21 LEGJOBB mesterséges intelligencia könyv (2025-es frissítés)

Olvasó vagyunk támogatott, és jutalékot kaphat, ha webhelyünkön található linkeken keresztül vásárol

Az AI az intelligens gépek, különösen az intelligens számítógépes programok készítésének tudománya és tervezése. Az AI teljes formája a mesterséges intelligencia. Mesterséges intelligencia akkor létezik, ha egy gép rendelkezik kognitív képességgel. Az AI mércéje az emberi szint az érvelés, a beszéd és a látás tekintetében.

Érdekel a mesterséges intelligencia készségeinek elsajátítása, és olyan kiváló könyvet keres, amely segít az AI-szakértelem felemelkedésében? Akkor a megfelelő helyre jött.

Itt található a legjobb könyvek listája a mesterséges intelligencia elsajátításához kezdőknek. Ezeket a könyveket az AI-szakértők erősen ajánlják, és hasznosak a diákok számára a programozás alapjainak megértésében. Ezek a források elvezetik Önt ahhoz, hogy karrierjét ezen az ígéretes területen építse, és jobb mesterségesintelligencia-fejlesztővé váljon.

A legjobb AI-könyvek kezdőknek és szakértőknek

Könyvcím	Szerző neve	Legújabb kiadás	kiadó	Értékelések	Link
Make Your Own Neural Network	Tariq Rashid	1. kiadás	Önállóan Megjelent		Bővebben
Artificial Intelligence For Dummies	John Paul Mueller	1. kiadás	Dummiesnek		Bővebben
Machine Learning For Absolute Beginners	Ó Theobald	2. kiadás	Scatterplot Press		Bővebben
Superintelligence	Nick Bostrom	Rövidítetlen kiadás	‎Audible Stúdiók a Brilliance hangon		Bővebben
Mesterséges intelligencia	Stuart russell	3. kiadás	Pearson		Bővebben

1) Make Your Own Neural Network

Ez a mesterséges intelligencia referenciakönyv egy lépésről lépésre haladó utazás a neurális hálózatok matematikáján és a Python számítógépes nyelv.

Ez a kézikönyv egy szórakoztató és sietetlen utazásra vezet. A könyv nagyon egyszerű ötletekkel indul, és fokozatosan felépíti a neurális hálózatok működésének megértését. Ebben a könyvben a kódolást is megtanulod Python és neurális hálózatát professzionálisan fejlesztett hálózatokká tegye.

---

2) Artificial Intelligence For Dummies

A mesterséges intelligencia egy könyv, amelyet John Paul Mueller és Luca Massaron írt. A könyv világosan bemutatja az AI-t és annak mai használatát.

Ebben a könyvben áttekintést kap a technológiáról. Szól a körülötte lévő gyakori tévhitekről is. A könyv a mesterséges intelligencia számítógépes alkalmazásokban való felhasználását, hatókörét és történetét tárja fel.

---

3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners egy könyv, amelyet Oliver Theobald írt. A könyv olyan fejezeteket fed le, mint például: Mi a gépi tanulás, a gépi tanulás típusai, a gépi tanulási eszköztár, az adatkezelés az adatok beállításához, a regressziós elemzés. A könyv kitér a klaszterezésre, a támogatási vektorgépekre, a mesterséges neurális hálózatokra, a modellépítésre is Python, stb. Olyan algoritmusokat tartalmaz, mint a keresztellenőrzés, az együttes modellezés, a rácskeresés, a jellemzők tervezése és a One-hot kódolás.

---

4) Superintelligence

Superintelligence egy ideális referenciakönyv, amelyet Stuart Russell és Peter Norvig írt. Ez a könyv a legátfogóbb, legfrissebb bevezetés az AI-tantárgy elméletébe és gyakorlatába.

Ez a mesterséges intelligencia könyv a legújabb technológiákkal kapcsolatos információkhoz juttatja az olvasókat, és egységesebben mutatja be a fogalmakat. A könyv emellett kínál gépi tanulást, mély tanulást, transzfertanulási többügynök rendszereket, robotikát stb.

---

5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

Ez a könyv a mesterséges intelligencia alapvető fogalmi elméletét kínálja. Teljes referenciaanyagként működik kezdőknek. Segíti a mesterséges intelligencia egyetemi vagy posztgraduális szintű kurzusait.

Ez a kiadás részletes tájékoztatást ad a mesterséges intelligencia területén a legutóbbi kiadás óta bekövetkezett változásokról. Sok fontos az AI technológia alkalmazásai mint például a gyakorlati beszédfelismerés, gépi fordítás, háztartási robotok telepítése, amelyeket részletesen ismertetünk.

