최고의 인공지능 도서 21선(2024년 업데이트)

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AI는 지능형 기계, 특히 지능형 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학이자 공학입니다. AI의 완전한 형태는 인공지능이다. 인공지능은 기계가 인지 능력을 가질 때 존재한다. AI의 벤치마크는 추론, 언어, 시각 등 인간 수준이다.

인공 지능 기술을 배우고 AI 전문성을 높이는 데 도움이 될 훌륭한 책을 찾고 있습니까? 그렇다면 당신은 올바른 장소에 왔습니다.

다음은 초보자를 위한 인공지능 학습을 위한 최고의 책 목록입니다. 이 책들은 AI 전문가들이 적극적으로 추천하며 학생들이 프로그래밍 기초를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 리소스는 여러분이 이 유망한 분야에서 경력을 쌓고 더 나은 AI 개발자가 되도록 안내할 것입니다.

초보자부터 전문가까지 모두를 위한 최고의 AI 도서

책 제목 저자 이름 최신판 작성자 평가 (링크)
자신만의 신경망 만들기 타리크 라시드 초판 독립적으로 게시됨 상세 보기
초보자를 위한 인공 지능 존 폴 뮬러 초판 ‎입문자용 상세 보기
완전 초보자를 위한 기계 학습 오 테오발드 2nd 판 산점도 보도자료 상세 보기
초 지능 Nick 보스트롬 무삭제판 ‎Brilliance audio의 Audible Studios 상세 보기
인공 지능 스튜어트 러셀 3rd 판 피어슨 상세 보기

1) 자신만의 신경망 만들기

#1 탑픽
자신만의 신경망 만들기
4.5

저자 이름 : 타리크 라시드

제작사 : 피어슨이 독립적으로 출판됨

최신판: 초판

페이지 수: 222 페이지

이 인공 지능 참고서는 신경망의 수학을 단계별로 살펴보고 Python 컴퓨터 언어를 사용하여 자신만의 것을 만들어가는 책입니다.

이 참고서는 여러분을 재미있고 여유로운 여행으로 안내합니다. 이 책은 매우 간단한 아이디어로 시작하여 점차 신경망이 작동하는 방식에 대한 이해를 쌓아갑니다. 이 책에서는 Python으로 코딩하는 방법과 신경망을 전문적으로 개발된 네트워크를 제공하는 방법도 배웁니다.


2) 초보자를 위한 인공 지능

#2
초보자를 위한 인공 지능
4.4

저자 이름 : 존 폴 뮬러

제작사 : 인형의 경우

최신판: 초판

페이지 수: 336 페이지

인공지능(Artificial Intelligence)은 존 폴 뮬러(John Paul Mueller)와 루카 마사론(Luca Massaron)이 쓴 책입니다. 이 책은 AI에 대한 명확한 소개와 오늘날 AI가 어떻게 사용되고 있는지를 제공합니다.

이 책에서는 기술에 대한 개요를 얻을 수 있습니다. 또한 이를 둘러싼 일반적인 오해에 대해서도 이야기합니다. 이 책은 AI의 컴퓨터 응용 프로그램, 범위 및 역사에서 AI의 사용을 탐구합니다.


3) 완전 초보자를 위한 기계 학습

#3
완전 초보자를 위한 기계 학습
4.4

저자 이름 : 오 테오발드

제작사 : 산점도 보도자료

최신판: 2nd 판

페이지 수: 164 페이지

완전 초보자를 위한 기계 학습(Machine Learning For Absolute Beginners)은 올리버 테오발드(Oliver Theobald)가 쓴 책입니다. 이 책은 기계 학습이란 무엇인가, 기계 학습 유형, 기계 학습 도구와 같은 장을 다룹니다.box, 데이터 스크러빙, 데이터 설정, 회귀 분석. 이 책은 또한 클러스터링, 지원 벡터 머신, 인공 신경망, Python에서 모델 구축 등을 다룹니다. 여기에는 교차 검증, 앙상블 모델링, 그리드 검색, 기능 엔지니어링 및 원-핫 인코딩과 같은 알고리즘이 포함됩니다.


4) 초 지능

#4
초 지능
4.5

저자 이름 : Nick 보스트롬

제작사 : Brilliance 오디오를 지원하는 Audible Studios

최신판: 무삭제판

페이지 수: 431 페이지

Superintelligence는 Stuart Russell과 Peter Norvig가 쓴 이상적인 참고서입니다. 이 책은 AI 주제의 이론과 실제에 대한 가장 포괄적이고 최신의 입문서이다.

이 AI 책은 독자들에게 최신 기술에 대한 최신 정보를 제공하고 보다 통일된 방식으로 개념을 제시합니다. 이 책에서는 기계 학습, 딥 러닝, 전이 학습 다중 에이전트 시스템, 로봇 공학 등도 제공합니다.


