Die 21 besten Bücher über künstliche Intelligenz (Update 2025)

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KI ist die Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. Die Vollform der KI ist Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz liegt dann vor, wenn eine Maschine über kognitive Fähigkeiten verfügt. Der Maßstab für KI ist die menschliche Ebene in Bezug auf Denken, Sprechen und Sehen.

Sind Sie daran interessiert, die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zu erlernen und suchen nach einem hervorragenden Buch, das Ihnen dabei hilft, Ihre KI-Expertise in die Höhe zu treiben? Dann sind Sie bei uns genau richtig.

Hier ist eine kuratierte Liste der besten Bücher zum Erlernen künstlicher Intelligenz für Anfänger. Diese Bücher werden von KI-Experten wärmstens empfohlen und sind für Studierende hilfreich, um die Programmiergrundlagen zu erlernen. Diese Ressourcen werden Sie dabei unterstützen, Ihre Karriere in diesem vielversprechenden Bereich aufzubauen und Sie zu einem besseren KI-Entwickler zu machen.

Die besten KI-Bücher für Anfänger bis Experten

Buchtitel	Name des Autors	Neueste Ausgabe	Publisher	Bewertungen	Link
Make Your Own Neural Network	Tariq Rashid	1st Edition	Unabhängig veröffentlicht		Mehr lesen
Artificial Intelligence For Dummies	John Paul Müller	1st Edition	‎Für Dummies		Mehr lesen
Machine Learning For Absolute Beginners	O Theobald	2nd Edition	Streudiagrammpresse		Mehr lesen
Superintelligence	Nick Bostrom	Ungekürzte Ausgabe	‎Audible Studios auf Brilliance Audio		Mehr lesen
Künstliche Intelligenz	Stuart Russell	3rd Ausgabe	Pearson		Mehr lesen

1) Make Your Own Neural Network

Dieses Nachschlagewerk zur künstlichen Intelligenz ist eine schrittweise Reise durch die Mathematik neuronaler Netzwerke und die Erstellung eigener Netzwerke mithilfe der Python Computersprache.

Dieses Nachschlagewerk nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame und entspannte Reise. Das Buch beginnt mit sehr einfachen Ideen und baut nach und nach ein Verständnis dafür auf, wie neuronale Netzwerke funktionieren. In diesem Buch lernen Sie auch, in Python und machen Sie Ihr neuronales Netz zu einem Angebot professionell entwickelter Netze.

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2) Artificial Intelligence For Dummies

Künstliche Intelligenz ist ein Buch von John Paul Mueller und Luca Massaron. Das Buch bietet eine klare Einführung in die KI und wie sie heute eingesetzt wird.

In diesem Buch erhalten Sie einen Überblick über die Technologie. Es geht auch um die häufigen Missverständnisse, die damit verbunden sind. Das Buch untersucht den Einsatz von KI in Computeranwendungen, den Umfang und die Geschichte der KI.

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3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners ist ein Buch von Oliver Theobald. Das Buch behandelt Kapitel wie Was ist maschinelles Lernen, Arten des maschinellen Lernens, die Toolbox des maschinellen Lernens, Datenbereinigung, Einrichten Ihrer Daten, Regressionsanalyse. Das Buch behandelt auch Clustering, Support Vector Machines, künstliche neuronale Netzwerke, Erstellen eines Modells in Pythonusw. Es umfasst Algorithmen wie Kreuzvalidierung, Ensemble-Modellierung, Grid-Suche, Feature Engineering und One-Hot-Encoding.

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4) Superintelligence

Superintelligence ist ein ideales Nachschlagewerk von Stuart Russell und Peter Norvig. Dieses Buch ist die umfassendste und aktuellste Einführung in die Theorie und Praxis des KI-Themas.

Dieses KI-Buch bringt Leser auf den neuesten Stand der Technik und stellt Konzepte auf einheitlichere Weise vor. Das Buch bietet auch maschinelles Lernen, Deep Learning, Transferlernen, Multi-Agenten-Systeme, Robotik usw.

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5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

Dieses Buch bietet eine grundlegende konzeptionelle Theorie der künstlichen Intelligenz. Es dient als vollständiges Referenzmaterial für Anfänger. Es hilft Studierenden in Bachelor- oder Masterstudiengängen in Künstlicher Intelligenz.

Diese Ausgabe informiert Sie ausführlich über die Veränderungen, die sich im Vergleich zur letzten Ausgabe im Bereich der künstlichen Intelligenz ergeben haben. Es gibt viele wichtige Anwendungen der KI-Technologie wie der Einsatz praktischer Spracherkennung, maschineller Übersetzung und Haushaltsroboter, die ausführlich erläutert werden.

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6) Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning

„Artificial Intelligence Engines“ ist ein Buch von James V. Stone. Das Buch erklärt, wie KI-Algorithmen in Form tiefer neuronaler Netzwerke funktionieren. Dieser Vorteil wird schnell zunichte gemacht. Tiefe neuronale Netzwerke werden für viele Geschäftsanwendungen wie Krebsdiagnose, Objekterkennung, Spracherkennung, Robotersteuerung, Schach, Poker usw. verwendet.

In diesem Buch werden wichtige Lernalgorithmen für neuronale Netze erläutert, gefolgt von detaillierten mathematischen Analysen.

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7) Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence ist ein Buch von Max Tegmark. Das Buch spricht über den Aufstieg der KI und darüber, wie sie das Potenzial hat, unsere Zukunft mehr als jede andere Technologie zu verändern.

Dieses Buch deckt auch die gesamte Bandbreite der Standpunkte oder die umstrittensten Themen ab. Es geht um die Bedeutung, das Bewusstsein und die ultimativen physischen Grenzen des Lebens im Kosmos.

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8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated ist ein KI-Buch von Jon Kohn, Grant Beyleveld und Aglae Basens. In diesem Buch geht es um viele leistungsstarke neue Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz und die Leistung von Algorithmen. Deep Learning Illustrated und bietet eine vollständige Einführung in die Techniken der Disziplin.

Dieses Buch kann als praktisches Nachschlagewerk für Entwickler, Forscher, Analysten und Studenten dienen, die es anwenden möchten.

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9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies ist ein Buch von Anasse Bari, Mohamed Chaouchi und Tommy Jung. Mithilfe dieses Nachschlagewerks lernen Sie den Kern von Predictive Analytics kennen.

Das Buch bietet einige gängige Anwendungsfälle, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Es behandelt auch Details zur Modellierung und zum K-Means-Clustering. Das Buch bietet auch Tipps zu Geschäftszielen und -ansätzen.

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10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch ist ein Buch von Joel Gurus. Dieses Buch hilft Ihnen, Mathematik und Statistik zu erlernen, die den Kern der Datenwissenschaft bilden. Außerdem erlernen Sie Hacking-Fähigkeiten, die Sie für den Einstieg als Datenwissenschaftler benötigen.

Die Bücher behandeln Themen wie die Implementierung von k-Nearest-Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume und Clustermodelle. Sie können sich auch mit natürlicher Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse usw. befassen.

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11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning ist ein Buch von Aurélien Géron. Das Buch hilft Ihnen dabei, ein intuitives Verständnis der Konzepte und Werkzeuge zum Aufbau intelligenter Systeme zu erlangen.

Dieses Referenzmaterial vermittelt Ihnen auch Techniken, angefangen bei der einfachen linearen Regression bis hin zu tiefen neuronalen Netzen. In diesem Buch werden Sie auch verschiedene Trainingsmodelle untersuchen, darunter Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Ensemble-Methoden. Sie können auch Techniken zum Trainieren und Skalieren tiefer neuronaler Netze erlernen.

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12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Angewandte künstliche Intelligenz ist ein Buch von Mariya Yao, Adelyn Zhou und Marlene Jia. Dieses Buch ist ein praktischer Leitfaden für Führungskräfte, die sich leidenschaftlich für die Nutzung maschineller Intelligenz einsetzen. Dies hilft Ihnen, die Produktivität ihrer Organisationen und die Lebensqualität in ihren Gemeinden zu steigern. Das Buch hilft Ihnen auch dabei, Geschäftsentscheidungen durch Anwendungen von KI zu treffen Maschinelles Lernen.

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13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

Prediction Machines ist ein Buch von Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb. Das Buch befasst sich mit dem Kern der Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Es erklärt auch, wie Vorhersagetools die Produktivität steigern – beim Bedienen von Maschinen, beim Umgang mit Dokumenten, bei der Kommunikation mit Kunden. Am Ende erörtert das Buch, wie bessere Vorhersagen Möglichkeiten für neue Geschäftsstrukturen schaffen.

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14) Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI ist ein Buch von Paul R. Daugherty und H. James Wilson. Das Buch befasst sich mit der Essenz des KI-Paradigmas, das Ihnen dabei hilft, alle Geschäftsprozesse innerhalb einer einzelnen Organisation umzuwandeln.

Das Buch erklärt, wie Unternehmen die neuen Regeln der KI nutzen, um bei Innovationen die Nase vorn zu haben. Es beschreibt außerdem sechs völlig neue Arten hybrider Mensch-Maschine-Rollen, die jedes Unternehmen entwickeln muss.

