21 BESTE boeken over kunstmatige intelligentie (update 2024)

Wij zijn lezer ondersteund en kan een commissie verdienen als u via links op onze site koopt

AI is de wetenschap en techniek van het maken van intelligente machines, vooral intelligente computerprogramma's. De volledige vorm van AI is kunstmatige intelligentie. Er is sprake van kunstmatige intelligentie als een machine een cognitief vermogen heeft. De maatstaf voor AI is het menselijke niveau wat betreft redeneren, spreken en zien.

Ben je geïnteresseerd in het leren van de vaardigheden op het gebied van kunstmatige intelligentie en ben je op zoek naar een uitstekend boek waarmee je je AI-expertise naar een hoger niveau kunt tillen? Dan bent u bij ons aan het juiste adres.

Hier is een samengestelde lijst met de beste boeken om kunstmatige intelligentie voor beginners te leren. Deze boeken worden sterk aanbevolen door AI-experts en zijn nuttig voor studenten om de basisbeginselen van programmeren te begrijpen. Deze bronnen zullen u begeleiden bij het opbouwen van uw carrière in dit veelbelovende vakgebied en zullen u een betere AI-ontwikkelaar maken.

Beste AI-boeken voor beginners tot experts

Boek titel	Auteur naam	Laatste editie	Uitgever	ratings	Link
Make Your Own Neural Network	Tarik Rashid	1st-editie	Onafhankelijk gepubliceerd		Meer informatie
Artificial Intelligence For Dummies	Johannes Paulus Mueller	1st-editie	Voor Dummies		Meer informatie
Machine Learning For Absolute Beginners	O Theobald	2e editie	Scatterplot-pers		Meer informatie
Superintelligence	Nick Bostrom	Onverkorte editie	‎Audible Studio's op Brilliance-audio		Meer informatie
Artificial Intelligence	Stuart Russell	3rd editie	Pearson		Meer informatie

1) Make Your Own Neural Network

Dit naslagwerk over kunstmatige intelligentie is een stapsgewijze reis door de wiskunde van neurale netwerken en het maken ervan met behulp van de Python computertaal.

Dit naslagwerk neemt je mee op een leuke en ongehaaste reis. Het boek begint met zeer eenvoudige ideeën en bouwt geleidelijk aan inzicht op in hoe neurale netwerken werken. In dit boek leer je ook coderen Python en maak van uw neurale netwerk professioneel ontwikkelde netwerken.

---

2) Artificial Intelligence For Dummies

Kunstmatige Intelligentie is een boek geschreven door John Paul Mueller en Luca Massaron. Het boek geeft een duidelijke introductie tot AI en hoe het vandaag de dag wordt gebruikt.

In dit boek krijgt u een overzicht van de technologie. Er wordt ook gesproken over de algemene misvattingen eromheen. Het boek onderzoekt het gebruik van AI in computertoepassingen, de reikwijdte en de geschiedenis van AI.

---

3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners is een boek geschreven door Oliver Theobald. Het boek behandelt hoofdstukken als Wat is machine learning, soorten machine learning, de machine learning toolbox, data scrubbing, het instellen van uw data, regressieanalyse. Het boek behandelt ook clustering, support vector machines, kunstmatige neurale netwerken, Een model bouwen in Python, enz. Het omvat algoritmen zoals Cross-Validation, Ensemble Modelling, Grid Search, Feature Engineering en One-hot Encoding.

---

4) Superintelligence

Superintelligence is een ideaal naslagwerk geschreven door Stuart Russell en Peter Norvig. Dit boek is de meest uitgebreide, actuele inleiding tot de theorie en praktijk van het AI-onderwerp.

Dit AI-boek brengt lezers op de hoogte van de nieuwste technologieën, presenteert concepten op een meer uniforme manier. Het boek biedt ook machine learning, deep learning, transfer learning multi-agent systemen, robotica, etc.

---

5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

Dit boek biedt een fundamentele conceptuele theorie van kunstmatige intelligentie. Het fungeert als compleet referentiemateriaal voor beginners. Het helpt studenten in cursussen op bachelor- of masterniveau in kunstmatige intelligentie.

Deze editie geeft u gedetailleerde informatie over de veranderingen die hebben plaatsgevonden op het gebied van kunstmatige intelligentie sinds de vorige editie. Er zijn veel belangrijke toepassingen van AI-technologie zoals de inzet van praktische spraakherkenning, machinevertaling en huishoudelijke robotica die gedetailleerd worden uitgelegd.

---

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

Artificial Intelligence Engines is een boek geschreven door James V Stone. Het boek legt uit hoe AI-algoritmen, in de vorm van diepe neurale netwerken. Het elimineert dat voordeel snel. Diepe neurale netwerken worden gebruikt voor veel zakelijke toepassingen zoals een kankerdiagnose, objectherkenning, spraakherkenning, robotbesturing, schaken, poker, etc.

In dit boek worden de belangrijkste leer-algoritmen voor neurale netwerken uitgelegd, gevolgd door gedetailleerde wiskundige analyses.

---

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence is een boek geschreven door Max Tegmark. Het boek vertelt over de opkomst van AI en hoe deze het potentieel heeft om onze toekomst meer dan welke andere technologie dan ook te transformeren.

Dit boek behandelt ook een volledig scala aan standpunten of de meest controversiële kwesties. Het gaat over de betekenis, het bewustzijn en de ultieme fysieke grenzen van het leven in de kosmos.

