Гарвард выложил в открытый доступ свой учебник по ML-системам. Штука максимально прикладная: не только про то, как тренировать модели, а как собирать продакшн-системы вокруг них — то, что реально решает.

Темы там прям топ:

> сборка autograd, оптимизаторов, attention и мини-PyTorch с нуля, чтобы понять, как фреймворк устроен изнутри. (это вообще кайф)
> базовые вещи по DL: батчи, точность вычислений, архитектуры моделей и тренировка
> оптимизация производительности ML, ускорение на железе, бенчмаркинг, эффективность

То есть это не просто вводный курс по ML, а полный цикл от старта до боевого применения. Уже сейчас можно читать книгу и смотреть код бесплатно. На 2025 год это один из самых сильных учебников, что выходили, так что лучше не пропускать.

Репозиторий тут, ссылка на книгу внутри 👏

👉 @PythonPortal