20 migliori libri di intelligenza artificiale per principianti nel 2021

Anonim

L'intelligenza artificiale è la scienza e l'ingegneria per creare macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti. La forma completa di intelligenza artificiale è l'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale esiste quando una macchina ha un'abilità cognitiva. Il punto di riferimento per l'IA è il livello umano relativo al ragionamento, alla parola e alla visione.

Ecco un elenco curato dei migliori libri di intelligenza artificiale che dovrebbero far parte della libreria di qualsiasi principiante o avanzato di Data Science Learner.

1) Intelligenza artificiale per manichini

L'intelligenza artificiale è un libro scritto da John Paul Mueller e Luca Massaron. Il libro fornisce una chiara introduzione all'IA e a come viene utilizzata oggi.

All'interno di questo libro, avrai una panoramica della tecnologia. Parla anche delle idee sbagliate comuni che lo circondano. Il libro esplora l'uso dell'IA nelle applicazioni informatiche, l'ambito e la storia dell'IA.

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2) Crea la tua rete neurale

Questo libro di riferimento sull'intelligenza artificiale è un viaggio passo dopo passo attraverso la matematica delle reti neurali e crearne di proprie utilizzando il linguaggio informatico Python.

Questo libro di consultazione ti porta in un viaggio divertente e senza fretta. Il libro inizia con idee molto semplici e gradualmente sviluppa una comprensione di come funzionano le reti neurali. In questo libro imparerai anche a codificare in Python e rendere la tua rete neurale in grado di offrire reti sviluppate professionalmente.

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3) Superintelligenza

Superintelligence è un libro di riferimento ideale scritto da Stuart Russell e Peter Norvig. Questo libro è l'introduzione più completa e aggiornata alla teoria e alla pratica della materia AI.

Questo libro sull'intelligenza artificiale aggiorna i lettori sulle ultime tecnologie, presenta i concetti in modo più unificato. Il libro offre anche machine learning, deep learning, sistemi multi-agente di transfer learning, robotica, ecc.

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4) Intelligenza artificiale: un approccio moderno

Questo libro offre una teoria concettuale di base dell'intelligenza artificiale. Agisce come materiale di riferimento completo per i principianti. Aiuta gli studenti in corsi universitari o universitari in Intelligenza Artificiale.

Questa edizione fornisce informazioni dettagliate sui cambiamenti avvenuti nel campo dell'intelligenza artificiale dalla sua ultima edizione. Esistono molte importanti applicazioni della tecnologia AI come l'implementazione del riconoscimento vocale pratico, la traduzione automatica, la robotica domestica che vengono spiegate in dettaglio.

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5) Motori di intelligenza artificiale: un tutorial introduttivo alla matematica del deep learning

Artificial Intelligence Engines è un libro scritto da James V Stone. Il libro spiega come gli algoritmi di intelligenza artificiale, sotto forma di reti neurali profonde. Sta rapidamente eliminando questo vantaggio. Le reti neurali profonde vengono utilizzate per molte applicazioni aziendali come diagnosi di cancro, riconoscimento di oggetti, riconoscimento vocale, controllo robotico, scacchi, poker, ecc.

In questo libro vengono spiegati i principali algoritmi di apprendimento della rete neurale, seguiti da dettagliate analisi matematiche.

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6) Vita 3.0: essere umani nell'era dell'intelligenza artificiale

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence è un libro scritto da Max Tegmark. Il libro parla dell'ascesa dell'intelligenza artificiale come ha il potenziale per trasformare il nostro futuro più di qualsiasi altra tecnologia.

Questo libro copre anche una gamma completa di punti di vista o le questioni più controverse. Parla del significato, della coscienza e degli ultimi limiti fisici della vita nel cosmo.

