人工知能関連書籍ベスト 21 (2025 年更新)
エブリン・クラーク
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AI は、インテリジェントな機械、特にインテリジェントなコンピューター プログラムを作成する科学と工学です。 AI の完全な形は人工知能です。 人工知能は、機械に認知能力がある場合に存在します。 AI のベンチマークは、推論、発話、視覚に関する人間のレベルです。
人工知能のスキルを学び、AI の専門知識を飛躍的に高めるのに役立つ優れた本をお探しですか? それなら、あなたは正しい場所に来ました。
ここでは、初心者向けに人工知能を学ぶのに最適な本の厳選リストを紹介します。 これらの書籍は AI 専門家によって強く推奨されており、学生がプログラミングの基礎を理解するのに役立ちます。 これらのリソースは、この有望な分野でキャリアを築き、より優れた AI 開発者になるためのガイドとなります。
初心者から専門家まで楽しめるベスト AI 本
| 本のタイトル | 著者名 | 最新版 | Publisher | 評価 | リンク |
|---|---|---|---|---|---|
| Make Your Own Neural Network | タリク・ラシッド | 初版 | 独立して公開 |  |
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| Artificial Intelligence For Dummies | ジョン・ポール・ミューラー | 初版 | ダミー向け |  |
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| Machine Learning For Absolute Beginners | おお、テオバルド | 2ndエディション | 散布図プレス | |
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| Superintelligence | Nick ボストロム | 完全版 | Audible Brilliance オーディオのスタジオ | |
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| Artificial Intelligence | スチュアート・ラッセル | 3rd版 | ピアソン | |
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1) Make Your Own Neural Network
この人工知能の参考書は、ニューラルネットワークの数学を段階的に学び、 Python コンピュータ言語。
この参考書は、楽しくゆったりとした旅にあなたをお連れします。この本は非常にシンプルなアイデアから始まり、徐々にニューラルネットワークの仕組みを理解していきます。この本では、プログラミングも学びます。 Python ニューラル ネットワークを専門的に開発されたネットワークを提供するものにします。
2) Artificial Intelligence For Dummies
『人工知能』は、ジョン・ポール・ミューラーとルカ・マサロンによって書かれた本です。 この本では、AI とそれが今日どのように使用されているかについて明確に紹介されています。
この本では、テクノロジーの概要を説明します。 また、それを取り巻く一般的な誤解についても説明します。 この本では、コンピューター アプリケーションにおける AI の使用、AI の範囲、歴史について説明します。
3) Machine Learning For Absolute Beginners
Machine Learning For Absolute Beginners オリバー・テオバルドが書いた本です。この本には、機械学習とは何か、機械学習の種類、機械学習ツールボックス、データスクラビング、データの設定、回帰分析などの章があります。また、クラスタリング、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワーク、モデルの構築についても取り上げています。 Pythonこれには、クロス検証、アンサンブル モデリング、グリッド検索、特徴エンジニアリング、ワンホット エンコーディングなどのアルゴリズムが含まれます。
4) Superintelligence
Superintelligence 『』は、スチュアート・ラッセルとピーター・ノーヴィグによって書かれた理想的な参考書です。本書は、AI 主題の理論と実践についての最も包括的で最新の入門書です。
この AI の本は、読者に最新のテクノロジーの最新情報を提供し、より統一された方法で概念を提示します。また、機械学習、ディープラーニング、転移学習マルチエージェントシステム、ロボット工学なども紹介しています。
5) Artificial Intelligence: A Modern Approach
