AI este știința și ingineria fabricării mașinilor inteligente, în special a programelor inteligente pentru computer. Forma completă a IA este inteligența artificială. Inteligența artificială există atunci când o mașină are o capacitate cognitivă. Punctul de referință pentru AI este nivelul uman referitor la raționament, vorbire și viziune.
Iată o listă curățată a cărților de top AI care ar trebui să facă parte din orice bibliotecă pentru începători și avansați ai științei datelor.
1) Inteligență artificială pentru manechini
Inteligența artificială este o carte scrisă de John Paul Mueller și Luca Massaron. Cartea oferă o introducere clară a IA și a modului în care este utilizată astăzi.
În această carte, veți obține o imagine de ansamblu asupra tehnologiei. De asemenea, vorbește despre concepțiile greșite comune care o înconjoară. Cartea explorează utilizarea AI în aplicații informatice, domeniul de aplicare și istoria AI.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon2) Creați-vă propria rețea neuronală
Această carte de referință despre inteligența artificială este o călătorie pas cu pas prin matematica rețelelor neuronale și realizarea dvs. folosind limbajul computerului Python.
Această carte de referință vă duce într-o călătorie distractivă și fără grabă. Cartea începe cu idei foarte simple și crește treptat o înțelegere a modului în care funcționează rețelele neuronale. În această carte, veți învăța, de asemenea, să codificați în Python și să vă faceți rețeaua neuronală să ofere rețele dezvoltate profesional.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon3) Superinteligența
Superinteligența este o carte de referință ideală scrisă de Stuart Russell și Peter Norvig. Această carte este cea mai cuprinzătoare și actualizată introducere în teoria și practica subiectului AI.
Această carte AI aduce cititorii la curent cu cele mai noi tehnologii, prezintă concepte într-un mod mai unificat. Cartea oferă, de asemenea, învățare automată, învățare profundă, sisteme multi-agent de învățare prin transfer, robotică etc.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon4) Inteligența artificială: o abordare modernă
Această carte oferă o teorie conceptuală de bază a inteligenței artificiale. Acționează ca material de referință complet pentru începători. Ajută studenții la cursurile de licență sau la nivel postuniversitar în inteligență artificială.
Această ediție vă oferă informații detaliate despre schimbările care au avut loc în domeniul inteligenței artificiale de la ultima sa ediție. Există multe aplicații importante ale tehnologiei AI, cum ar fi implementarea recunoașterii vocale practice, traducere automată, robot de uz casnic, care sunt explicate în detaliu.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon5) Motoare de inteligență artificială: o introducere tutorială la matematica învățării profunde
Artificial Intelligence Engines este o carte scrisă de James V Stone. Cartea explică modul în care algoritmii AI, sub formă de rețele neuronale profunde. Elimină rapid acest avantaj. Rețelele neuronale profunde se utilizează pentru multe aplicații de afaceri, cum ar fi diagnosticarea cancerului, recunoașterea obiectelor, recunoașterea vorbirii, controlul robotizat, șah, poker etc.
În această carte, sunt explicați algoritmii cheie de învățare a rețelei neuronale, urmate de analize matematice detaliate.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon6) Viața 3.0: a fi om în epoca inteligenței artificiale
Viața 3.0: A fi om în epoca inteligenței artificiale este o carte scrisă de Max Tegmark. Cartea vorbește despre creșterea AI cum are potențialul de a ne transforma viitorul mai mult decât orice altă tehnologie.
Această carte acoperă, de asemenea, o gamă completă de puncte de vedere sau cele mai controversate probleme. Vorbește despre sensul, conștiința și limitele fizice finale ale vieții în cosmos.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon7) Învățarea automată pentru începători absolut
Machine Learning For Absolute Beginners este o carte scrisă de Oliver Theobald. Cartea acoperă capitole precum Ce este învățarea automată, tipurile de învățare automată, setul de instrumente de învățare automată, frecarea datelor, configurarea datelor dvs., analiza regresiei. Cartea acoperă, de asemenea, clusterizarea, mașinile vectoriale de suport, rețelele neuronale artificiale, Construirea unui model în Python etc. Include algoritmi precum Validarea încrucișată, Modelarea ansamblului, Căutarea rețelei, Ingineria caracteristicilor și Codificarea One-hot.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon8) Învățare profundă ilustrată
Deep Learning Illustrated este o carte AI scrisă de Jon Kohn, Grant Beyleveld și Aglae Basens. Această carte vorbește despre multe noi capacități puternice de inteligență artificială și despre performanța algoritmului. Deep Learning Illustrated și oferă o introducere completă la tehnicile disciplinei.
Această carte poate servi drept ghid practic de referință pentru dezvoltatori, cercetători, analiști și studenți care doresc să o aplice.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon9) Analiză predictivă pentru manechine
Predictive Analytics For Dummies este o carte scrisă de Anasse Bari, Mohamed Chaouchi și Tommy Jung. Cu ajutorul acestei cărți de referință, veți afla despre nucleul analizei predictive.
The book offers some common use cases to help you get started. It also covers details on modeling, k-means clustering. The book also provides tips on business goals and approaches.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon10) Data Science from Scratch: First Principles with Python
Data Science from Scratch is a book written by Joel Gurus. This book helps you to learn math and statistics that is at the core of data science. You will also learn hacking skills you need to get started as a data scientist.
The books include topics like implement k-nearest neighbors, naïve bayes, linear and logistic regression, decision trees, and clustering models. You will also able to explore natural language processing, network analysis, etc.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon11) Hands-On Machine Learning
Hands-On Machine Learning is a book written by Aurélien Géron. The book helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems.
This reference material also teaches you techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. In this book, you will also explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods. You can also learn techniques for training and scaling deep neural networks.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders
Applied Artificial Intelligence is a book written by Mariya Yao, Adelyn Zhou, and Marlene Jia. This book is a practical guide for business leaders who are passionate about leveraging machine intelligence. This helps you to enhance the productivity of their organizations and the incase the quality of life in their communities. The book also helps you to take business decisions through applications of AI and machine learning.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence
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