Вот несколько хороших книг о нейронных сетях:
1. "Deep Learning" от Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, и Aaron Courville
2. "Neural Networks and Deep Learning: A Textbook" от Charu Aggarwal
3. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" от Aurélien Géron
4. "Python Deep Learning" от Ivan Vasilev и Daniel Slater
5. "Make Your Own Neural Network" от Tariq Rashid
Для новичков, желающих поглубже понять нейронные сети, рекомендуется начать с основ и постепенно изучать более сложные концепции. Вот несколько рекомендаций для начинающих:
1. Изучите основные принципы работы нейронных сетей, включая понятия нейронов, слоев, функций активации и обратного распространения ошибки.
2. Постройте свою первую простую нейронную сеть с использованием популярных библиотек, таких как TensorFlow или PyTorch.
3. Примените свои знания на практике, решая задачи машинного обучения и участвуя в соревнованиях на платформах типа Kaggle.
4. Изучайте различные типы нейронных сетей, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и глубокие нейронные сети.
5. Следите за последними исследованиями и новостями в области нейронных сетей, чтобы быть в курсе последних тенденций и разработок.