в ИИ/ML и Ваши планы/цели/задачи? Спрошено было про книгу - я про книгу ответил. 0

@Rasool 9 / 294 / 4 Регистрация: 02.04.2009 Сообщений: 804
	17.12.2025, 06:44
	1. Лекун Ян. Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и машинного обучения. Научпоп для интересующихся. 2. Франсуа Шолле. Глубокое обучение на Python. Примерно то, же и Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенгио, Аарон Курвилль "Глубокое обучение", но с примерами на Питоне. 3. Франсуа Шолле. Глубокое обучение на R. 0