ИИ - это наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Полная форма ИИ - это искусственный интеллект. Искусственный интеллект существует, когда машина обладает когнитивными способностями. Ориентиром для ИИ является человеческий уровень в отношении рассуждений, речи и зрения.
Вот тщательно подобранный список лучших книг по ИИ, которые должны быть частью библиотеки любого начинающего и продвинутого учащегося в области науки о данных.
1) Искусственный интеллект для чайников
Искусственный интеллект - книга, написанная Джоном Полом Мюллером и Лукой Массароном. Книга дает четкое представление об ИИ и о том, как он используется сегодня.
В этой книге вы получите обзор технологии. В нем также говорится о распространенных заблуждениях, окружающих его. Книга исследует использование ИИ в компьютерных приложениях, область применения и историю ИИ.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon2) Создайте свою собственную нейронную сеть
Этот справочник по искусственному интеллекту - это пошаговое путешествие по математике нейронных сетей и создание вашей собственной с помощью компьютерного языка Python.
Этот справочник отправит вас в увлекательное и неторопливое путешествие. Книга начинается с очень простых идей и постепенно выстраивается понимание того, как работают нейронные сети. В этой книге вы также научитесь кодировать на Python и сделать так, чтобы ваша нейронная сеть предлагала профессионально разработанные сети.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon3) Суперинтеллект
«Суперинтеллект» - идеальный справочник, написанный Стюартом Расселом и Питером Норвигом. Эта книга представляет собой наиболее полное и актуальное введение в теорию и практику предмета искусственного интеллекта.
Эта книга по ИИ знакомит читателей с новейшими технологиями, представляет концепции в более унифицированной форме. В книге также предлагаются машинное обучение, глубокое обучение, многоагентные системы трансферного обучения, робототехника и т. Д.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon4) Искусственный интеллект: современный подход
Эта книга предлагает основную концептуальную теорию искусственного интеллекта. Он действует как полный справочный материал для начинающих. Он помогает студентам, обучающимся на курсах бакалавриата или магистратуры по искусственному интеллекту.
Это издание дает вам подробную информацию об изменениях, произошедших в области искусственного интеллекта по сравнению с его последним изданием. Существует много важных приложений технологии искусственного интеллекта, таких как практическое распознавание речи, машинный перевод, бытовые роботы, которые подробно описаны.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon5) Механизмы искусственного интеллекта: учебное пособие по математике глубокого обучения
«Механизмы искусственного интеллекта» - это книга, написанная Джеймсом V Стоуном. В книге объясняется, как работают алгоритмы ИИ в виде глубоких нейронных сетей. Это преимущество быстро устраняется. Глубокие нейронные сети используются во многих бизнес-приложениях, таких как диагностика рака, распознавание объектов, распознавание речи, управление роботами, шахматы, покер и т. Д.
В этой книге объясняются ключевые алгоритмы обучения нейронной сети с последующим подробным математическим анализом.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon6) Жизнь 3.0: Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта
«Жизнь 3.0: Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта» - это книга, написанная Максом Тегмарком. В книге рассказывается о росте ИИ, о том, что он может изменить наше будущее больше, чем любая другая технология.
Эта книга также охватывает весь спектр точек зрения или наиболее противоречивые вопросы. В нем говорится о значении, сознании и конечных физических ограничениях жизни в космосе.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon7) Машинное обучение для абсолютных новичков
Машинное обучение для начинающих - книга, написанная Оливером Теобальдом. Книга охватывает такие главы, как «Что такое машинное обучение», «типы машинного обучения», «Набор инструментов машинного обучения», «очистка данных», настройка ваших данных, регрессионный анализ. Книга также охватывает кластеризацию, поддержку векторных машин, искусственные нейронные сети, построение модели на Python и т. Д. Она включает такие алгоритмы, как перекрестная проверка, ансамблевое моделирование, поиск по сетке, разработка функций и быстрое кодирование.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon8) Глубокое обучение иллюстрировано
Deep Learning Illustrated - это книга по искусственному интеллекту, написанная Джоном Коном, Грантом Бейлевельдом и Аглае Басенс. В этой книге рассказывается о многих новых мощных возможностях искусственного интеллекта и производительности алгоритмов. Глубокое обучение проиллюстрировано и предлагает полное введение в методы дисциплины.
Эта книга может служить практическим справочником для разработчиков, исследователей, аналитиков и студентов, которые хотят ее применять.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon9) Прогностическая аналитика для чайников
«Предиктивная аналитика для чайников» - это книга, написанная Анассом Бари, Мохамедом Чаучи и Томми Юнгом. С помощью этого справочника вы узнаете об основах прогнозной аналитики.
Книга предлагает несколько распространенных примеров использования, которые помогут вам начать работу. Он также охватывает детали моделирования, кластеризации k-средних. Книга также дает советы по бизнес-целям и подходам.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon10) Наука о данных с нуля: первые принципы с Python
Наука о данных с нуля - это книга, написанная Джоэлом Гуру. Эта книга поможет вам изучить математику и статистику, лежащие в основе науки о данных. Вы также получите навыки взлома, необходимые для начала работы в качестве специалиста по данным.
