Gemini и Keras в новой книге о глубоком обучении
Франсуа Шолле и Мэттью Уотсон выпустили обновлённое третье международное издание книги о глубоком обучении на Python. В ней собрали не только базу по нейросетям, но и современные темы — от трансформеров и мини-GPT до диффузионных моделей и дообучения через LoRA.
Что нового в книге
Авторы заметно расширили и переработали материал, чтобы книга отражала то, как глубокое обучение выглядит сегодня. В центре внимания уже не только классические нейросети, но и генеративный ИИ, который сейчас активно используют в бизнесе, разработке и аналитике.
В книге обещают примеры кода по каждой теме, объяснение математики без лишней сложности и работу сразу с несколькими популярными инструментами: Keras, TensorFlow, PyTorch и JAX. Это удобно тем, кто не хочет привязываться к одной экосистеме и хочет понимать общие принципы, а не только отдельный фреймворк.
Кому пригодится издание
Книга рассчитана на тех, кто уже знает Python хотя бы на среднем уровне и хочет системно разобраться в глубоком обучении. Она подойдёт студентам, разработчикам, аналитикам и тем, кто работает рядом с ИИ-проектами, но пока чувствует пробелы в практике.
Судя по описанию, это хороший вариант для изучения современных моделей без требования к сильной математической подготовке. Если вам нужно не просто читать про ИИ, а понимать, как собрать рабочую модель и как подойти к её дообучению, книга может стать полезным настольным руководством.
Почему это важно именно сейчас
За последние годы глубокое обучение сильно изменилось: сначала нейросети стали массово использоваться благодаря Python-библиотекам, а затем рынок перевернули большие языковые модели и генеративные инструменты. Поэтому обновление такой книги выглядит логичным: старые подходы уже не покрывают весь стек задач, с которыми сталкиваются специалисты сегодня.
Отдельно стоит отметить связку авторов. Франсуа Шолле — создатель Keras и один из самых известных практиков в области deep learning, а Мэттью Уотсон работает над Gemini в Google и занимается NLP-инструментами. Для читателя это означает, что книга опирается не на теорию ради теории, а на опыт людей, которые сами делают современные ИИ-системы.