Add intro chapter

Author: fuodorov

src/intro/intro.md

@@ -1 +1,37 @@
 # Базовые методы искусственного интеллекта в физических исследованиях
+
+## Добро пожаловать!
+
+Эта книга предназначена для физиков, студентов и всех, кто интересуется применением методов машинного обучения в физических исследованиях.
+
+### Зачем это нужно?
+
+В современной физике мы постоянно встречаемся с огромными объёмами данных. Будь то результаты экспериментов на коллайдере, астрономические наблюдения или численное моделирование сложных систем — без инструментов анализа данных становится всё сложнее извлекать полезную информацию.
+
+Методы машинного обучения позволяют нам:
+- **Находить закономерности** в больших наборах данных
+- **Классифицировать** физические объекты и явления
+- **Предсказывать** поведение систем на основе известных данных
+- **Оптимизировать** экспериментальные установки и процессы
+
+### Что вы найдёте в этой книге
+
+Эта книга структурирована так, чтобы вы постепенно, от простого к сложному, овладели основными методами машинного обучения:
+
+1. **Теория** — мы разберёмся в математике и интуиции за каждым методом
+2. **Практика** — вы реализуете алгоритмы самостоятельно, чтобы действительно их понять
+
+### Важное замечание
+
+Эта книга **не требует** глубокого знания машинного обучения. Мы предполагаем, что вы:
+- Знакомы с математикой на уровне старших курсов физического факультета
+- Умеете программировать хотя бы на базовом уровне
+- Готовы экспериментировать и искать решения
+
+Главное — **понимание**. Мы не просто будем давать готовые рецепты, а будем разбираться, почему методы работают так, а не иначе.
+
+---
+
+Давайте начнём этот путь вместе. Машинное обучение — это мощный инструмент, который каждый физик должен иметь в своём арсенале.
+
+