В книги включены такие темы, как реализация k-ближайших соседей, наивный байесовский анализ, линейная и логистическая регрессия, деревья решений и модели кластеризации. Вы также сможете изучить обработку естественного языка, сетевой анализ и т. Д.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon11) Практическое машинное обучение
Практическое машинное обучение - это книга, написанная Орелиен Жерон. Книга поможет вам получить интуитивное понимание концепций и инструментов для построения интеллектуальных систем.
Этот справочный материал также обучает вас методам, начиная с простой линейной регрессии и заканчивая глубокими нейронными сетями. В этой книге вы также изучите несколько моделей обучения, включая опорные векторные машины, деревья решений, случайные леса и ансамблевые методы. Вы также можете изучить методы обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon12) Прикладной искусственный интеллект: руководство для бизнес-лидеров
«Прикладной искусственный интеллект» - это книга, написанная Марией Яо, Аделин Чжоу и Марлен Цзя. Эта книга представляет собой практическое руководство для руководителей предприятий, которые увлечены использованием машинного интеллекта. Это поможет вам повысить продуктивность их организаций и повысить качество жизни в их сообществах. Книга также поможет вам принимать бизнес-решения с помощью приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.
Проверьте последние цены и отзывы пользователей на Amazon13) Прогностические машины: простая экономика искусственного интеллекта
Prediction Machines is a book written by Ajay Agrawal, Joshua Gans, and Avi Goldfarb. The book talks about the heart of making decisions under uncertainty. It also explains how prediction tools increase productivity-- operating machines, handling documents, communicating with customers. In the end, the book discusses how better prediction creates opportunities for new business structures.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon14) Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI
Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI is a book written by Paul R. Daugherty and H. James Wilson. The book talks about the essence of the AI paradigm, which helps you to shift is the transformation of all business processes inside a single organization.
The book explains how companies are using the new rules of AI to leap ahead on innovation. It also describes six entirely new types of hybrid human + machine roles that every company must develop.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon15) Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it
Architects of Intelligence contain a series of in-depth, one-to-one interviews where the author, Martin Ford, reveals the truth behind these questions. He has given thoughts of the brightest minds in the Artificial Intelligence community.
This AI book helps collects the opinions of the luminaries of the AI business, Like Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis, and Yoshua Bengi. You should read this book to get in-depth knowledge and the future of the AI field.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms
Artificial Intelligence for Humans is a book written by Jeff Heaton. In this AI book, you will learn about the basic Artificial Intelligence algorithms. Like dimensionality, clustering, error calculation, hill climbing, Nelder Mead, and linear regression.
This Artificial Intelligence book explains all algorithms using actual numeric calculations that you can perform yourself. Every chapter in this book includes a programming example. Examples are currently provided in Java, C#, Python, and C. Other languages planned.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon17) HBR's 10 Must Reads on AI, Analytics, and the New Machine Age
HBR's 10 Must Reads on AI, Analytics, and the New Machine Age is a book written by Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.
The book combed through hundreds of Harvard Business Review articles and selected the most important ones. This book helps you to understand various AI consent and how to adopt them.
In this book, you will learn data science, driven by artificial intelligence and machine learning. It also covers chapters about the blockchain and Augmented reality.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon18) TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network
TensorFlow is the most popular Deep Learning Library available in the market. It has a most authentic graph computations feature which helps you to visualize and designed neural network. This useful Machine learning book offers both convolutions as well as Recurrent Neural network.
Machine learning models supported by TensorFlow like Deep Learning Classification, Boston Tree, and wipe & deep layer methods are covered in the book. The book includes complete professional deep learnings practices with detailed examples.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon19) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
This deep learning book offers a mathematical and conceptual background, and relevant concepts in linear algebra, probability and information theory, and machine learning.
The book describes many important deep learning techniques widely used in industry, which includes regularization, optimization algorithms, sequence modeling. This book also offers research-related information like linear factor models, autoencoders, structured probabilistic models, the partition function, etc.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon20) Python Machine Learning, 1st Edition
Python Machine Learning book gives you access to the world of predictive analytics. It helps you to learn the best practices and methods to improve and optimize machine learning systems and algorithms.
Wants to find out how to use Python? Then you should pick up Python Machine Learning. The book helps you to get started from scratch, or helps you to extend your data science knowledge.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon21) Deep Learning with R
Deep Learning with R introduces you to a universe of deep learning using the Keras library and its R language interface. It is written for Python as Deep Learning with Python by Keras creator and Google.
The books help you set up your deep-learning environment. You can also practice your new skills with R-based applications in computer vision, natural language processing, and generative models. Moreover, to learn this course, you don't need any previous experience of machine learning or deep learning.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon