Книжный куб

[2/2] Grokking Artificial Intelligence Algorithms (Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта) (Рубрика #AI)

Окончание разбора простой и понятной книги с описанием алгоритмов искусственного интеллекта.

7. Роевой интеллект: частицы
Глава посвящена алгоритму роя частиц — еще одному методу роевого интеллекта. Автор объясняет, как частицы (агенты алгоритма) перемещаются в пространстве поиска, корректируя свою скорость на основе личного опыта и опыта всего роя. Рассматривается, как этот алгоритм находит оптимальные решения, имитируя социальное поведение, например, птичьих стай или рыбных косяков. Автор рассказывает про птиц и мурмурации
8. Машинное обучение
В этой главе автор вводит основы машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и с подкреплением (про него подробнее в последней главе). Объясняются задачи, которые решает машинное обучение: регрессия, классификация, кластеризация, прогнозирование и другие. Автор показывает, как машинное обучение применяется в различных отраслях.
9. Искусственные нейронные сети
Автор объясняет архитектуру нейронных сетей: входной слой, скрытые слои и выходной слой, а также как данные передаются между ними. Рассматриваются различные типы нейронных сетей, включая сети прямого распространения, и объясняется, как они обучаются с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.
10. Обучение с подкреплением с помощью Q-learning
В заключительной главе автор рассматривает Q-learning — метод обучения с подкреплением, где агент учится выбирать оптимальные действия на основе получаемого вознаграждения. Объясняется, как агент формирует функцию полезности Q, которая помогает ему принимать решения на основе предыдущего опыта. Рассматривается алгоритм Q-обучения и его применение для решения задач, которые можно представить в виде марковского процесса принятия решений.

В итоге, могу сказать, что книга хороша для начального знакомства с AI, но если вы уже в теме, то она покажется слишком простой:)

#AI #ML #Engineering #PopularScience #Software

[1/2] Grokking Artificial Intelligence Algorithms (Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта) (Рубрика #AI)

Дочитал эту книгу про алгоритмы искусственного интеллекта и могу сказать, что за почти пять лет прошедших с издания книги кое-что поменялось:) Автор фокусировался на рассказе о фундаментальных алгоритмах: поиске, эволюционных алгоритмах, роевом интеллекте, классических методах машинного обучения, а в конце кратко рассказал про ANN (artificial neural networks) и перешел к reinforcement learning. Но с тех пор произошел значительный прорыв к развитии LLM (больших языковых моделей) и Gen AI в общем, а этого в книге совсем нет, хотя трансформеры на момент написания книги уже были у всех на слуху. В итоге, книгу можно считать отличным введением в основы алгоритмов ИИ, но надо ее комбинировать с более новыми книгами. Если же говорить про содержание книги, то в ней всего 10 глав, о которых я рассказываю ниже

1. Понятие искусственного интеллекта
В этой главе автор знакомит читателя с основами искусственного интеллекта, давая определение в стиле, что это направление науки, которое занимается разработкой компьютерных систем, способных выполнять задачи, свойственные человеческому интеллекту. Дальше он объясняет базовые концепции, историю возникновения ИИ (термин был предложен в 1956 году), а также различные подходы к созданию интеллектуальных систем. Автор разъясняет разницу между узким ИИ (решающим конкретные задачи) и общим ИИ (AGI).
2. Основы поиска
Глава посвящена базовым алгоритмам поиска, которые являются фундаментом для многих задач ИИ. Если вы учились писать код, то эту главу можно пропустить, а если нет, то вы узнаете про бинарный поиск, поиск в ширину и поиск в глубину, а также как оценивать эффективность алгоритмов.
3. Умный поиск
В этой главе рассматриваются более продвинутые алгоритмы поиска. Автор описывает алгоритмы информированного поиска, такие как A* поиск, который использует эвристики для нахождения оптимальных путей. Также рассматриваются алгоритмы состязательного поиска (min-max поиск, альфа-бета отсечение), которые применяются в играх и ситуациях, где есть противоборствующие стороны. Эти алгоритмы помогают компьютеру принимать оптимальные решения в сложных ситуациях.
4. Эволюционные алгоритмы
Глава знакомит с эволюционными алгоритмами — направлением в искусственном интеллекте, которое моделирует процессы естественного отбора. Здесь рассматриваются генетические алгоритмы, которые используют принципы эволюции (отбор, мутация, скрещивание) для поиска оптимальных решений. Автор объясняет, как эти алгоритмы работают с популяцией решений, которые "эволюционируют" с течением времени, становясь всё лучше и лучше.
5. Продвинутые эволюционные алгоритмы
Эта глава углубляется в более сложные виды эволюционных алгоритмов. Здесь рассматриваются генетическое программирование (автоматическое создание программ), эволюционное программирование (где структура программы постоянна, а меняются только числовые значения) и другие подходы. Автор объясняет различные способы кодирования информации в генетических алгоритмах (бинарное, вещественное, порядковое, древовидное) и их применение для решения сложных задач оптимизации.
6. Роевой интеллект: муравьи
В этой главе автор рассказывает о муравьиных алгоритмах — методах роевого интеллекта, которые имитируют поведение муравьиной колонии. Объясняется, как отдельные муравьи, будучи примитивными, вместе формируют самоорганизующуюся систему, способную решать сложные задачи. Рассматривается, как муравьи используют феромоны для коммуникации и как это применяется в алгоритмах для решения задач оптимизации, например, задачи коммивояжера.

