Что почитать: молодые исследователи рекомендуют книги

На факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ работает 13 лабораторий, которые заняты исследованиями в самых разных областях компьютерных наук, от искусственного интеллекта и машинного обучения до топологии. В этих лабораториях студенты могут получить свой первый научный опыт. Мы попросили нескольких стажеров-исследователей из наших лабораторий рассказать о книгах, которые они считают важными в работе и в жизни.

Книга: Fundamentals of Brain Network Analysis

Fundamentals of Brain Network Analysis (Andrew Zalesky, Alex Fornito, Edward Bullmore) — книга о коннектомике, науке об изучении мозга с помощью сетевых подходов (теория графов). Книга, можно сказать, является учебником, где последовательно изложены основы сетевых подходов, применяемых в нейронауке.

Я узнала об этой книге, когда изучала литературу для своего диплома по топологическому анализу мультимодальных медицинских данных. Несмотря на то, что я уже имела представления об основах коннектомики, в книге я нашла для себя много нового, так как она последовательно подводит читателя к более сложному материалу. К примеру, если первые несколько глав книги покажутся студентам ФКН достаточно простыми (особенно если студент немного интересуется нейронаукой), то последняя глава Statistical Connectomics гораздо сложнее — она дает базовое представление о проведении полноценного анализа данных и разбирает многие важные нюансы.

Больше всего в книге мне нравится последовательность изложения материала. Мне действительно было важно узнать историю возникновения коннектомики, как и почему графы помогают в науках о мозге. Несмотря на то, что графы — это сильное упрощение такой сложной системы как мозг, мы можем сделать очень много полезных выводов, анализируя их. Мне нравится та мысль, что для содержательных выводов не всегда требуется учитывать абсолютно всю информацию об объекте исследования.

До того, как я прочла книгу, я уже читала много статей по этой теме, и знала имена исследователей в этой области. Удивительно, но очень многие из них я нашла и в этой книге! То есть эта наука настолько новая и развивающаяся, что ее основатели и сейчас активно публикуют статьи и продолжают свои исследования. Для меня это было удивительно, так как в учебниках по физике и математике редко увидишь что-то похожее. Тем, кто интересуется темой, я бы хотела посоветовать читать недавно вышедшие статьи и быть всегда в курсе событий.

Книга: «Любимое слово Набокова — лиловый»

Хочу порекомендовать книгу Бена Блатта «Любимое слово Набокова — лиловый». Несколько лет назад я выиграл её на хакатоне по Digital Humanities (цифровым гуманитарным наука), прочел и остался очень доволен.

Эта книга рассказывает о применениях математики к довольно неожиданной области — художественной литературе. На протяжении девяти глав Бен Блатт простыми статистическими методами анализирует бестселлеры, отвечая на вопросы вроде «Кто из литературных классиков использует больше клише?» или «Какие слова характеризуют авторский стиль Набокова?» Выводы сопровождаются огромным количеством приятных глазу графиков и таблиц.

Для меня стало открытием, как легко можно разложить по кирпичикам и проанализировать считающиеся гениальными тексты. Книга хороша еще и тем, что это пример большого количественного исследования, поданного так, что его нескучно и интересно читать. А если понравится, то можно браться за более серьезные издания по Digital Humanities.

Книга: The VR Book: Human-Centered Design for Virtual Reality

Human-Centered Design for Virtual Reality (Jason Jerald) — книга, которая разбирает тонкости разработки VR-приложений, но не с технической точки зрения, а с точки зрения человеческого восприятия. Для создания хорошего пользовательского опыта в VR очень важно учитывать много вещей, и именно в этой книге они раскрываются.

Я узнал о ней случайно, когда устроился на первую стажировку VR-разработчиком. Я искал материалы для дополнительного чтения и наткнулся на эту книгу. Она сразу заинтересовала меня, так как других подобных книг о VR я не встречал.

Сложно выделить какую-то одну мысль: все, о чём пишет автор очень важно и для полного понимания книгу нужно читать полностью. Но, наверное, основный посыл, который я усвоил из книги: чтобы сделать качественный опыт в приложении, важно понимать особенности человеческого восприятия, которых на самом деле очень много.

Эта книга мне настолько понравилось, что на своем первом выступлении на конференции я рассказывал именно про тонкости разработки VR-приложений с точки зрения человеческого восприятия и как мы это использовали при разработке.

Рекомендовать что-то похожее я не могу, потому что это очень уникальная книга!

Книга: «Элементы математики в задачах»

Я бы хотел рассказать о книге «Элементы математики в задачах» (Т. И. Голенищева-Кутузова, А. Д. Казанцев, Ю. Г. Кудряшов, А. А. Кустарёв, Г. А. Мерзон, И. В. Ященко), которая может быть полезна для расширения математического кругозора.

С этой книгой я впервые познакомился при поступлении в маткласс 57-ой школы. Она содержит множество интересных тем из высшей математики, которые проходят в 57-ой школе на урокам по матанализу. Среди этих тем — теория множеств, комбинаторика, графы, теория чисел, теория групп и полей, топология. Каждая глава содержит задачи и идеи решений, которые построены так, чтобы читатель имел возможность сам до всего дойти.

Эту книгу я прочитал в 11 классе — тогда мне хотелось получить фундаментальное представление обо всех разделах математики, чтобы потом осознанно выбрать наиболее интересные. Меня больше всего увлекли дискретная математика и комбинаторика, и это отчасти повлияло на мое решение пойти учиться на факультет компьютерных наук. В целом, я благодарен не только этой книге, но и моим преподавателям по матанализу в школе, которые возились со мной и терпеливо выслушивали мои идеи, стимулируя мой дальнейший рост и увлечение математикой.

Книга: Introduction to Algorithms

Хочу посоветовать ультимативную книгу для любого, кто всерьез решил заняться компьютерными науками — Introduction to Algorithms (Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein). Книга считается своего рода Библией по алгоритмам. На это указывают и ее габариты; на самом деле она включает все об алгоритмах и даже больше. Авторы, конечно, неоднократно уходят в глубину деталей, но при этом материал преподнесен так, что подойдет читателю любого уровня подготовки.

На младших курсах, изучая алгоритмы, я понял, что без них никак. Изучение алгоритмов помогает развить мышление, нужное для изучение последующих глав компьютерных наук.

Мой экземпляр этой книги я получил в подарок от дяди, который давно переехал в США. Книгой я больше всего пользовался на первом курсе, как и любой студент ФКН. При этом по сей день, когда я открываю свою библиотеку (шкаф у рабочего стола) я, конечно же, бросаю взгляд на Кормена, и вспоминаю любимого дядю.

Из моих любимых учебников могу также отметить учебники по машинному обучению Хейсти и Тибширани Introduction to Statistical Learning и Elements of Statistical Learning. Продвинутому читателю я посоветовал бы сразу браться за вторую книгу.