Для разработчиков: материалы для обучения

Эта страница подайдет, как для новичков, так и для гуру. Тут будут собираться материалы и курсы по тем технологиям которые используются в проекте Lacmus.

Материалы будут представлять из себя roadmap по каждой из технологий, чтобы разработчики могли эффективно учиться и вносить вклад в развитие проектв Lacmus.

Все материалы будут поделен на части

• Mashine Learning - Тут будут собраны материалы по pyhton, Математике, ML, DL, CV. Вы можете взять этот трек, если хотите помогать нам в части разработки нейронных сетей.
• Dotnet Core - Тут будут собраны материалы по dotnet core, avalonia UI, ООП. Вы можете взять этот трек, если хотите помогать нам в части разработки Desktop приложения.

Mashine Learning

1. Python 3
   • A byte of python (укус питона) pdf - маленькая (300 стр) но содержательная книга по python. книга является open source проектом и распространяется бесплатно.
   • Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения - еще одна занимательная книга по python на сей раз платная.
   • Видоо курсик по python на ютуб - курс довольно простой и состоит из коротких роликов.
   • Книга Марк Лутц, "Изучаем Python", 5-е издание. Наиболее часто рекомендуемая книжка по Python. Большая. Платная. Твоя.
   • Рекомендации по стилю кодирования для студентов курса Python в Computer Science Center.
2. Математика для ML
3. Mashine Learning (ML)
   • [Рус.][Англ.] Курс по ML от ODS (Рус) и Курс по ML от ODS (Англ) всеми нами любимый курс от ODS.
   • [Англ.] Pattern Recognition and Machine Learning хорошая книга по ML с неплохой математической базой.
   • [Англ.] Introduction to NumPy из книги "Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение". Не единственный хороший источник по Numpy, можно учить и по другим, но Numpy в ML используется повсеместно и знать его очень полезно.
4. Deep Learning (DL)
   • Deep Learning на пальцах - еще один всеми нами любимый бесплатный курс по DL от ODS.
   • [Англ.] The Deep Learning Book (Гудфэллоу) - пожалуй самая полная книга по DL. Если хотите изучить DL основательно - вам сюда. Но лучше сначала прокачать ML и Математику, потому что придется тяжко. Книга есть на русском, но перевод не самый хороший.
   • Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей (Николенко) - Одна из лучших книг по DL в русскоязычном сегменте. Читается довольно легко (по сравнению с Гудфэллоу) но не такая полная. Много примеров на tf и keras.
   • [Англ.] Lecture 8 | Deep Learning Software из курса cs231n от Standford University. Весь курс очень классный, но рекомендовать его для лакмуса - это too much. Конкретно эта лекция содержит обзор фреймворков глубокого обучения и принципов работы с ними.
   • [Англ.] Тетрадка TensorFlow.ipynb из Assignment #2 того же cs231n. Для выполнения требуется настройка среды из разделов Setup и Q5: PyTorch / TensorFlow on CIFAR-10
5. Computer Vision (CV)
   • [Англ.] Focal Loss for Dense Object Detection. Оригинальная статья на arxiv про архитектуру нейронной сети, используемой в Лакмусе на данный момент.
   • [Англ.] Review: RetinaNet — Focal Loss (Object Detection). Почти тоже самое, но на Medium.
   • Доклад про компьютерное зрение на SmartMail Conf: Machine Learning - 2019.
   • cs231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition от Standford University - умомянем этот курс еще раз. Те кто хочет прокачаться в CV по полной - должны его осилить.
6. Фреймверки и библиотеки
   • Open CV шаг за шагом - не полная и не новая но пожалуй единственная бесплатная онлайн книга по open cv. Ее вполне достаточно для первоначального освоения, а остальное можно набрать в официальной зокументации благо она очень подробная и там описано еще и то как работают сами алгоритмы. Весь код тут на C но на python все идентично. Лекции по open cv от мгу. Стоит отметить что open CV очень большая и развивается очень быстро и все материалы тут довольно старые так например в openCV завезли поддержку OpenVINO от intel и DL.
   • Tensorflow - во первых гайды от самого гугла их много и они подробные и их официальный сайт. Гайды на github по tf 1.X и tf 2.x.
   • Keras:
     • tf.keras
     • keras.io (например, гайды про Training & evaluating, RetinaNet, Saving & serialization)
     • официальные примеры на github
     • видосы на ютуб
     • deep learning with keras - книга с примерами на keras
   • OpenVINO - помимо официальных гайдов есть неплохой курс на coursera (на английском, видео доступно бесплатно, в последнем ролике слайды рассинхронизировались с голосом)

Dotnet

General

1. Git
   • Pro Git book - Бесплатная онлайн-книга по использованию Git на нескольких языках, с возможностью скачать оффлан-версию. Имеет широкий охват материала, но позволяет читаеть выборочно.
   • LearnGitBranching - Онлайн-тренажёр работы с ветками и удалёнными репозиториями в Git.
2. DevOps
   • docker от а до я - Базовый курс видео уроков на youtube про Docker и Docker-compose. Подойдет для ленивых.
   • Docker & Kubernetes Fundamentals хорошая книга про докер и кубер.
   • slurm.io нолайн курс по docker и Kubernetes. Теория боеплатная. Если ссылка не живая то тут можно найти записи и их вебинаров (плей листа пока нет. гуглятся по "занятия вечерней школы...").
3. Linux