Библиотека

Вот наш выбор для библиотеки информатики и математика

библиотека

Глубокое обучение и нейронные сети

Математика для машинного обучения

Линейная алгебра и оптимизация для машинного обучения

Искусственный интеллект для людей, том 1: фундаментальные алгоритмы

Искусственный интеллект для людей, том 2: Алгоритмы, вдохновленные природой

Искусственный интеллект для людей, том 3: глубокое обучение и нейронные сети

Умные алгоритмы: рецепты программирования, вдохновленные природой

Подход (почти) к любой проблеме машинного обучения

Когда машина учится

Стостраничная книга по машинному обучению

Математика для машинного обучения

Искусственный интеллект: современный подход, глобальное издание

Язык программирования :

Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и Tensorflow

Джулия Программирование для исследования операций

Динамическое программирование для кодирования интервью

Язык программирования C

Программирование на Питоне

Практика программирования:

Шаблоны проектирования

Чистый код

Прагматичный программист

UML Distilled: краткое руководство

UML 2.5 на практике

Чистая архитектура: руководство мастера по структуре и дизайну программного обеспечения

Вычислительные теории:

Введение в теорию автоматов, языки и вычисления

Теория игр и экономическое поведение

Теория игр 101: Полный учебник

Введение в теорию графов

Алгоритмический:

Введение в алгоритмы

Алгоритмы

Освещение алгоритмов: Часть 1: Основы

Освещение алгоритмов (часть 2): алгоритмы графов и структуры данных

Освещение алгоритмов (часть 3): жадные алгоритмы и динамическое программирование

Освещение алгоритмов (часть 4): алгоритмы для NP-сложных задач

Операционные исследования и оптимизация:

Джулия Программирование для исследования операций

Комбинаторная оптимизация: алгоритмы и сложность

Методы оптимизации в исследовании операций

Алгоритмы оптимизации

Выпуклая оптимизация

Методы оптимизации в исследовании операций

Теория принятия решений:

Математика для науки - концепции, методы и приемы моделирования

Введение в теорию принятия решений

Теория принятия решений в условиях неопределенности

Теория принятия решений: принципы и подходы

стохастический:

Цепь Маркова Монте-Карло

Цепи Маркова: поля Гиббса, моделирование методом Монте-Карло и очереди

Цепи Маркова — Курсы и корректируемые упражнения

Цепи Маркова

Введение в вероятностные модели

Логика:

Математическая логика - Том 1

Математическая логика - Том 2

 

Делиться
ru_RURU