5) 인공 지능: 현대적인 접근 방식

#5
인공 지능
4.4

저자 이름 : 스튜어트 러셀

제작사 : 피어슨

최신판: 3rd 판

페이지 수: 1152 페이지

이 책은 인공지능의 기본 개념 이론을 제시하고 있다. 초보자를 위한 완벽한 참고 자료 역할을 합니다. 인공 지능 분야의 학부 또는 대학원 수준 과정을 수강하는 학생들에게 도움이 됩니다.

이번 판에서는 지난 판에 비해 인공지능 분야에서 일어난 변화에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 중요한 것이 많다 AI 기술의 응용 실용적인 음성인식의 전개, 기계번역, 가정용 로봇 등을 자세하게 설명합니다.


6) 인공 지능 엔진: 딥 러닝 수학에 대한 튜토리얼 소개

#6
인공지능 엔진
4.4

저자 이름 : 제임스 XNUMX세 스톤

제작사 : 세브텔 프레스

최신판: 초판

페이지 수: 218 페이지

인공 지능 엔진(Artificial Intelligence Engines)은 James V Stone이 쓴 책입니다. 이 책에서는 AI 알고리즘이 심층 신경망 형태로 어떻게 설명되는지 설명합니다. 그 장점을 빠르게 제거하고 있습니다. 심층 신경망은 암 진단, 객체 인식, 음성 인식, 로봇 제어, 체스, 포커 등과 같은 다양한 비즈니스 애플리케이션에 사용됩니다.

이 책에서는 핵심적인 신경망 학습 알고리즘을 설명하고 상세한 수학적 분석을 수행합니다.


7) Life 3.0: 인공지능 시대의 인간 되기

#7
생활 3.0
4.5

저자 이름 : 최대 Tegmark

제작사 : Knopf

최신판: 초판

페이지 수: 384 페이지

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence는 Max Tegmark가 쓴 책입니다. 이 책은 AI의 부상이 어떻게 다른 어떤 기술보다 우리의 미래를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있는지에 대해 이야기합니다.

이 책은 또한 다양한 관점이나 가장 논란이 많은 문제를 다루고 있습니다. 그것은 우주 생명의 의미, 의식, 궁극적인 물리적 한계에 대해 이야기합니다.


8) 딥러닝 예시

#8
딥러닝 예시
4.6

저자 이름 : 존 크론

제작사 : 애디슨-웨슬리 프로페셔널

최신판: 초판

페이지 수: 416 페이지

Deep Learning Illustrated는 Jon Kohn, Grant Beyleveld 및 Aglae Basens가 집필한 AI 책입니다. 이 책은 여러 가지 강력하고 새로운 인공지능 기능과 알고리즘 성능에 대해 이야기합니다. 딥 러닝에 대한 설명과 해당 분야의 기술에 대한 완전한 소개를 제공합니다.

이 책은 이를 적용하고자 하는 개발자, 연구자, 분석가, 학생에게 실무 참고서 역할을 할 수 있다.


9) 초보자를 위한 예측 분석

#9
초보자를 위한 예측 분석
4.2

저자 이름 : 아나세 바리

제작사 : 인형의 경우

최신판: 2nd 판

페이지 수: 435 페이지

Predictive Analytics For Dummies는 Anasse Bari, Mohamed Chaouchi 및 Tommy Jung이 쓴 책입니다. 이 참고서의 도움으로 예측 분석의 핵심에 대해 배울 수 있습니다.

이 책에서는 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 일반적인 사용 사례를 제공합니다. 그것은 또한 드를 다루고tails 모델링에서 k-는 클러스터링을 의미합니다. 이 책에서는 비즈니스 목표와 접근 방식에 대한 팁도 제공합니다.


10) 처음부터 시작하는 데이터 과학: Python의 첫 번째 원칙

#10
처음부터 데이터 과학
4.4

저자 이름 : 조엘 그루스

제작사 : 오라일리

최신판: 2nd 판

페이지 수: 500 페이지

Data Science from Scratch는 Joel Gurus가 쓴 책입니다. 이 책은 데이터 과학의 핵심인 수학과 통계를 배울 수 있도록 도와준다. 또한 데이터 과학자로 시작하는 데 필요한 해킹 기술도 배우게 됩니다.

책에는 k-ne 구현과 같은 주제가 포함되어 있습니다.arest 이웃, 나이브 베이즈, 선형 및 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 클러스터링 모델. 또한 자연어 처리, 네트워크 분석 등을 탐구할 수 있습니다.