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15) Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it

Archi„tecths of Intelligence“ enthält eine Reihe ausführlicher Einzelinterviews, in denen der Autor Martin Ford die Wahrheit hinter diesen Fragen enthüllt. Er gibt die Gedanken der klügsten Köpfe der Künstlichen Intelligenz-Community wieder.

Dieses KI-Buch hilft dabei, die Meinungen der Koryphäen der KI-Branche wie Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis und Yoshua Bengi zu sammeln. Sie sollten dieses Buch lesen, um fundierte Kenntnisse und die Zukunft des KI-Bereichs zu erhalten.

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16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

„Artificial Intelligence for Humans“ ist ein Buch von Jeff Heaton. In diesem KI-Buch lernen Sie die grundlegenden Algorithmen der künstlichen Intelligenz kennen. Wie Dimensionalität, Clustering, Fehlerberechnung, Hill Climbing, Nelder Mead und lineare Regression.

Dieses Buch über künstliche Intelligenz erklärt alle Algorithmen anhand tatsächlicher numerischer Berechnungen, die Sie selbst durchführen können. Jedes Kapitel in diesem Buch enthält ein Programmierbeispiel. Beispiele finden Sie derzeit in Java, C#, Python, und C. Weitere Sprachen geplant.

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17) 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 ist ein Buch von Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty und H. James Wilson.

Das Buch durchforstete Hunderte von Harvard Business RevArtikel ansehen und die wichtigsten ausgewählt. Dieses Buch hilft Ihnen, verschiedene KI-Einwilligungen zu verstehen und anzuwenden.

In diesem Buch lernen Sie Data Science, angetrieben von künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Es umfasst auch Kapitel über die Blockchain und Augmented Reality.

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18) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Dieses Deep-Learning-Buch bietet einen mathematischen und konzeptionellen Hintergrund sowie relevante Konzepte in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie und maschinellem Lernen.

Das Buch beschreibt viele wichtige Deep-Learning-Techniken, die in der Industrie weit verbreitet sind, darunter Regularisierung, Optimierungsalgorithmen und Sequenzmodellierung. Dieses Buch bietet auch forschungsbezogene Informationen wie lineare Faktormodelle, Autoencoder, strukturierte probabilistische Modelle, die Partitionsfunktion usw.

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19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python Das Buch „Machine Learning“ bietet Ihnen Zugang zur Welt der prädiktiven Analytik. Es hilft Ihnen, die besten Praktiken und Methoden zu erlernen, um Systeme und Algorithmen des maschinellen Lernens zu verbessern und zu optimieren.

Möchte herausfinden, wie man Python? Dann sollten Sie abholen Python Maschinelles Lernen. Das Buch hilft Ihnen, von Grund auf loszulegen oder Ihr Data-Science-Wissen zu erweitern.

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20) Deep Learning with R

Deep Learning with R führt Sie in ein Universum des Deep Learning ein, das die Keras-Bibliothek und ihre R-Sprachschnittstelle verwendet. Es ist geschrieben für Python als Deep Learning mit Python vom Keras-Erfinder und Google.

Die Bücher helfen Ihnen beim Aufbau Ihrer Deep-Learning-Umgebung. Sie können Ihre neuen Fähigkeiten auch mit R-basierten Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und generative Modelle üben. Darüber hinaus benötigen Sie zum Erlernen dieses Kurses keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen oder Deep Learning.

FAQ:

📚 Welches Buch eignet sich am besten zum Erlernen der Künstlichen Intelligenz (KI)?

Im Folgenden finden Sie einige der besten Bücher zum Thema künstliche Intelligenz für Anfänger und Experten:

• Make Your Own Neural Network
• Artificial Intelligence For Dummies
• Machine Learning For Absolute Beginners
• Superintelligence
• Artificial Intelligence: A Modern Approach

🏅 Warum künstliche Intelligenz lernen?

Das Erlernen von KI bietet viele Vorteile, darunter:

• Erhöhte Effizienz und Produktivität.
• Verbesserte Sicherheit und Schutz.
• Kann die Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen erhöhen.
• Es hilft Ihnen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
• Es kann Ihnen dabei helfen, personalisiertere Kundenerlebnisse zu schaffen.
• Sie können genauere Modelle und Vorhersagen erstellen.

🚀 Wer kann Künstliche Intelligenz erlernen?

Jeder kann künstliche Intelligenz erlernen, und es sind keine spezifischen Fähigkeiten, die man zum Erlernen von KI mitbringen muss.