Iată lista ajustată, optimizată specific pentru LLM-uri:
1. Introduction to Linear Algebra — Gilbert Strang Vectori, matrici, transformări. Fără asta nu înțelegi nici embeddings, nici attention.
2. Mathematics for Machine Learning — Deisenroth, Faisal, Ong (înlocuiește Boyd + Wasserman) — acoperă algebră, probabilități, optimizare direct aplicat la ML, fără surplus academic. Gratuit online.
3. All of Statistics — Larry Wasserman Rămâne, dar citești selectiv: cap. 1–9 sunt suficiente.
4. An Introduction to Statistical Learning (ISL) Rămâne. Intuiție solidă, cod în R/Python, accesibil.
5. Deep Learning — Goodfellow, Bengio, Courville Rămâne. Cap. 6–9 sunt esențiale. Restul — opțional.
6. Dive into Deep Learning — d2l.ai (nou în listă) — gratuit, interactiv, are capitol dedicat Transformers + Attention. Cel mai practic pentru LLM-uri.
7. Natural Language Processing with Transformers — Tunstall, von Werra, Wolf (nou, esențial) — BERT, GPT, fine-tuning, Hugging Face. Direct pe subiect.
8. The Illustrated Transformer — Jay Alammar (articol online, gratuit) Citești în 2 ore, înțelegi Attention Mechanism mai bine decât din orice carte.
9. Attention Is All You Need — Vaswani et al. (paper original, 2017) 12 pagini. Le citești după Alammar. Referința absolută.
10. Hands-On Machine Learning — Aurélien Géron Rămâne. Cap. 11–16 sunt cele mai relevante pentru deep learning practic.
11. Build a Large Language Model From Scratch — Sebastian Raschka (2024) (nou, esențial) — construiești un GPT mic de la zero în Python. Cel mai direct path spre a înțelege ChatGPT intern.
12. You Look Like a Thing and I Love You — Janelle Shane Rămâne. O citești prima sau ultima, oriunde vrei.
| # | Resursă | Durată estimată |
|---|---|---|
| 1 | Shane (intuiție) | 1 săptămână |
| 2 | Strang (algebră) | 6–8 săptămâni |
| 3 | Math for ML — Deisenroth | 4–6 săptămâni |
| 4 | Wasserman cap. 1–9 | 3–4 săptămâni |
| 5 | ISL | 4–5 săptămâni |
| 6 | Goodfellow cap. 6–9 | 4–5 săptămâni |
| 7 | d2l.ai (Transformers) | 4–6 săptămâni |
| 8 | Alammar (articol) | 2 ore |
| 9 | Attention Is All You Need | 3–4 ore |
| 10 | Tunstall (NLP Transformers) | 4–5 săptămâni |
| 11 | Géron cap. 11–16 | 3–4 săptămâni |
| 12 | Raschka (LLM from scratch) | 5–6 săptămâni |
Total estimat: ~12 luni la ritm rezonabil (1–2 ore/zi)
| Original | Ajustat |
|---|---|
| AI general (Russell & Norvig) | ❌ eliminat |
| Boyd (optimizare teoretică) | ❌ eliminat |
| — | ✅ Transformers dedicat (Tunstall) |
| — | ✅ Build LLM from scratch (Raschka) |
| — | ✅ Paper original Attention |
| — | ✅ d2l.ai interactiv |