Издательство «БХВ» рекомендует специалистам изучать фундаментальные основы ИИ, а не конкретные инструменты, которые быстро устаревают. Ключевыми навыками являются понимание архитектуры нейросетей, машинного обучения, работы с данными и интеграция моделей в программные системы.
Книга Лоуренса Морони «Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов в PyTorch» (O'Reilly, 2025) предлагает практический подход к изучению трансформеров и компьютерного зрения. Работа Андрея Буркова «Языковые модели без лишних слов» раскрывает принципы работы LLM, включая механизмы внимания и fine-tuning.
Издание «Большие языковые модели на практике» Джея Аламмара и Маартена Гроотендорста (O'Reilly, 2024) охватывает семантический поиск и RAG. Книга Сухаса Пая «Разработка приложений на базе больших языковых моделей» (O'Reilly, 2025) посвящена инженерным аспектам, таким как оптимизация инференса, стоимость и архитектура систем.
Для изучения агентных систем рекомендуется книга Нуну Кампоса и Майо Ошина по LangChain, а для освоения генеративных моделей — «Генеративный ИИ на практике» Педро Куэнки и соавторов. Эти издания помогают понять принципы построения мультимодальных систем, включая генерацию изображений и аудио.
