21 mejores libros sobre inteligencia artificial (actualización 2025)

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La IA es la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. La forma completa de IA es la Inteligencia Artificial. La inteligencia artificial existe cuando una máquina tiene una capacidad cognitiva. El punto de referencia para la IA es el nivel humano en cuanto a razonamiento, habla y visión.

¿Está interesado en aprender habilidades de inteligencia artificial y busca algún libro excelente que lo ayude a mejorar su experiencia en inteligencia artificial? Entonces has venido al lugar correcto.

Aquí hay una lista seleccionada de los mejores libros para aprender Inteligencia Artificial para principiantes. Estos libros son altamente recomendados por expertos en inteligencia artificial y son útiles para que los estudiantes comprendan los fundamentos de la programación. Estos recursos lo guiarán para desarrollar su carrera en este campo prometedor y lo convertirán en un mejor desarrollador de IA.

Los mejores libros de IA para principiantes y expertos

Titulo del libro	Nombre del autor	Ultima edicion	Publisher	calificaciones	Enlace
Make Your Own Neural Network	Tariq Rashid	Edición 1st	Publicado de forma independiente		Conozca Más
Artificial Intelligence For Dummies	Juan Pablo Müller	Edición 1st	‎Para tontos		Conozca Más
Machine Learning For Absolute Beginners	Oh Teobaldo	2nd edición	Prensa de diagrama de dispersión		Conozca Más
Superintelligence	Nick Bostrom	Edición íntegra	â € ŽAudible Estudios en Brilliance audio		Conozca Más
Inteligencia Artificial	Stuart Russell	3ra edición	Pearson		Conozca Más

1) Make Your Own Neural Network

Este libro de referencia sobre Inteligencia Artificial es un viaje paso a paso a través de las matemáticas de las redes neuronales y cómo crear las suyas propias utilizando el Python lenguaje de ordenador.

Este libro de referencia le lleva a un viaje divertido y sin prisas. El libro comienza con ideas muy simples y gradualmente desarrolla una comprensión de cómo funcionan las redes neuronales. En este libro, también aprenderá a codificar en Python y convierta su red neuronal en una oferta de redes desarrolladas profesionalmente.

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2) Artificial Intelligence For Dummies

Inteligencia artificial es un libro escrito por John Paul Mueller y Luca Massaron. El libro proporciona una introducción clara a la IA y cómo se utiliza en la actualidad.

Dentro de este libro, obtendrá una descripción general de la tecnología. También habla de los conceptos erróneos comunes que lo rodean. El libro explora el uso de la IA en aplicaciones informáticas, su alcance y su historia.

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3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners es un libro escrito por Oliver Theobald. El libro cubre capítulos como ¿Qué es el aprendizaje automático?, tipos de aprendizaje automático, la caja de herramientas de aprendizaje automático, depuración de datos, configuración de los datos, análisis de regresión. El libro también cubre la agrupación, las máquinas de vectores de soporte, las redes neuronales artificiales, la construcción de un modelo en Python, etc. Incluye algoritmos como validación cruzada, modelado de conjuntos, búsqueda de cuadrícula, ingeniería de características y codificación one-hot.

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4) Superintelligence

Superintelligence es un libro de referencia ideal escrito por Stuart Russell y Peter Norvig. Este libro es la introducción más completa y actualizada a la teoría y la práctica del tema de la IA.

Este libro sobre IA actualiza a los lectores sobre las últimas tecnologías y presenta conceptos de una manera más unificada. El libro también ofrece aprendizaje automático, aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia de sistemas multiagente, robótica, etc.

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5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

Este libro ofrece una teoría conceptual básica de la inteligencia artificial. Actúa como material de referencia completo para principiantes. Ayuda a los estudiantes de cursos de pregrado o posgrado en Inteligencia Artificial.

Esta edición te brinda información detallada sobre los cambios que se han producido en el campo de la inteligencia artificial desde su última edición. Hay muchos importantes aplicaciones de la tecnología de inteligencia artificial como el despliegue de reconocimiento de voz práctico, traducción automática y robótica doméstica, que se explican en detalle.