---

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

Az Artificial Intelligence Engines James V Stone könyve. A könyv elmagyarázza, hogyan működnek az AI-algoritmusok, mély neurális hálózatok formájában. Ezt az előnyt gyorsan kiküszöböli. A mély neurális hálózatokat számos üzleti alkalmazáshoz használják, például rákdiagnózishoz, tárgyfelismeréshez, beszédfelismeréshez, robotvezérléshez, sakkhoz, pókerhez stb.

Ebben a könyvben a kulcsfontosságú neurális hálózatok tanulási algoritmusait ismertetjük, majd részletes matematikai elemzéseket.

---

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence egy könyv, amelyet Max Tegmark írt. A könyv a mesterséges intelligencia térnyeréséről beszél, hogyan képes jobban átalakítani a jövőnket, mint bármely más technológia.

Ez a könyv a nézőpontok teljes skáláját vagy a legvitatottabb kérdéseket is lefedi. A kozmoszban élő élet értelméről, tudatáról és végső fizikai korlátairól beszél.

---

8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated egy AI könyv, amelyet Jon Kohn, Grant Beyleveld és Aglae Basens írt. Ez a könyv számos új, hatékony mesterséges intelligencia képességről és algoritmusteljesítményről szól. Deep Learning Illustrated és teljes körű bevezetést kínál a tudományág technikáiba.

Ez a könyv gyakorlati útmutatóként szolgálhat fejlesztők, kutatók, elemzők és hallgatók számára, akik alkalmazni szeretnék.

---

9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies Anasse Bari, Mohamed Chaouchi és Tommy Jung által írt könyv. Ennek a kézikönyvnek a segítségével megismerheti a prediktív analitika lényegét.

A könyv néhány gyakori használati esetet kínál az induláshoz. Kitér a modellezés és a k-közép klaszterezés részleteire is. A könyv az üzleti célokhoz és megközelítésekhez is ad tippeket.

---

10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

A Data Science from Scratch egy könyv, amelyet Joel Gurus írt. Ez a könyv segít megtanulni a matematikát és a statisztikát, amely az adattudomány középpontjában áll. Hackelési készségeket is elsajátíthat, amelyekre adattudósként való induláshoz szüksége van.

A könyvek olyan témákat tartalmaznak, mint a k-legközelebbi szomszédok megvalósítása, naiv öblök, lineáris és logisztikai regresszió, döntési fák és klaszterezési modellek. Ezenkívül képes lesz felfedezni a természetes nyelvi feldolgozást, a hálózatelemzést stb.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning Aurélien Géron könyve. A könyv segít intuitív módon megérteni az intelligens rendszerek felépítéséhez szükséges fogalmakat és eszközöket.

Ez a referenciaanyag technikákat is tanít, kezdve az egyszerű lineáris regresszióval és a mély neurális hálózatokig. Ebben a könyvben számos képzési modellt is megismerhet, beleértve a támogató vektorgépeket, a döntési fákat, a véletlenszerű erdőket és az együttes módszereket. Elsajátíthatja a mély neurális hálózatok betanításának és skálázásának technikáit is.

---

12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Az Applied Artificial Intelligence egy könyv, amelyet írt MariYao, Adelyn Zhou és Marlene Jia. Ez a könyv gyakorlati útmutató azoknak az üzleti vezetőknek, akik szenvedélyesen használják ki a gépi intelligenciát. Ez segít növelni szervezeteik termelékenységét és javítani az életminőséget közösségeikben. A könyv emellett segít üzleti döntések meghozatalában az AI alkalmazásai és gépi tanulás.

---

13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

A Prediction Machines egy könyv, amelyet Ajay Agrawal, Joshua Gans és Avi Goldfarb írt. A könyv a bizonytalanság melletti döntések szívéről beszél. Azt is elmagyarázza, hogy az előrejelző eszközök hogyan növelik a termelékenységet – a gépek kezelése, a dokumentumok kezelése, az ügyfelekkel való kommunikáció. Végül a könyv azt tárgyalja, hogy a jobb előrejelzés hogyan teremt lehetőséget új üzleti struktúrák kialakítására.

---

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI Paul R. Daugherty és H. James Wilson által írt könyv. A könyv az AI-paradigma lényegéről szól, amely segít elmozdulni az összes üzleti folyamat egyetlen szervezeten belüli átalakulásában.