この本は、人工知能の基本的な概念理論を提供します。 初心者向けの完全な参考資料として機能します。 人工知能の学部レベルまたは大学院レベルのコースの学生に役立ちます。
この版では、前版から人工知能の分野で起こった変化についての詳細な情報が提供されます。 重要なものがたくさんあります AI技術の応用 実用的な音声認識、機械翻訳、家庭用ロボットの導入など、詳しく説明されています。
6) Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
人工知能エンジンは、James V Stone が書いた本です。この本では、ディープ ニューラル ネットワークの形で AI アルゴリズムがどのように機能するかを説明しています。ディープ ニューラル ネットワークは、その利点を急速に排除しています。ディープ ニューラル ネットワークは、がん診断、物体認識、音声認識、ロボット制御、チェス、ポーカーなど、多くのビジネス アプリケーションで使用されています。
この本では、主要なニューラル ネットワーク学習アルゴリズムについて説明し、その後に詳細な数学的分析を行います。
7) Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence
Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence マックス・テグマークが書いた本です。この本では、AI の台頭について、AI が他のどのテクノロジーよりも私たちの未来を変える可能性を秘めていることについて語っています。
この本では、あらゆる視点や最も物議を醸す問題も取り上げています。 宇宙の生命の意味、意識、そして究極の物理的限界について語ります。
8) Deep Learning Illustrated
Deep Learning Illustrated は、Jon Kohn、Grant Beyleveld、Aglae Basens によって書かれた AI の本です。この本では、多くの強力な新しい人工知能の機能とアルゴリズムのパフォーマンスについて説明します。 Deep Learning Illustrated そして、この分野のテクニックを完全に紹介します。
本書は、それを応用したい開発者、研究者、アナリスト、学生にとって実践的なリファレンス ガイドとして役立ちます。
9) Predictive Analytics For Dummies
Predictive Analytics For Dummies 』は、アナッセ・バリ、モハメド・チャオウチ、トミー・ユングによって書かれた本です。この参考書を活用すると、予測分析の中核について学習できます。
この本では、始めるのに役立つ一般的なユースケースをいくつか紹介しています。また、モデリング、K 平均法クラスタリングの詳細についても説明しています。また、ビジネス目標とアプローチに関するヒントも提供しています。
10） Data Science from Scratch: First Principles with Python
『Data Science from Scratch』は Joel Gurus によって書かれた本です。 この本は、データサイエンスの中核となる数学と統計を学ぶのに役立ちます。 データ サイエンティストとして活動を開始するために必要なハッキング スキルも学びます。
この本には、k近傍法、ナイーブベイズ法、線形回帰とロジスティック回帰、決定木、クラスタリング モデルの実装などのトピックが含まれています。また、自然言語処理、ネットワーク分析なども学習できます。
11） Hands-On Machine Learning
Hands-On Machine Learning は、Aurélien Géron によって書かれた本です。この本は、インテリジェント システムを構築するための概念とツールを直感的に理解するのに役立ちます。
この参考資料では、単純な線形回帰から始めてディープ ニューラル ネットワークに進むテクニックも学習します。 この本では、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、アンサンブル手法など、いくつかのトレーニング モデルについても説明します。 ディープ ニューラル ネットワークのトレーニングとスケーリングのテクニックを学ぶこともできます。
12） Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders
『応用人工知能』は、によって書かれた本です。 Mariヤー・ヤオ、アデリン・チョウ、マーリーン・ジア。本書は、マシン インテリジェンスの活用に情熱を注ぐビジネス リーダー向けの実践的なガイドです。これは、組織の生産性を向上させ、コミュニティの生活の質を向上させるのに役立ちます。この本は、AI のアプリケーションを通じてビジネス上の意思決定を行うのにも役立ちます。 機械学習.
13） Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence
『Prediction Machines』は、Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarb が執筆した本です。この本では、不確実な状況で意思決定を行う際の核心について説明しています。また、予測ツールによって、機械の操作、文書の処理、顧客とのコミュニケーションなど、生産性がどのように向上するかについても説明しています。最後に、この本では、予測の改善によって新しいビジネス構造の機会がどのように生まれるかについて説明しています。
14） Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI
Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI は、Paul R. Daugherty と H. James Wilson が執筆した本です。この本では、AI パラダイムの本質について説明されており、単一の組織内のすべてのビジネス プロセスを変革するのに役立ちます。
この本では、企業が AI の新しいルールを活用してイノベーションを飛躍的に進める方法を説明しています。また、すべての企業が開発しなければならない、まったく新しいタイプの 6 つのハイブリッドな人間と機械の役割についても説明しています。
15） Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it
Architects of Intelligence には、著者の Martin Ford がこれらの疑問の背後にある真実を明らかにする、詳細な一対一のインタビュー シリーズが含まれています。著者は、人工知能コミュニティの最も優秀な頭脳の考えを述べています。
この AI の本は、スチュアート ラッセル、ロドニー ブルックス、デミス ハサビス、ヨシュア ベンギなど、AI ビジネスの著名人の意見を収集するのに役立ちます。 AI 分野の深い知識と将来を知るには、この本を読んでください。
16） Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms
『Artificial Intelligence for Humans』は、Jeff Heaton が書いた本です。この AI の本では、基本的な人工知能アルゴリズムについて学習します。次元、クラスタリング、エラー計算、ヒルクライミング、ネルダー ミード、線形回帰などです。
この人工知能の本では、実際に自分で実行できる数値計算を使用してすべてのアルゴリズムを説明しています。この本のすべての章にはプログラミングの例が含まれています。例は現在、 Java、C#、 Python、および C。他の言語も計画されています。
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 』は、マイケル E. ポーター、トーマス H. ダベンポート、ポール ドーハティ、H. ジェームス ウィルソンによって書かれた本です。
この本は、ハーバード・ビジネス・スクールの Rev記事をレビューし、最も重要なものを厳選しました。この本は、さまざまな AI コンセントとその導入方法を理解するのに役立ちます。
この本では、次のようなデータ サイエンスを学びます。 人工知能 そして機械学習。 ブロックチェーンと拡張現実に関する章もカバーしています。
18） Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
このディープラーニングの本では、数学的および概念的な背景と、線形代数、確率と情報理論、機械学習の関連概念が紹介されています。
この本では、正規化、最適化アルゴリズム、シーケンス モデリングなど、業界で広く使用されている重要なディープラーニング手法を多数説明しています。また、線形因子モデル、オートエンコーダー、構造化確率モデル、パーティション関数などの研究関連情報も提供しています。
19） Python Machine Learning, 1st Edition
Python 機械学習の本は、予測分析の世界へのアクセスを提供します。機械学習システムとアルゴリズムを改善および最適化するためのベストプラクティスと方法を学ぶのに役立ちます。
使い方を知りたい Python？それでは、 Python 機械学習。この本は、ゼロから始めるのにも、データ サイエンスの知識を広げるのにも役立ちます。
20） Deep Learning with R
Deep Learning with R KerasライブラリとそのR言語インターフェースを使用したディープラーニングの世界を紹介します。 Python ディープラーニングとして Python Keras の作成者と Google による。
これらの書籍は、深層学習環境をセットアップするのに役立ちます。 コンピューター ビジョン、自然言語処理、生成モデルにおける R ベースのアプリケーションを使用して、新しいスキルを練習することもできます。 さらに、このコースを学習するために、機械学習や深層学習の経験は必要ありません。
FAQ：
📚 人工知能 (AI) を学ぶのに最適な本はどれですか?
以下は、初心者から専門家までを対象とした最高の人工知能書籍の一部です。
- Make Your Own Neural Network
- Artificial Intelligence For Dummies
- Machine Learning For Absolute Beginners
- Superintelligence
- Artificial Intelligence: A Modern Approach
🏅 なぜ人工知能を学ぶのか?
AI を学習すると、次のような多くのメリットがあります。
- 効率と生産性が向上します。
- 安全性とセキュリティの向上。
- 大量のデータの処理能力を高めることができます。
- 新しい製品やサービスの創造に役立ちます。
- よりパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを作成するのに役立ちます。
- より正確なモデルと予測を作成できます。
🚀 人工知能を学べるのは誰ですか?
人工知能は誰でも学ぶことができ、AI を学ぶために必要な特定のスキルセットはありません。