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

Motores de inteligencia artificial es un libro escrito por James V Stone. El libro explica cómo funcionan los algoritmos de IA, en forma de redes neuronales profundas. Está eliminando rápidamente esa ventaja. Las redes neuronales profundas se utilizan para muchas aplicaciones comerciales como diagnóstico de cáncer, reconocimiento de objetos, reconocimiento de voz, control robótico, ajedrez, póquer, etc.

En este libro, se explican los algoritmos clave de aprendizaje de redes neuronales, seguidos de análisis matemáticos detallados.

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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 es un libro escrito por Max Tegmark. El libro habla sobre el auge de la IA y cómo tiene el potencial de transformar nuestro futuro más que cualquier otra tecnología.

Este libro también cubre una amplia gama de puntos de vista o los temas más controvertidos. Habla sobre el significado, la conciencia y los límites físicos últimos de la vida en el cosmos.

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8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated es un libro sobre inteligencia artificial escrito por Jon Kohn, Grant Beyleveld y Aglae Basens. Este libro habla sobre muchas capacidades nuevas y poderosas de inteligencia artificial y el rendimiento de los algoritmos. Deep Learning Illustrated y ofrece una completa introducción a las técnicas de la disciplina.

Este libro puede servir como guía de referencia práctica para desarrolladores, investigadores, analistas y estudiantes que quieran aplicarlo.

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9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies es un libro escrito por Anasse Bari, Mohamed Chaouchi y Tommy Jung. Con la ayuda de este libro de referencia, aprenderá sobre el núcleo del análisis predictivo.

El libro ofrece algunos casos de uso comunes para ayudarlo a comenzar. También cubre detalles sobre modelado y agrupamiento de k-means. El libro también brinda consejos sobre objetivos y enfoques comerciales.

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10). Data Science from Scratch: First Principles with Python

Ciencia de datos desde cero es un libro escrito por Joel Gurus. Este libro le ayuda a aprender matemáticas y estadística, que son el núcleo de la ciencia de datos. También aprenderá las habilidades de piratería que necesita para comenzar como científico de datos.

Los libros incluyen temas como la implementación de k vecinos más cercanos, el método bayesiano ingenuo, la regresión lineal y logística, los árboles de decisión y los modelos de agrupamiento. También podrá explorar el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de redes, etc.

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11). Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning es un libro escrito por Aurélien Géron. El libro le ayudará a comprender de forma intuitiva los conceptos y las herramientas para construir sistemas inteligentes.

Este material de referencia también le enseña técnicas, comenzando con una regresión lineal simple y avanzando hacia redes neuronales profundas. En este libro, también explorará varios modelos de entrenamiento, incluidas máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, bosques aleatorios y métodos de conjunto. También puede aprender técnicas para entrenar y escalar redes neuronales profundas.

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12). Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Inteligencia Artificial Aplicada es un libro escrito por MariYa Yao, Adelyn Zhou y Marlene Jia. Este libro es una guía práctica para líderes empresariales apasionados por aprovechar la inteligencia artificial. Esto le ayuda a mejorar la productividad de sus organizaciones y en caso de que la calidad de vida en sus comunidades. El libro también le ayuda a tomar decisiones comerciales a través de aplicaciones de IA y aprendizaje automático.

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13). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

Prediction Machines es un libro escrito por Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb. El libro habla sobre el corazón de tomar decisiones en condiciones de incertidumbre. También explica cómo las herramientas de predicción aumentan la productividad: operar máquinas, manejar documentos, comunicarse con los clientes. Al final, el libro analiza cómo una mejor predicción crea oportunidades para nuevas estructuras empresariales.

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI es un libro escrito por Paul R. Daugherty y H. James Wilson. El libro habla sobre la esencia del paradigma de la IA, que ayuda a cambiar la transformación de todos los procesos de negocios dentro de una sola organización.

