Опытные разработчики укажите путь или в какую сторону идти? Здравствуйте! Я начинающий разработчик и ищу помощи у профессионалов своего дела. Проблема в том, что мне ужасно хочется писать код по-другому. Я хочу добиться максимальной продуктивности за счет математики, но ничего толкового найти не могу. Что-то более менее похожее на то, что я хочу, я увидел в книге "Deep Learning", Ian Goodfellow. Подскажите, в каком направлении мне идти? Какие книги/курсы вы можете мне посоветовать?
Для того чтобы добиться максимальной продуктивности и использовать математику в программировании, вам стоит обратить внимание на область машинного обучения и искусственного интеллекта.
Вам может быть полезно изучить следующие книги:
"Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville - как вы уже упоминали, эта книга хорошо известна в области глубокого обучения."Machine Learning: A Probabilistic Perspective" by Kevin P. Murphy - это отличное введение в машинное обучение с акцентом на вероятностных методах."Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop - эта книга также является классикой в области обработки данных и машинного обучения.
Кроме того, вам может быть полезно пройти онлайн курсы, такие как:
Coursera Machine Learning от Andrew Ng - это один из самых популярных курсов по машинному обучению.Udacity Deep Learning Nanodegree - этот курс сфокусирован на глубоком обучении и нейронных сетях.edX Foundations of Data Science - этот курс покрывает основы анализа данных и статистики, что может быть полезно при работе с математикой в программировании.
Надеюсь, эти рекомендации помогут вам найти нужное направление для развития в области программирования и использования математики в этой области. Успехов в вашем обучении!
Для того чтобы добиться максимальной продуктивности и использовать математику в программировании, вам стоит обратить внимание на область машинного обучения и искусственного интеллекта.
Вам может быть полезно изучить следующие книги:
"Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville - как вы уже упоминали, эта книга хорошо известна в области глубокого обучения."Machine Learning: A Probabilistic Perspective" by Kevin P. Murphy - это отличное введение в машинное обучение с акцентом на вероятностных методах."Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop - эта книга также является классикой в области обработки данных и машинного обучения.Кроме того, вам может быть полезно пройти онлайн курсы, такие как:
Coursera Machine Learning от Andrew Ng - это один из самых популярных курсов по машинному обучению.Udacity Deep Learning Nanodegree - этот курс сфокусирован на глубоком обучении и нейронных сетях.edX Foundations of Data Science - этот курс покрывает основы анализа данных и статистики, что может быть полезно при работе с математикой в программировании.Надеюсь, эти рекомендации помогут вам найти нужное направление для развития в области программирования и использования математики в этой области. Успехов в вашем обучении!