The book "Mathematical Engineering of Deep Learning" is a comprehensive guide to understanding the mathematical foundations of deep learning, one of the most powerful tools in modern artificial intelligence. The author, a renowned expert in the field, provides a detailed overview of the underlying principles and techniques that have driven the rapid growth of deep learning in recent years. From the basics of linear algebra and calculus to the latest advances in neural networks and optimization methods, this book offers a thorough and accessible introduction to the mathematical underpinnings of deep learning. The book begins by exploring the fundamental concepts of linear algebra, including vector spaces, matrices, and tensor operations, which are essential for understanding the inner workings of deep learning models. It then delves into the world of calculus, explaining how these mathematical concepts can be used to optimize complex neural networks and improve their performance. The author also covers key topics such as gradient descent, backpropagation, and regularization, providing readers with a solid foundation in the mathematical engineering of deep learning. As the book progresses, it delves into more advanced topics such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and transformers, highlighting the unique challenges and opportunities of each type of network. The author also discusses the importance of data preprocessing, model evaluation, and hyperparameter tuning, emphasizing the need for careful consideration of these aspects to achieve optimal results. Throughout the book, the author emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution, recognizing that the rapid pace of innovation in deep learning is driven by the interplay between theory, algorithms, and hardware advancements.

Книга «Математическая инженерия глубокого обучения» - комплексное руководство по пониманию математических основ глубокого обучения, один из самых мощных инструментов в современном искусственном интеллекте. Автор, известный эксперт в этой области, дает подробный обзор основополагающих принципов и методов, которые привели к быстрому росту глубокого обучения в последние годы. От основ линейной алгебры и исчисления до последних достижений в области нейронных сетей и методов оптимизации, эта книга предлагает подробное и доступное введение в математические основы глубокого обучения. Книга начинается с изучения фундаментальных концепций линейной алгебры, включая векторные пространства, матрицы и тензорные операции, которые необходимы для понимания внутренней работы моделей глубокого обучения. Затем он углубляется в мир исчисления, объясняя, как эти математические концепции могут быть использованы для оптимизации сложных нейронных сетей и улучшения их производительности. Автор также охватывает ключевые темы, такие как градиентный спуск, обратное распространение и регуляризация, предоставляя читателям прочную основу в математической инженерии глубокого обучения. По мере развития книги она углубляется в более продвинутые темы, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформаторы, подчеркивая уникальные проблемы и возможности каждого типа сетей. Автор также обсуждает важность предварительной обработки данных, оценки моделей и настройки гиперпараметров, подчеркивая необходимость тщательного рассмотрения этих аспектов для достижения оптимальных результатов. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность понимания процесса эволюции технологий, признавая, что быстрые темпы инноваций в глубоком обучении обусловлены взаимодействием между теорией, алгоритмами и аппаратными достижениями.

''