11) 실습 머신 러닝

#11
실습 머신 러닝
4.6

저자 이름 : 아우렐리앙 게론

제작사 : 슈로프/오라일리

최신판: 2nd 판

페이지 수: 848 페이지

Hands-On Machine Learning은 Aurélien Géron이 쓴 책입니다. 이 책은 지능형 시스템 구축을 위한 개념과 도구를 직관적으로 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 참고 자료에서는 간단한 선형 회귀부터 시작하여 심층 신경망까지 진행하는 기술도 가르칩니다. 이 책에서는 지원 벡터 머신, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 앙상블 방법을 포함한 여러 훈련 모델도 살펴봅니다. 심층 신경망을 훈련하고 확장하는 기술도 배울 수 있습니다.


12) 응용 인공 지능 : 비즈니스 리더를위한 핸드북

#12
응용 인공 지능
4.3

저자 이름 : 마리야 야오

제작사 : 톱봇

최신판: 초판

페이지 수: 246 페이지

응용 인공 지능(Applied Artificial Intelligence)은 Mariya Yao, Adelyn Zhou, Marlene Jia가 쓴 책입니다. 이 책은 머신 인텔리전스 활용에 열정을 갖고 있는 비즈니스 리더를 위한 실무 가이드입니다. 이를 통해 조직의 생산성을 향상하고 지역 사회의 삶의 질을 높이는 데 도움이 됩니다. 이 책은 또한 AI의 응용을 통해 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 기계 학습.


13) 예측 기계: 인공 지능의 단순한 경제학

#13
예측 기계
4.5

저자 이름 : 아제이 아그라왈

제작사 : 하버드 비즈니스 리뷰 프레스

최신판: 초판

페이지 수: 250 페이지

Prediction Machines는 Ajay Agrawal, Joshua Gans 및 Avi Goldfarb가 쓴 책입니다. 이 책은 불확실성 속에서 결정을 내리는 마음에 대해 이야기합니다. 또한 기계 작동, 문서 처리, 고객과의 커뮤니케이션 등 예측 도구가 생산성을 높이는 방법에 대해서도 설명합니다. 결국 이 책에서는 더 나은 예측이 어떻게 새로운 비즈니스 구조에 대한 기회를 창출하는지 논의합니다.


14) 인간 + 기계 : AI 시대의 작업 재 구상

#14
인간 + 기계
4.5

저자 이름 : 폴 R. 도허티

제작사 : 하버드 비즈니스 리뷰 프레스

최신판: 초판

페이지 수: 246 페이지

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI는 Paul R. Daugherty와 H. James Wilson이 쓴 책입니다. 이 책은 AI 패러다임의 본질에 대해 이야기하며, 이를 통해 단일 조직 내의 모든 비즈니스 프로세스를 변화시키는 변화를 가져올 수 있습니다.

이 책은 기업이 AI의 새로운 규칙을 사용하여 어떻게 앞서가는지 설명합니다.novation. 또한 모든 회사가 개발해야 하는 완전히 새로운 유형의 인간 + 기계 하이브리드 역할 6가지에 대해서도 설명합니다.


15) Archi지능의 원리: AI를 만드는 사람들이 말하는 AI에 대한 진실

#15
Archi지능의 구조
4.4

저자 이름 : 마틴 포드

제작사 : Packt 출판

최신판: 초판

페이지 수: 554 페이지

Architects of Intelligence에는 저자인 Martin Ford가 이러한 질문 뒤에 숨은 진실을 밝히는 일련의 심층적인 일대일 인터뷰가 포함되어 있습니다. 그는 인공 지능 커뮤니티에서 가장 뛰어난 사람들의 생각을 제시했습니다.

이 AI 책은 Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis, Yoshua Bengi와 같은 AI 비즈니스의 유명 인사들의 의견을 수집하는 데 도움이 됩니다. AI 분야의 심층적인 지식과 미래를 알고 싶다면 이 책을 읽어야 한다.


16) 인간을 위한 인공 지능: 기본 알고리즘

#16
인간을 위한 인공 지능
3.9

저자 이름 : 제프 히튼

제작사 : 독립적으로 게시됨

최신판: 초판

페이지 수: 224 페이지

인간을 위한 인공지능(Artificial Intelligence for Humans)은 제프 히튼(Jeff Heaton)이 쓴 책입니다. 이 AI 책에서는 기본적인 인공지능 알고리즘에 대해 알아봅니다. 차원성, 클러스터링, 오류 계산, 언덕 오르기, Nelder Mead 및 선형 회귀와 같습니다.

이 인공지능 책은 사용자가 직접 수행할 수 있는 실제 수치 계산을 사용하여 모든 알고리즘을 설명합니다. 이 책의 모든 장에는 프로그래밍 예제가 포함되어 있습니다. 예제는 현재 다음에서 제공됩니다. 자바, C#, Python 및 C. 다른 언어도 계획되어 있습니다.


