Книги / AI и ML

AI и ML

Все Языки программирования 1540AI и ML 762Алгоритмы и теория 505Разработка ПО 472ВЕБ-разработка 390DevOps и Инфраструктура 272Кибербезопасность 225ОС и Системное 172Другое 169Базы данных 146Разработка игр 143Встраиваемые системы 131IT-менеджмент 106
Все Data Science 253Машинное обучение 151LLM 107Нейронные сети 91ChatGPT 37Tensorflow 29Компьютерное зрение 26PyTorch 21MLOps 18NLP 12Pandas 9AI Agents 1
Все 2026 502025 1082024 1612023 1102022 492021 402020 652019 342018 292017 122016 142015 162014 32013 42012 22011 32009 22008 12007 21994 1
EN
Управление проектами машинного обучения: от проектирования до развертывания

Управление проектами машинного обучения: от проектирования до развертывания

A

Simon Thompson

AI и ML
EN
Справочник математических моделей с Python

Справочник математических моделей с Python

A

Dr. Ranja Sarkar

AI и ML
EN
50 дней анализа данных с Python: Книга с лучшими задачами для начинающих

50 дней анализа данных с Python: Книга с лучшими задачами для начинающих

B

Benjamin Bennett Alexander

AI и ML
EN
R: всё в одном для чайников

R: всё в одном для чайников

A

Joseph Schmuller

AI и ML
EN
Инструменты Python для ученых: Введение в использование Anaconda, JupyterLab и научных библиотек Python

Инструменты Python для ученых: Введение в использование Anaconda, JupyterLab и научных библиотек Python

A

Lee Vaughan

AI и ML
RU
Создание видеоигр с помощью PyGame

Создание видеоигр с помощью PyGame

A

Майк Голд

AI и ML
EN
ChatGPT Hacks для учителей: Полное руководство по ChatGPT для преподавателей по обучению и учебе с пошаговыми инструкциями, практическими демонстрациями, примерами, подсказками и видео-выводами

ChatGPT Hacks для учителей: Полное руководство по ChatGPT для преподавателей по обучению и учебе с пошаговыми инструкциями, практическими демонстрациями, примерами, подсказками и видео-выводами

A

Keshav Jha

AI и ML
EN
Масштабирование машинного обучения с помощью Spark: распределенное машинное обучение с MLlib, TensorFlow и PyTorch

Масштабирование машинного обучения с помощью Spark: распределенное машинное обучение с MLlib, TensorFlow и PyTorch

A

Adi Polak

AI и ML
EN
Прикладной генеративный ИИ для начинающих: практические знания о диффузионных моделях, ChatGPT и других LLM

Прикладной генеративный ИИ для начинающих: практические знания о диффузионных моделях, ChatGPT и других LLM

A

Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada

AI и ML
EN
ChatGPT для начинающих: возможности, основы и применение

ChatGPT для начинающих: возможности, основы и применение

A

Eric Sarrion

AI и ML
EN
Практическое программирование на Java с ChatGPT

Практическое программирование на Java с ChatGPT

A

Alan S. Bluck

AI и ML
EN
Освоение OpenCV с Python: Используйте NumPy, Scikit, TensorFlow и Matplotlib для изучения продвинутых алгоритмов машинного обучения через набор практических проектов

Освоение OpenCV с Python: Используйте NumPy, Scikit, TensorFlow и Matplotlib для изучения продвинутых алгоритмов машинного обучения через набор практических проектов

A

Ayush Vaishya

AI и ML
EN
101 визуализация с Python и Matplotlib: всеобъемлющее руководство по визуализации данных

101 визуализация с Python и Matplotlib: всеобъемлющее руководство по визуализации данных

B

Ahmed Abouraia

AI и ML
EN
Network Science with Python

Network Science with Python

A

David Knickerbocker

AI и ML
RU
Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

A

Дмитрий Малов

AI и ML
RU
Python для машинного обучения

Python для машинного обучения

A

Неизвестен

AI и ML
RU
Интерпретируемое машинное обучение на Python

Интерпретируемое машинное обучение на Python

A

Сергей Масис

AI и ML
EN
Встроенная аналитика: интеграция анализа с бизнес-процессами

Встроенная аналитика: интеграция анализа с бизнес-процессами

A

Donald Farmer, Jim Horbury

AI и ML
EN
Футбольная аналитика с Python и R: Изучение науки о данных через призму спорта

Футбольная аналитика с Python и R: Изучение науки о данных через призму спорта

A

Eric A. Eager & Richard A. Erickson

AI и ML
EN
Python для научных вычислений и искусственного интеллекта

Python для научных вычислений и искусственного интеллекта

A

Stephen Lynch

AI и ML
RU
Python для анализа данных. Обработка данных, создание статистических моделей и машинное обучение

Python для анализа данных. Обработка данных, создание статистических моделей и машинное обучение

B

Уэс Маккинни

AI и ML
RU
Практическая обработка данных: Python и Pandas для профессионалов

Практическая обработка данных: Python и Pandas для профессионалов

A

Игорь Свинаренко

AI и ML
RU
Грокаем глубокое обучение с подкреплением

Грокаем глубокое обучение с подкреплением

A

Мигель Моралес

AI и ML
RU
Нейросети. Обработка аудиоданных

Нейросети. Обработка аудиоданных

A

Джейд Картер

AI и ML
RU
Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство: от новичка до эксперта

Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство: от новичка до эксперта

A

Гинько А. Ю.

