[Валерий Антонов]
Математика для нейросетей и GNN: от школьной алгебры до кода (2026)
![Изображение [Валерий Антонов] Математика для нейросетей и GNN: от школьной алгебры до кода (2026)](https://s6.vkurse.info/attachments/1783744301598-png.76543/ "Картинка [Валерий Антонов] Математика для нейросетей и GNN: от школьной алгебры до кода (2026)")
Слив курса Математика для нейросетей и GNN: от школьной алгебры до кода [Валерий Антонов]
Книга проведет вас от школьной математики к созданию нейросетей и графовых моделей (GNN), раскрывая "внутреннюю кухню" ИИ.
Вы освоите линейную алгебру, градиентный спуск, теорию информации и спектральный анализ графов не как абстрактные дисциплины, а как рабочие инструменты инженера.
Особенность издания — две ступени программирования.
Сначала вы напишете классификатор MNIST на PyTorch, освоите Transfer Learning.
Затем реализуете с нуля собственный autograd, оптимизаторы Adam, механизм Attention, GCN и GAT.
Вы поймете, что происходит внутри loss.backward(), и научитесь деплоить модели в продакшен через FastAPI и Docker, отслеживая дрейф данных.
Это практическое руководство для тех, кто хочет не просто использовать библиотеки, а создавать инструменты самостоятельно.
Идеально для разработчиков, data-scientistов и студентов.
Формат: PDF.
Продажник:
Скачать:
Математика для нейросетей и GNN: от школьной алгебры до кода (2026)
Слив курса Математика для нейросетей и GNN: от школьной алгебры до кода [Валерий Антонов]
Книга проведет вас от школьной математики к созданию нейросетей и графовых моделей (GNN), раскрывая "внутреннюю кухню" ИИ.
Вы освоите линейную алгебру, градиентный спуск, теорию информации и спектральный анализ графов не как абстрактные дисциплины, а как рабочие инструменты инженера.
Особенность издания — две ступени программирования.
Сначала вы напишете классификатор MNIST на PyTorch, освоите Transfer Learning.
Затем реализуете с нуля собственный autograd, оптимизаторы Adam, механизм Attention, GCN и GAT.
Вы поймете, что происходит внутри loss.backward(), и научитесь деплоить модели в продакшен через FastAPI и Docker, отслеживая дрейф данных.
Это практическое руководство для тех, кто хочет не просто использовать библиотеки, а создавать инструменты самостоятельно.
Идеально для разработчиков, data-scientistов и студентов.
Формат: PDF.
Продажник:
Скачать:
Симпатии:
Это понравилось yura1100 и Vodolaz24