Обзор последних четырех глав в следующем посте.

#AI #ML #Engineering #PopularScience #Software

Code of Leadership #33 - Interview with Mikhail Trifonov about IDP (internal developer platform) (Рубрика #Engineering)

В очередном выпуске подкаста ко мне пришел интересный гость, Михаил Трифонов, с которым мы вместе являемся членами программного комитета CTO Conf X (https://ctoconf.ru/2025/). Миша - руководитель разработки департамента Поверхности | Head of Development в Cloud.ru, а также один из евангелистов создания внутренних платформ разработки IDP. На конференции CTO Conf X Миша будет выступать с докладом про internal developer platform, а в этом выпуске мы подискутируем на эту тему. Если говорить про опыт Миши, то в 14 лет он нашел в Open Source программу для автоматизации сбора лута в online-игре, видоизменил ее под свои задачи. Пока Михаил учился в школе, его персонажи собирали лут и развивались. Перепродажа прокачанных персонажей позволила накопить на первые курсы по программированию. Так зародилась любовь к профессии.

За час мы успели обсудить следующие темы
1. Предпосылки и эволюция IDP
2. Назначение и преимущества IDP
3. Структура и компоненты IDP
4. Метрики эффективности платформы
5. Клиентоцентричность и продуктовый подход
6. Автоматизация и улучшение процессов
7. Проблемы микросервисной архитектуры
8. Безопасность и управление
9. Мониторинг и дашборды работы платформ
10. Внедрение и развитие платформы

Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music.

#Architecture #Software #Engineering #ProductManagement #Management #Economics

Распродажа в издательстве «Питер» (Рубрика #Sales)

В издательстве Питер очередная распродажа со скидками в 40% на бумажные книги и 50% на электронные. Для получения этой скидки надо использовать промокод "Бумажная" (или "Электронная", если покупаете элетронную версию) при оформлении заказа. На прошлых распродажах я уже купил себе пачку книг, возможно докуплю еще что-то, но с прошлой распродажи я успел многие из книг прочитал.

Книги, что я уже успел прочитать
- Data mesh в действии - я прочитал эту книгу с прошлой распродажи и даже рассказал уже об этом. До этого я читал частями книгу "Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale".
- Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта - я прочитал эту книгу недавно, вот пост про нее
- Настоящий CTO: думай как технический директор - я прочитал эту книгу, рассказал про нее, а потом мы даже с Сашей Шевченко записали эпизод подкаста с обсуждением этой книги
- Грокаем Continuous Delivery - интересная и простая книжка от сотрудницы Google про CI/CD, я ее уже успел ее прочитать и рассказать о ней
- Паттерны проектирования API - я начал читать и рассказал про эту книгу + читал whitepapers от автора насчет API Governance в Google (кратенько об этом тут)
- Чистый Python. Тонкости программирования для профи - решил вспомнить теорию по python
- Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Юбилейное издание, дополненное и исправленное - я уже как-то читал книгу Олиферов, но это было много лет назад и она была ок. Сейчас я прочитал 150 страничек из нового издания и могу сказать, что книга не ухудшилась:)
- Гейм-дизайн: как создаются игры - эта книга про геймдизайн, про который я и до этого много читал и писал (1, 2, 3), а сейчас я уже прочитал и рассказал об этом
- Разработка приложений на базе GPT-4 и ChatGPT - базовая книга про chatGPT, я ее уже прочел и даже рассказывал оо ней
- Мифический человеко-месяц, или Как создаются программные системы - классическая книга Фредерика Брукса, которая в следующем году справляет свой юбилей. Я раньше уже рассказывал про эту книгу
- Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации - в девичестве на английском эта книга Алекса Петрова называлась Database Internals и я про нее много рассказывал (1 и 2), а также мы ее обсуждали в подкасте "Code of Architecture"
- Безопасные и надежные системы: Лучшие практики проектирования, внедрения и обслуживания как в Google - эту книгу я читал в оригинале и она называлась "Building secure and reliable systems", а также уже рассказывал про нее.

Книги, что мне еще предстоит прочитать
- README. Суровые реалии разработчиков - книга про будни разработчиков и практиками инжиниринга
- Software: Ошибки и компромиссы при разработке ПО - эта книга подкупила меня своей второй главой, которая называется "Дублирование кода не всегда плохо".
- Грокаем функциональное программирование - интересно почитать просто про функциональщину
- Дизайн для разработчиков - я довольно много книг читаю про дизайн для дизайнеров (1, 2, 3), а тут хочу посмотреть как это подают разработчикам
- Карьера Software Engineering Manager. Эффективное управление командой разработчиков ПО - в рамках работы над книгой про engineering management полезно изучить другие источники
- Карьера продакт-менеджера. Все что нужно знать для успешной работы в технологической компании - для инженеров и технических руководителей сейчас полезно думать продуктово, особенно если вы работаете не в галере. Яуже писал про книги на эту тему: 1, 2, 3, 4, 5
- Производительность систем - интересная книга о производительности от Brendan Gregg, крутого эксперта, который одновременно много сделал для внедрения eBPF, о чем можно узнать из документалки
- Креативный программист - я решил изучить креативные методы, что могут помочь в решении инженерных задач
- Продвинутые алгоритмы и структуры данных - книжка о самых необходимых алгоритмах решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов. Хочу подтянуть свои знания алгоритмов

#Sales