최고의 인공지능 도서 21선 (2025 업데이트)
에블린 클라크
우리는 독자다 지원되며 당사 사이트의 링크를 통해 구매할 때 커미션을 받을 수 있습니다.
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) |
|---|---|---|---|---|---|
| Make Your Own Neural Network | 타리크 라시드 | 초판 | 독립적으로 게시됨 |  |
더 알아보기 |
| Artificial Intelligence For Dummies | 존 폴 뮬러 | 초판 | 입문자용 |  |
더 알아보기 |
| Machine Learning For Absolute Beginners | 오 테오발드 | 2nd 판 | 산점도 보도자료 | |
더 알아보기 |
| Superintelligence | Nick 보스트롬 | 무삭제판 | Audible Brilliance 오디오 스튜디오 | |
더 알아보기 |
| 인공지능 | 스튜어트 러셀 | 3rd 판 | 피어슨 | |
더 알아보기 |
1) Make Your Own Neural Network
이 인공 지능 참고서는 신경망 수학을 단계별로 설명하고 Python 컴퓨터 언어.
이 참고서는 여러분을 즐겁고 여유로운 여행으로 안내합니다. 이 책은 매우 간단한 아이디어로 시작하여 점차 신경망이 작동하는 방식에 대한 이해를 쌓아갑니다. 이 책에서는 코딩 방법도 배웁니다. Python 귀하의 신경망을 전문적으로 개발된 네트워크를 제공하도록 만드세요.
2) Artificial Intelligence For Dummies
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) Machine Learning For Absolute Beginners
Machine Learning For Absolute Beginners Oliver Theobald가 쓴 책입니다. 이 책은 기계 학습이란 무엇인가, 기계 학습의 종류, 기계 학습 도구 상자, 데이터 스크러빙, 데이터 설정, 회귀 분석과 같은 장을 다룹니다. 이 책은 또한 클러스터링, 지원 벡터 머신, 인공 신경망, 모델 구축에 대해서도 다룹니다. Python, 등등. 여기에는 교차 검증, 앙상블 모델링, 그리드 검색, 피처 엔지니어링, 원핫 인코딩과 같은 알고리즘이 포함됩니다.
4) Superintelligence
Superintelligence 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, 개념을 보다 통합된 방식으로 제시합니다. 이 책은 또한 머신 러닝, 딥 러닝, 전이 학습 다중 에이전트 시스템, 로봇 공학 등을 제공합니다.
5) Artificial Intelligence: A Modern Approach
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) Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
인공지능 엔진은 제임스 V 스톤이 쓴 책입니다. 이 책은 딥 뉴럴 네트워크의 형태로 AI 알고리즘을 설명합니다. 이 책은 그 이점을 빠르게 없애고 있습니다. 딥 뉴럴 네트워크는 암 진단, 객체 인식, 음성 인식, 로봇 제어, 체스, 포커 등과 같은 많은 비즈니스 애플리케이션에 사용됩니다.
이 책에서는 주요 신경망 학습 알고리즘을 설명하고, 이어서 자세한 수학적 분석을 제시합니다.
7) Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence
Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence 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) Deep Learning Illustrated
Deep Learning Illustrated Jon Kohn, Grant Beyleveld, Aglae Basens가 쓴 AI 책입니다. 이 책에서는 여러 가지 강력하고 새로운 인공지능 기능과 알고리즘 성능에 대해 이야기합니다. Deep Learning Illustrated 해당 분야의 기술에 대한 완전한 소개를 제공합니다.
이 책은 이를 적용하고자 하는 개발자, 연구자, 분석가, 학생에게 실무 참고서 역할을 할 수 있다.
9) Predictive Analytics For Dummies
Predictive Analytics For Dummies Anasse Bari, Mohamed Chaouchi, Tommy Jung이 쓴 책입니다. 이 참고서의 도움으로 예측 분석의 핵심에 대해 배울 수 있습니다.
이 책은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 일반적인 사용 사례를 제공합니다. 또한 모델링, k-means 클러스터링에 대한 세부 정보도 다룹니다. 이 책은 또한 비즈니스 목표와 접근 방식에 대한 팁을 제공합니다.
10) Data Science from Scratch: First Principles with Python
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.
이 책에는 k-최근접 이웃 구현, 나이브 베이즈, 선형 및 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 클러스터링 모델과 같은 주제가 포함됩니다. 또한 자연어 처리, 네트워크 분석 등을 탐색할 수 있습니다.