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7) Machine learning per principianti assoluti

Machine Learning For Absolute Beginners è un libro scritto da Oliver Theobald. Il libro copre capitoli come Che cos'è l'apprendimento automatico, i tipi di apprendimento automatico, il toolbox di apprendimento automatico, lo scrubbing dei dati che imposta i dati, l'analisi di regressione. Il libro copre anche il clustering, le macchine vettoriali di supporto, le reti neurali artificiali, la costruzione di un modello in Python, ecc. Include algoritmi come Cross-Validation, Ensemble Modeling, Grid Search, Feature Engineering e One-hot Encoding.

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8) Apprendimento approfondito illustrato

Deep Learning Illustrated è un libro sull'intelligenza artificiale scritto da Jon Kohn, Grant Beyleveld e Aglae Basens. Questo libro parla di molte nuove potenti capacità di intelligenza artificiale e delle prestazioni degli algoritmi. Deep Learning Illustrated e offre un'introduzione completa alle tecniche della disciplina.

Questo libro può servire come guida pratica di riferimento per sviluppatori, ricercatori, analisti e studenti che desiderano applicarlo.

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9) Analisi predittiva per principianti

Predictive Analytics For Dummies è un libro scritto da Anasse Bari, Mohamed Chaouchi e Tommy Jung. Con l'aiuto di questo libro di riferimento, imparerai a conoscere il nucleo dell'analisi predittiva.

Il libro offre alcuni casi d'uso comuni per aiutarti a iniziare. Copre anche i dettagli sulla modellazione, k-means clustering. Il libro fornisce anche suggerimenti su obiettivi e approcci aziendali.

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10) Data Science from Scratch: primi principi con Python

Data Science from Scratch è un libro scritto da Joel Gurus. Questo libro ti aiuta a imparare la matematica e le statistiche che sono al centro della scienza dei dati. Imparerai anche le abilità di hacking necessarie per iniziare come data scientist.

I libri includono argomenti come implementare vicini k-più vicini, bayes ingenui, regressione lineare e logistica, alberi decisionali e modelli di clustering. Sarai anche in grado di esplorare l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi di rete, ecc.

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11) Apprendimento automatico pratico

Hands-On Machine Learning è un libro scritto da Aurélien Géron. Il libro ti aiuta ad acquisire una comprensione intuitiva dei concetti e degli strumenti per costruire sistemi intelligenti.

Questo materiale di riferimento insegna anche le tecniche, iniziando con una semplice regressione lineare e procedendo verso reti neurali profonde. In questo libro esplorerai anche diversi modelli di addestramento, incluse macchine a vettori di supporto, alberi decisionali, foreste casuali e metodi di insieme. È inoltre possibile apprendere tecniche per l'addestramento e il ridimensionamento delle reti neurali profonde.

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12) Intelligenza artificiale applicata: un manuale per i leader aziendali

Applied Artificial Intelligence è un libro scritto da Mariya Yao, Adelyn Zhou e Marlene Jia. Questo libro è una guida pratica per i leader aziendali appassionati di sfruttare l'intelligenza artificiale. Questo ti aiuta a migliorare la produttività delle loro organizzazioni e la qualità della vita nelle loro comunità. Il libro ti aiuta anche a prendere decisioni aziendali attraverso applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

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13) Macchine predittive: la semplice economia dell'intelligenza artificiale

Prediction Machines è un libro scritto da Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb. Il libro parla del cuore del prendere decisioni in condizioni di incertezza. Spiega inoltre come gli strumenti di previsione aumentano la produttività: azionare macchine, gestire documenti, comunicare con i clienti. Alla fine, il libro discute come una migliore previsione crea opportunità per nuove strutture aziendali.

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14) Uomo + macchina: reinventare il lavoro nell'era dell'intelligenza artificiale

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI è un libro scritto da Paul R. Daugherty e H. James Wilson. Il libro parla dell'essenza del paradigma AI, che ti aiuta a cambiare è la trasformazione di tutti i processi aziendali all'interno di una singola organizzazione.

Il libro spiega come le aziende stanno utilizzando le nuove regole dell'IA per fare un balzo in avanti sull'innovazione. Descrive inoltre sei tipi completamente nuovi di ruoli ibridi uomo + macchina che ogni azienda deve sviluppare.