El libro explica cómo las empresas están utilizando las nuevas reglas de la IA para avanzar en materia de innovación. También describe seis tipos totalmente nuevos de roles híbridos entre humanos y máquinas que toda empresa debe desarrollar.

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

Architectos de Inteligencia contienen una serie de entrevistas individuales en profundidad donde el autor, Martin Ford, revela la verdad detrás de estas preguntas. Ha reflexionado sobre las mentes más brillantes de la comunidad de Inteligencia Artificial.

Este libro sobre IA ayuda a recopilar las opiniones de las luminarias del negocio de la IA, como Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis y Yoshua Bengi. Debería leer este libro para obtener un conocimiento profundo y el futuro del campo de la IA.

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16). Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

Inteligencia artificial para humanos es un libro escrito por Jeff Heaton. En este libro de IA, aprenderá sobre los algoritmos básicos de inteligencia artificial, como dimensionalidad, agrupamiento, cálculo de errores, escalada de colinas, Nelder Mead y regresión lineal.

Este libro de Inteligencia Artificial explica todos los algoritmos utilizando cálculos numéricos reales que usted mismo puede realizar. Cada capítulo de este libro incluye un ejemplo de programación. Actualmente se proporcionan ejemplos en Java, C#, Pythony C. Otros idiomas previstos.

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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 es un libro escrito por Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

El libro revisó cientos de Harvard Business RevVisualiza artículos y selecciona los más importantes. Este libro le ayuda a comprender los diversos consentimientos de la IA y cómo adoptarlos.

En este libro, aprenderá ciencia de datos, impulsada por inteligencia artificial y aprendizaje automático. También cubre capítulos sobre blockchain y realidad aumentada.

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

Este libro de aprendizaje profundo ofrece una base matemática y conceptual, y conceptos relevantes en álgebra lineal, probabilidad y teoría de la información, y aprendizaje automático.

El libro describe muchas técnicas importantes de aprendizaje profundo ampliamente utilizadas en la industria, que incluyen regularización, algoritmos de optimización y modelado de secuencias. Este libro también ofrece información relacionada con la investigación, como modelos de factores lineales, codificadores automáticos, modelos probabilísticos estructurados, la función de partición, etc.

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19). Python Machine Learning, 1st Edition

Python El libro Machine Learning te brinda acceso al mundo del análisis predictivo. Te ayuda a aprender las mejores prácticas y métodos para mejorar y optimizar los sistemas y algoritmos de aprendizaje automático.

Quiere saber cómo utilizar Python? Entonces deberías recoger Python Aprendizaje automático. El libro le ayuda a empezar desde cero o le ayuda a ampliar sus conocimientos sobre ciencia de datos.

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20). Deep Learning with R

Deep Learning with R le presenta un universo de aprendizaje profundo utilizando la biblioteca Keras y su interfaz en lenguaje R. esta escrito para Python como aprendizaje profundo con Python por el creador de Keras y Google.

Los libros le ayudan a configurar su entorno de aprendizaje profundo. También puede practicar sus nuevas habilidades con aplicaciones basadas en R en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y modelos generativos. Además, para aprender este curso, no necesitas ninguna experiencia previa en aprendizaje automático o aprendizaje profundo.

PREGUNTAS MÁS FRECUENTES:

📚 ¿Qué libro es mejor para aprender Inteligencia Artificial (IA)?

A continuación se presentan algunos de los mejores libros sobre inteligencia artificial para principiantes y expertos:

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

🏅 ¿Por qué aprender Inteligencia Artificial?

Hay muchos beneficios al aprender IA, que incluyen:

• Mayor eficiencia y productividad.
• Seguridad y protección mejoradas.
• Capaz de aumentar la capacidad de procesar grandes cantidades de datos.
• Le ayuda a crear nuevos productos y servicios.
• Puede ayudarle a crear experiencias de cliente más personalizadas.
• Puede crear modelos y predicciones más precisos.

🚀 ¿Quién puede aprender Inteligencia Artificial?

Cualquiera puede aprender Inteligencia Artificial, y no es un conjunto de habilidades específicas que debas tener para aprender IA.