✔️
10 книг, чтобы понять, как реально работают LLM (2026)
1. Deep Learning
https://deeplearningbook.org Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база
2. Artificial Intelligence: A Modern Approach
https://aima.cs.berkeley.edu Фундаментальный взгляд на AI как систему
3. Speech and Language Processing
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ NLP, трансформеры и язык - максимально глубоко
4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
https://probml.github.io/pml-book/ Вероятности, статистика и основа ML
5. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/ Современное объяснение DL с хорошей интуицией
6. Designing Machine Learning Systems
https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/ Как довести модели до продакшена
7. Generative Deep Learning
https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf Практика генеративных моделей и трансформеров
8. Natural Language Processing with Transformers
https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html Как строить NLP-системы на трансформерах
9. Machine Learning Engineering
https://mlebook.com Инженерия ML и продакшен
10. The Hundred-Page Machine Learning Book
https://themlbook.com Суперконцентрированная база без лишнего