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15) Architects of Intelligence: La verità sull'intelligenza artificiale dalle persone che la costruiscono

Architects of Intelligence contiene una serie di interviste approfondite e individuali in cui l'autore, Martin Ford, rivela la verità dietro queste domande. Ha espresso pensieri sulle menti più brillanti della comunità di intelligenza artificiale.

Questo libro sull'intelligenza artificiale aiuta a raccogliere le opinioni dei luminari del business dell'IA, come Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis e Yoshua Bengi. Dovresti leggere questo libro per ottenere una conoscenza approfondita e il futuro del campo dell'IA.

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16) Intelligenza artificiale per gli esseri umani: algoritmi fondamentali

Artificial Intelligence for Humans è un libro scritto da Jeff Heaton. In questo libro sull'intelligenza artificiale imparerai gli algoritmi di intelligenza artificiale di base. Come dimensionalità, clustering, calcolo dell'errore, salita in salita, Nelder Mead e regressione lineare.

Questo libro sull'intelligenza artificiale spiega tutti gli algoritmi utilizzando calcoli numerici effettivi che puoi eseguire tu stesso. Ogni capitolo di questo libro include un esempio di programmazione. Gli esempi sono attualmente forniti in Java, C #, Python e C. Sono previsti altri linguaggi.

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17) Le 10 letture da non perdere di HBR su AI, analisi e New Machine Age

10 Must Reads di HBR su AI, Analytics e New Machine Age è un libro scritto da Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

Il libro ha passato in rassegna centinaia di articoli della Harvard Business Review e ha selezionato i più importanti. Questo libro ti aiuta a comprendere i vari consensi AI e come adottarli.

In questo libro imparerai la scienza dei dati, guidata dall'intelligenza artificiale e dal machine learning. Copre anche capitoli sulla blockchain e sulla realtà aumentata.

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18) TensorFlow in 1 giorno: crea la tua rete neurale

TensorFlow è la libreria di deep learning più popolare disponibile sul mercato. Ha una funzione di calcolo del grafico più autentica che ti aiuta a visualizzare e progettare la rete neurale. Questo utile libro di apprendimento automatico offre sia convoluzioni che reti neurali ricorrenti.

I modelli di machine learning supportati da TensorFlow come Deep Learning Classification, Boston Tree e metodi wipe & deep layer sono trattati nel libro. Il libro include pratiche di apprendimento approfondito professionali complete con esempi dettagliati.

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19) Deep Learning (serie Adaptive Computation e Machine Learning)

Questo libro di deep learning offre un background matematico e concettuale e concetti rilevanti in algebra lineare, probabilità e teoria dell'informazione e apprendimento automatico.

Il libro descrive molte importanti tecniche di deep learning ampiamente utilizzate nell'industria, che includono regolarizzazione, algoritmi di ottimizzazione, modellazione di sequenze. Questo libro offre anche informazioni relative alla ricerca come modelli a fattori lineari, autoencoder, modelli probabilistici strutturati, la funzione di partizione, ecc.

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20) Python Machine Learning, prima edizione

Il libro Python Machine Learning ti dà accesso al mondo dell'analisi predittiva. Ti aiuta ad apprendere le migliori pratiche e metodi per migliorare e ottimizzare i sistemi e gli algoritmi di apprendimento automatico.

Vuole scoprire come usare Python? Quindi dovresti prendere Python Machine Learning. Il libro ti aiuta a iniziare da zero o ad ampliare la tua conoscenza della scienza dei dati.

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21) Apprendimento profondo con R

Deep Learning with R ti introduce in un universo di deep learning utilizzando la libreria Keras e la sua interfaccia in linguaggio R. È scritto per Python come Deep Learning with Python dal creatore di Keras e Google.

I libri ti aiutano a configurare il tuo ambiente di apprendimento profondo. Puoi anche esercitare le tue nuove abilità con applicazioni basate su R in visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e modelli generativi. Inoltre, per imparare questo corso, non è necessaria alcuna precedente esperienza di machine learning o deep learning.

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