17) AI, 분석, 새로운 기계 시대에 관한 HBR의 10가지 필독서

#17
HBR의 AI 관련 필독서 10선
4.5

저자 이름 : 하버드 비즈니스 리뷰

제작사 : 독립적으로 게시됨

최신판: 초판

페이지 수: 161 페이지

HBR의 AI, 분석 및 새로운 기계 시대에 관해 꼭 읽어야 할 10가지 책은 Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson이 쓴 책입니다.

이 책은 수백 개의 Harvard Business Review 기사를 샅샅이 뒤져 가장 중요한 기사를 선택했습니다. 이 책은 다양한 AI 동의와 이를 채택하는 방법을 이해하는 데 도움을 준다.

이 책에서는 데이터 과학을 배우게 됩니다. 인공 지능 그리고 머신러닝. 또한 블록체인과 증강 현실에 관한 장도 다룹니다.


18) 1일 만에 TensorFlow: 나만의 신경망 만들기

#18
1일 만에 TensorFlow
3.6

저자 이름 : 크리슈나 룽타

제작사 : Guru99

최신판: 초판

페이지 수: 446 페이지

TensorFlow는 시장에서 가장 인기 있는 딥 러닝 라이브러리입니다. 여기에는 신경망을 시각화하고 설계하는 데 도움이 되는 가장 확실한 그래프 계산 기능이 있습니다. 이 유용한 기계 학습 책은 컨볼루션과 순환 신경망을 모두 제공합니다.

이 책에서는 Deep Learning Classification, Boston Tree, Wipe & Deep Layer 방법과 같이 TensorFlow에서 지원하는 기계 학습 모델을 다룹니다. 이 책에는 자세한 예시와 함께 완전한 전문 딥러닝 실습이 포함되어 있습니다.


19) 딥 러닝 (Adaptive Computation and Machine Learning 시리즈)

#19
깊은 학습
4.6

저자 이름 : 이안 굿 펠로우

제작사 : MIT Press

최신판: 초판

페이지 수: 800 페이지

이 딥 러닝 책은 선형 대수학, 확률 및 정보 이론, 기계 학습의 수학적 개념적 배경과 관련 개념을 제공합니다.

이 책에서는 정규화, 최적화 알고리즘, 시퀀스 모델링을 포함하여 업계에서 널리 사용되는 여러 가지 중요한 딥러닝 기술을 설명합니다. 이 책은 선형 요인 모델, 오토인코더, 구조적 확률 모델, 분할 함수 등과 같은 연구 관련 정보도 제공합니다.


20) Python 기계 학습, 1판

#20
파이썬 머신 러닝
4.2

저자 이름 : 세바스찬 라슈 카

제작사 : 잉그램 짧은 제목

최신판: 초판

페이지 수: 454 페이지

Python Machine Learning 책을 통해 예측 분석의 세계에 접근할 수 있습니다. 기계 학습 시스템과 알고리즘을 개선하고 최적화하기 위한 모범 사례와 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

Python을 사용하는 방법을 알고 싶으십니까? 그렇다면 Python Machine Learning을 선택해야 합니다. 이 책은 처음부터 시작하는 데 도움이 되거나 데이터 과학 지식을 확장하는 데 도움이 됩니다.


21) R을 사용한 딥 러닝

#21
R을 사용한 딥 러닝
4.6

저자 이름 : 프랑소와 콜레트

제작사 : 매닝

최신판: 초판

페이지 수: 360 페이지

R을 통한 딥러닝에서는 Keras 라이브러리와 R 언어 인터페이스를 사용하는 딥러닝의 세계를 소개합니다. Keras 제작자와 Google이 Python을 위한 Deep Learning with Python으로 작성했습니다.

이 책은 딥 러닝 환경을 설정하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 생성 모델 분야의 R 기반 애플리케이션을 사용하여 새로운 기술을 연습할 수도 있습니다. 또한, 이 과정을 배우기 위해 머신러닝이나 딥러닝에 대한 이전 경험이 필요하지 않습니다.

FAQ :

📚 인공지능(AI)을 배우기에 가장 좋은 책은 무엇인가요?

FOLLOwing 초보자부터 전문가까지 모두를 위한 최고의 인공 지능 도서는 다음과 같습니다.

🏅 왜 인공지능을 배워야 할까요?

AI를 배우면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

  • 효율성과 생산성이 향상됩니다.
  • 안전성과 보안이 향상되었습니다.
  • 대용량 데이터 처리 능력을 높일 수 있습니다.
  • 새로운 제품과 서비스를 창출하는 데 도움이 됩니다.
  • 이는 보다 개인화된 고객 경험을 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 보다 정확한 모델과 예측을 생성할 수 있습니다.

🚀 누가 인공지능을 배울 수 있나요?

인공지능은 누구나 배울 수 있으며, AI를 배우기 위해 필요한 특정 기술은 아닙니다.