HuggingFace 공동창업자가 추천하는 AI 분야 입문 서적 (thomwolf.io)

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HuggingFace 공동창업자가 추천하는 AI 분야 입문 서적 | GeekNews

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HuggingFace 공동창업자가 추천하는 AI 분야 입문 서적 (thomwolf.io)
18P by xguru 7시간전 | favorite | 댓글과 토론
공동창업자이자 CSO인 Thomas Wolf는 물리학 & 법학 전공
그가 2016~17년에 NLP/AI/ML 분야에 들어가면서 읽은 독서 목록
즉, ChatGPT/트랜스포머/Diffusion 혁신 전이라는 것을 유의할 것
"Deep Learning(심층 학습)" 책은 현재 도구에 대한 빠른 개요를 얻기에 좋은 자료
"Artificial Intelligence: A Modern Approach(인공지능:제4판 - 현대적 접근방식)"는 신경망 이전의 모든 도구와 방법에 대한 훌륭한 자료
"Machine Learning: A Probabilistic Perspective(머신 러닝)"는 확률적 접근법을 더 깊이 파고들고 베이지안 도구에 대한 좋은 노출을 얻기에 훌륭한 자료
"Information Theory, Inference and Learning Algorithms"는 거의 믿을 수 없을 정도로 명확하게 확률과 정보 이론을 설명하는 작은 보석임
"The Book of Why: The New Science of Cause and Effect"는 인과관계에 대한 좋은 소개서임
"Reinforcement Learning: An Introduction(단단한 강화학습)"은 강화 학습에 대한 입문적 소개를 얻기에 훌륭한 자료임
자연어 처리에 대한 세 가지 훌륭한 자료가 흥미로웠음
Kyunghyun Cho의 "Natural Language Processing with Representation Learning"에 대한 강의 노트가 훌륭함
Yoav Goldberg의 "Neural Network Methods in Natural Language Processing" 책도 좋음
Jacob Eisenstein의 "Natural Language Processing" 교과서도 매우 포괄적인 읽을거리임
몇 가지 온라인 코스로 이를 보완함
edx 의 Computational Probability and Inference (6.008.1x)
Coursera 의 Probabilistic Graphical Models 전문화 과정
트랜스포머와 대규모 훈련의 혁명 이후에 이 분야에 합류한다면 아마도 다른 경로를 따르고 싶을 것임
2024년 조언 몇 가지:
NLP와 트랜스포머에 관한 우리의 책 Natural Language Processing with Transformers을 읽을 것. ChatGPT 이전이지만 여전히 매우 관련성이 있으며 마지막에는 LLM 훈련까지 다룸
유명한 분야 사람들로부터 딥러닝에 대한 온라인 수업을 몇 개 들을 것
여전히 위 목록에서 일반 교양을 위해 책을 몇 권 읽을 수 있으며, 특히 "Information Theory, Inference and Learning Algorithms"는 여전히 보석이라고 생각함
실천을 통해 배우기 위해 Hugging Face에 가입할 것 :)

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