11) Hands-On Machine Learning
Hands-On Machine Learning Aurélien Géron이 쓴 책입니다. 이 책은 지능형 시스템을 구축하기 위한 개념과 도구에 대한 직관적 이해를 얻는 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) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders
응용인공지능(Applied Artificial Intelligence)이 쓴 책이다. MariYao, Adelyn Zhou, Marlene Jia가 있습니다. 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) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence
Prediction Machines는 Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb가 쓴 책입니다. 이 책은 불확실성 속에서 의사 결정을 내리는 것의 핵심에 대해 이야기합니다. 또한 예측 도구가 생산성을 높이는 방법(기계 작동, 문서 처리, 고객과의 소통)을 설명합니다. 마지막으로 이 책은 더 나은 예측이 어떻게 새로운 사업 구조에 대한 기회를 창출하는지 논의합니다.
14) Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI
Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI 는 Paul R. Daugherty와 H. James Wilson이 쓴 책입니다. 이 책은 AI 패러다임의 본질에 대해 이야기하는데, 이는 단일 조직 내의 모든 비즈니스 프로세스의 변환을 전환하는 데 도움이 됩니다.
이 책은 기업들이 어떻게 AI의 새로운 규칙을 사용하여 혁신을 앞서 나가는지 설명합니다. 또한 모든 기업이 개발해야 하는 완전히 새로운 유형의 하이브리드 인간 + 기계 역할 6가지에 대해서도 설명합니다.
15) Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it
ArchiTects of Intelligence에는 저자인 Martin Ford가 이러한 질문의 진실을 밝히는 심층적인 일대일 인터뷰 시리즈가 포함되어 있습니다. 그는 인공 지능 커뮤니티에서 가장 뛰어난 두뇌들의 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) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms
인간을 위한 인공지능은 제프 히튼이 쓴 책입니다. 이 AI 책에서 차원성, 클러스터링, 오류 계산, 힐 클라이밍, 넬더 미드, 선형 회귀와 같은 기본 인공지능 알고리즘에 대해 배울 수 있습니다.
이 인공지능 책은 여러분이 직접 수행할 수 있는 실제 수치 계산을 사용하여 모든 알고리즘을 설명합니다. 이 책의 모든 장에는 프로그래밍 예제가 포함되어 있습니다. 예제는 현재 다음에서 제공됩니다. Java, C#, Python, 및 C. 다른 언어도 계획되어 있습니다.
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 Wilson이 쓴 책입니다.
이 책은 수백 가지의 하버드 비즈니스를 샅샅이 샅샅이 뒤졌습니다. Rev기사를 보고 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) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
이 딥러닝 책은 선형대수학, 확률 및 정보 이론, 머신 러닝의 수학적, 개념적 배경과 관련 개념을 제공합니다.
이 책은 산업에서 널리 사용되는 많은 중요한 딥 러닝 기술을 설명하는데, 여기에는 정규화, 최적화 알고리즘, 시퀀스 모델링이 포함됩니다. 이 책은 또한 선형 요인 모델, 자동 인코더, 구조화된 확률 모델, 분할 함수 등과 같은 연구 관련 정보를 제공합니다.
19) Python Machine Learning, 1st Edition
Python 머신 러닝 책은 예측 분석의 세계에 접근할 수 있게 해줍니다. 머신 러닝 시스템과 알고리즘을 개선하고 최적화하는 모범 사례와 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.
사용법을 알고 싶습니다. Python? 그럼 네가 뽑아야지 Python 기계 학습. 이 책은 처음부터 시작하는 데 도움이 되거나 데이터 과학 지식을 확장하는 데 도움이 됩니다.
20) Deep Learning with R
Deep Learning with R Keras 라이브러리와 R 언어 인터페이스를 사용하는 딥 러닝의 세계를 소개합니다. 그것은 쓰여졌다 Python 딥러닝으로 Python Keras 제작자와 Google이 제작했습니다.
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?
초보자부터 전문가까지 적합한 최고의 인공지능 서적은 다음과 같습니다.
- Make Your Own Neural Network
- Artificial Intelligence For Dummies
- Machine Learning For Absolute Beginners
- Superintelligence
- Artificial Intelligence: A Modern Approach
🏅 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.