AI и ML
EN
Data Wrangling on AWS: Clean and organize complex data for analysis

Data Wrangling on AWS: Clean and organize complex data for analysis

A

Navnit Shukla, Sankar M, Sam Palani

AI и ML
EN
The Pragmatic Programmer for Machine Learning: Engineering Analytics and Data Science Solutions

The Pragmatic Programmer for Machine Learning: Engineering Analytics and Data Science Solutions

A

Marco Scutari, Mauro Malvestio

AI и ML
EN
Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps

Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps

A

Suhas Pote

AI и ML
EN
Numerical Methods Using Kotlin: For Data Science, Analysis, and Engineering

Numerical Methods Using Kotlin: For Data Science, Analysis, and Engineering

A

Haksun Li, PhD

AI и ML
EN
Data Engineering Design Patterns: Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems

Data Engineering Design Patterns: Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems

A

Bartosz Konieczny

AI и ML
RU
Трехмерное глубокое обучение на Python. Разрабатывайте модели компьютерного зрения с использованием 3D-данных с помощью библиотеки PyTorch3D и других инструментов

Трехмерное глубокое обучение на Python. Разрабатывайте модели компьютерного зрения с использованием 3D-данных с помощью библиотеки PyTorch3D и других инструментов

A

Ксудонг Ма, Вишах Хегде, Лилит Йольан

AI и ML
RU
Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту

Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту

A

Эммануэль Амейзен

AI и ML
RU
С.Н. Ярышев, В.А. Рыжова, М.А. Волынский. Системы технического зрения в задачах обнаружения, измерения, управления

С.Н. Ярышев, В.А. Рыжова, М.А. Волынский. Системы технического зрения в задачах обнаружения, измерения, управления

A

С.Н. Ярышев, В.А. Рыжова, М.А. Волынский

AI и ML
RU
Предварительная подготовка данных в Python. Том 2: План, примеры и метрики качества

Предварительная подготовка данных в Python. Том 2: План, примеры и метрики качества

A

А. В. Груздев

AI и ML
RU
Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

A

А. В. Груздев

AI и ML
RU
Основы Python для Data Science

Основы Python для Data Science

A

Кеннеди Берман

AI и ML
RU
Нейросети. Обработка естественного языка

Нейросети. Обработка естественного языка

A

Джейд Картер

AI и ML
RU
Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на Matlab

Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на Matlab

A

Питер Корк

AI и ML
RU
Погружение в аналитику данных

Погружение в аналитику данных

A

Джордж Маунт

AI и ML
RU
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python

Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python

A

Пол Орланд

AI и ML
RU
Визуализация данных: полный курс для начинающих специалистов

Визуализация данных: полный курс для начинающих специалистов

A

Тамара Манцнер

AI и ML
RU
Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning

Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков PyTorch и PyTorch Lightning

A

А. И. Елисеев, Ю. В. Минин, Ю. В. Кулаков

AI и ML
RU
Практическое введение в основные библиотеки и фреймворки Python (с примерами кода)

Практическое введение в основные библиотеки и фреймворки Python (с примерами кода)

B

Мурат Дурмус

AI и ML
RU
Глубокое обучение на Python. Второе международное издание

Глубокое обучение на Python. Второе международное издание

A

Франсуа Шолле

AI и ML
RU
Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных

Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных

A

Павел Браздил, Ян ван Рейн, Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

AI и ML
RU
Практикум по анализу данных на языках Python и R

Практикум по анализу данных на языках Python и R

A

О.А. Баюк, М.Р. Исаева, М.О. Самсонкин

AI и ML
EN
Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

A

Holden Karau, Mika Kimmins

AI и ML
EN
R for Data Science, 2nd Edition

R for Data Science, 2nd Edition

A

Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

AI и ML
RU
Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupyter

Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupyter

A

Уэс Маккинни

AI и ML
EN
OpenAI GPT For Python Developers: The art and science of developing intelligent apps with OpenAI GPT-3, DALL·E 2, CLIP, and Whisper

OpenAI GPT For Python Developers: The art and science of developing intelligent apps with OpenAI GPT-3, DALL·E 2, CLIP, and Whisper

A

Aymen El Amri @eon01

AI и ML
123 →

Оценка качества PDF:

A Отличное — текст копируется, оглавление, метаданные B Хорошее — текст есть, часть данных отсутствует C Среднее — текст частично извлекается D Плохое — скорее всего скан F Скан без OCR — текст не извлекается