Какие темы из области высшей математики необходимо углубленно изучить для разработки проекта по искусственному интеллекту в сфере торговли, если наша специальность не связана с ИИ, и мы не планируем использовать нейронные сети? Какие книги и задачники вы можете порекомендовать для быстрого и полного погружения в эти темы с фокусом на практику?
1. Для разработки искусственных нейронных сетей необходимо изучить следующие разделы математики: - Линейную алгебру - Математический анализ - Теорию вероятностей и математическую статистику - Оптимизацию и методы численного анализа Рекомендуемые книги: - "Deep Learning" от Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville - "Pattern Recognition and Machine Learning" от Christopher Bishop - "Mathematics for Machine Learning" от Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong 2. Для разработки проекта по искусственному интеллекту в сфере торговли, без использования нейронных сетей, полезно углубленно изучить следующие темы: - Теорию оптимизации - Методы статистического анализа - Теорию игр и принятия решений - Алгоритмы машинного обучения и обучения без учителя Рекомендуемые книги: - "Introduction to Operations Research" от Frederick S. Hillier и Gerald J. Lieberman - "An Introduction to Statistical Learning" от Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani - "Reinforcement Learning: An Introduction" от Richard S. Sutton и Andrew G. Barto - "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" от Kevin P. Murphy Эти книги помогут вам быстро и полно ознакомиться с основными темами высшей математики, необходимыми для разработки проектов по искусственному интеллекту в различных областях.
Скорее всего, ваш проект будет использовать уже готовые и отработанные инструменты (вы же какой-нибудь классификатор или предсказательную систему собирались делать, наверняка?), поэтому никакая математика вам особо не понадобится — всё уже придумано за вас, нужно только из готовых блоков собрать конкретный инструмент. Вам скорее какой-то практический условный курс Питон+нейросеть нужен.
Вам нужно сделать анализ предметной области. Понять с какими данными вы будете работать, какие функции подготовки и обработки данных будет выполнять ваш проект. Какое решение он будет синтезировать - целевая функция.
После того, как сделаете такое описание, можно будет обращаться к преподам, чтобы они подсказали на каких этапах обработки данных какие методы и какую математику применить.
Тут нужно не читать 100 книжек по математике, а одну методичку по дисциплине "Проектирование информационных систем". Жизненно необходимый навык - навык проектировщика ИС (он не обязан быть математиком).