📚 7 книг, которые помогут укрепить математический фундамент для карьеры в ML и ИИ

Без фундаментальной математики нельзя качественно освоить профессию ИИ-специалиста. Об этом рассказал руководитель ШАД Яндекса Алексей Толстиков в новом выпуске Machine Learning Podcast. Чтобы прокачать знания, делимся подборкой книг по математике и машинному обучению.

1️⃣ "Введение в алгебру". Автор — Кострикин А.И.
Классическая книга для глубокого понимания линейной алгебры — основы, на которой строятся все модели ML. Для тех, кто хочет не просто применять библиотеки, а понимать, как работают векторные пространства и матрицы.

2️⃣ "Сборник задач по алгебре" под редакцией Кострикина А.И.
Задачник для практики — сотни упражнений разной сложности, чтобы набить руку и подготовиться к серьёзным программам по ИИ.

3️⃣ "Сборник задач и упражнений по математическому анализу". Автор — Демидович Б.П.
Сборник с тысячами задач по матанализу — от пределов до интегралов. Незаменим для тех, кто возвращается к фундаменту перед изучением градиентного спуска и оптимизации.

4️⃣ "Элементарное введение в теорию вероятностей". Авторы — Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я.
Простой и ясный вход в теорвер — с примерами, которые помогут понять вероятностные модели в ML.

5️⃣ "Вероятность". Автор — Ширяев А.Н.
Учебник по более глубокому изучению теории вероятностей — для тех, кто хочет серьёзно разбираться в стохастических процессах и байесовских методах.

6️⃣ "Машинное обучение: основы". Автор — Николенко С.И.
Современное введение в ML с сильным математическим акцентом — мостик от чистой теории к практике.

7️⃣ "Искусственный интеллект: современный подход". Авторы — Рассел С., Норвиг П.
Фундаментальная работа, посвященная трансформации ИИ — от классических алгоритмов до современного машинного обучения. Обязательна для широкого кругозора в профессии.