DeepSeek на практике

Рекомендательные системы на основе больших языковых моделей. Полный цикл создания: от предобучения до развертывания интеллектуальных агентов

Лю Лу, Чжан Юйцзюнь

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

Обработка естественного языка в действии. Понимание, анализ и генерация текста с помощью Python

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

README. Суровые реалии разработчиков

Крис Риккомини, Дмитрий Рябой

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных

Ын Анналин, Су Кеннет

Автоматизация программируемых сетей. Профессиональная квалификация сетевого инженера нового поколения

Джейсон Эделман, Скотт С. Лоу, Мэтт Осуолт

Elasticsearch для разработчиков: индексирование, анализ, поиск и агрегирование данных. 2-е издание

Анураг Шривастава

RAG-системы: от теории к практике. Практическое руководство по созданию интеллектуальных систем поиска и генерации контента в эпоху стремительного развития ИИ-технологий

Р. В. Душкин

Генеративное глубокое обучение 2

ИИ-ассистенты на Python: применяем LLM, GPT, RAG на практике + виртуальный диск с готовыми ботами и примерами

Воробьев М. С.