A könyv elmagyarázza, hogyan használják a vállalatok a mesterséges intelligencia új szabályait az innováció előmozdítására. Hat teljesen új típusú hibrid ember + gép szerepkört is leír, amelyeket minden vállalatnak ki kell fejlesztenie.

---

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

ArchiA tects of Intelligence egy sor mélyreható, személyes interjút tartalmaz, ahol a szerző, Martin Ford felfedi a kérdések mögött rejlő igazságot. A Mesterséges Intelligencia közösség legfényesebb elméiről adott gondolatokat.

Ez az AI-könyv segít összegyűjteni a mesterséges intelligencia üzletág csúcspontjainak véleményét, mint Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis és Yoshua Bengi. Érdemes elolvasnia ezt a könyvet, hogy alapos ismereteket szerezzen a mesterséges intelligencia területének jövőjéről.

---

16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

Az Artificial Intelligence for Humans Jeff Heaton könyve. Ebben az AI-könyvben megismerheti a mesterséges intelligencia alapvető algoritmusait. Mint a dimenzionalitás, a klaszterezés, a hibaszámítás, a hegymászás, a Nelder Mead és a lineáris regresszió.

Ez a mesterséges intelligencia könyv elmagyaráz minden algoritmust tényleges numerikus számítások segítségével, amelyeket Ön is elvégezhet. A könyv minden fejezete tartalmaz egy programozási példát. Példák jelenleg itt találhatók Java, C#, Python, és C. Egyéb nyelvek a tervekben.

---

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 Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson által írt könyv.

A könyv átfésülte a Harvard Business százait Revcikkeket, és kiválasztotta a legfontosabbakat. Ez a könyv segít megérteni a különféle mesterséges intelligencia hozzájárulásait és azok elfogadását.

Ebben a könyvben az adattudományt tanulja meg, vezérelve mesterséges intelligencia és a gépi tanulás. A blokkláncról és a kiterjesztett valóságról szóló fejezeteket is lefed.

---

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

Ez a mélytanulási könyv matematikai és fogalmi hátteret, valamint releváns fogalmakat kínál a lineáris algebrában, a valószínűségszámítás- és információelméletben, valamint a gépi tanulásban.

A könyv számos fontos mély tanulási technikát ír le, amelyet az iparban széles körben használnak, beleértve a legalizálást, az optimalizáló algoritmusokat és a sorozatmodellezést. Ez a könyv kutatással kapcsolatos információkat is kínál, például lineáris tényező modelleket, autoenkódereket, strukturált valószínűségi modelleket, partíciós függvényt stb.

---

19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python A Machine Learning könyv hozzáférést biztosít a prediktív analitika világához. Segít megismerni a legjobb gyakorlatokat és módszereket a gépi tanulási rendszerek és algoritmusok fejlesztésére és optimalizálására.

Szeretné tudni, hogyan kell használni Python? Akkor fel kellene venni Python Gépi tanulás. A könyv segít a nulláról kezdeni, vagy segít bővíteni adattudományi ismereteit.

---

20) Deep Learning with R

Deep Learning with R a Keras könyvtár és az R nyelvű felület segítségével a mély tanulás univerzumába vezet be. Azért van írva Python mint a Deep Learning with Python a Keras alkotója és a Google.

A könyvek segítenek a mélytanulási környezet kialakításában. Gyakorolhatja új készségeit a számítógépes látás, a természetes nyelvi feldolgozás és a generatív modellek R-alapú alkalmazásaival. Ezen túlmenően a kurzus elsajátításához nincs szükség gépi tanulási vagy mély tanulási tapasztalatra.

FAQ:

📚 Melyik könyv a legjobb a mesterséges intelligencia (AI) tanulására?

Íme néhány a legjobb mesterséges intelligencia könyvek kezdőktől a szakértőkig:

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

🏅 Miért tanulj mesterséges intelligenciát?

Az AI tanulásának számos előnye van, többek között:

• Fokozott hatékonyság és termelékenység.
• Fokozott biztonság és védelem.
• Képes növelni a nagy mennyiségű adat feldolgozásának képességét.
• Segít új termékek és szolgáltatások létrehozásában.
• Segítségével személyre szabottabb ügyfélélményeket teremthet.
• Pontosabb modelleket és előrejelzéseket hozhat létre.

🚀 Ki tanulhatja meg a mesterséges intelligenciát?

Bárki megtanulhatja a mesterséges intelligenciát, és ez nem egy speciális készségkészlet, amelyre szükség van az AI megtanulásához.