---

8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated is een AI-boek geschreven door Jon Kohn, Grant Beyleveld en Aglae Basens. In dit boek wordt gesproken over veel krachtige nieuwe mogelijkheden voor kunstmatige intelligentie en de prestaties van algoritmen. Deep Learning Illustrated en biedt een volledige introductie tot de technieken van de discipline.

Dit boek kan dienen als een praktische naslaggids voor ontwikkelaars, onderzoekers, analisten en studenten die het willen toepassen.

---

9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies is een boek geschreven door Anasse Bari, Mohamed Chaouchi en Tommy Jung. Met behulp van dit naslagwerk leert u de kern van voorspellende analyse kennen.

Het boek biedt een aantal veelvoorkomende use cases om u op weg te helpen. Het behandelt ook details over modellering, k-means clustering. Het boek biedt ook tips over bedrijfsdoelen en -benaderingen.

---

10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch is een boek geschreven door Joel Gurus. Dit boek helpt je wiskunde en statistiek te leren die de kern vormen van datawetenschap. Ook leer je hackvaardigheden die je nodig hebt om als datawetenschapper aan de slag te gaan.

De boeken bevatten onderwerpen als implement k-nearest neighbors, naïeve bayes, lineaire en logistieke regressie, beslissingsbomen en clusteringmodellen. U kunt ook natuurlijke taalverwerking, netwerkanalyse, etc. verkennen.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning is een boek geschreven door Aurélien Géron. Het boek helpt u een intuïtief begrip te krijgen van de concepten en tools voor het bouwen van intelligente systemen.

Dit referentiemateriaal leert je ook technieken, beginnend met eenvoudige lineaire regressie en evoluerend naar diepe neurale netwerken. In dit boek zul je ook verschillende trainingsmodellen verkennen, waaronder ondersteuningsvectormachines, beslissingsbomen, willekeurige bossen en ensemblemethoden. Je kunt ook technieken leren voor het trainen en opschalen van diepe neurale netwerken.

---

12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Toegepaste Kunstmatige Intelligentie is een boek geschreven door Mariya Yao, Adelyn Zhou en Marlene Jia. Dit boek is een praktische gids voor bedrijfsleiders die een passie hebben voor het benutten van machine-intelligentie. Dit helpt u de productiviteit van hun organisaties te verbeteren en de levenskwaliteit in hun gemeenschappen te verbeteren. Het boek helpt je ook bij het nemen van zakelijke beslissingen door middel van toepassingen van AI en machine learning.

---

13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

Prediction Machines is een boek geschreven door Ajay Agrawal, Joshua Gans en Avi Goldfarb. Het boek gaat over de kern van het nemen van beslissingen onder onzekerheid. Het legt ook uit hoe voorspellingstools de productiviteit verhogen: machines bedienen, documenten verwerken, communiceren met klanten. Uiteindelijk bespreekt het boek hoe betere voorspellingen kansen creëren voor nieuwe bedrijfsstructuren.

---

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI is een boek geschreven door Paul R. Daugherty en H. James Wilson. Het boek gaat over de essentie van het AI-paradigma, dat u helpt bij het verschuiven van de transformatie van alle bedrijfsprocessen binnen één organisatie.

Het boek legt uit hoe bedrijven de nieuwe regels van AI gebruiken om innovatie vooruit te helpen. Het beschrijft ook zes compleet nieuwe typen hybride mens + machine rollen die elk bedrijf moet ontwikkelen.

---

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

Architects of Intelligence bevat een serie diepgaande, een-op-een interviews waarin de auteur, Martin Ford, de waarheid achter deze vragen onthult. Hij heeft gedachten gegeven van de slimste geesten in de Artificial Intelligence-gemeenschap.

Dit AI-boek helpt bij het verzamelen van de meningen van de grootheden van de AI-business, zoals Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis en Yoshua Bengi. Je zou dit boek moeten lezen om diepgaande kennis en de toekomst van het AI-veld te krijgen.

---

16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

Artificial Intelligence for Humans is een boek geschreven door Jeff Heaton. In dit AI-boek leert u over de basisalgoritmen van Artificial Intelligence. Zoals dimensionaliteit, clustering, foutberekening, hill climbing, Nelder Mead en lineaire regressie.

Dit boek over kunstmatige intelligentie legt alle algoritmen uit met behulp van echte numerieke berekeningen die u zelf kunt uitvoeren. Elk hoofdstuk in dit boek bevat een programmeervoorbeeld. Voorbeelden worden momenteel gegeven in Java, C#, Python, en C. Andere talen gepland.

---

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 is een boek geschreven door Michel E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

Het boek doorzocht honderden Harvard Business-boeken RevBekijk artikelen en selecteer de belangrijkste. Dit boek helpt u verschillende AI-toestemmingen te begrijpen en hoe u deze kunt toepassen.

In dit boek leer je data science, gedreven door kunstmatige intelligentie en machinaal leren. Het behandelt ook hoofdstukken over de blockchain en Augmented Reality.

---

18) TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network

TensorFlow is de populairste Deep Learning Library die op de markt verkrijgbaar is. Het heeft een meest authentieke grafiekberekeningsfunctie waarmee u een neuraal netwerk kunt visualiseren en ontwerpen. Dit nuttige Machine learning-boek biedt zowel convoluties als een terugkerend neuraal netwerk.

Machine learning-modellen die worden ondersteund door TensorFlow, zoals Deep Learning Classification, Boston Tree en wipe & deep layer-methoden, worden in het boek behandeld. Het boek bevat complete professionele deep learning-praktijken met gedetailleerde voorbeelden.

---

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

Dit boek over deep learning biedt een wiskundige en conceptuele achtergrond en relevante concepten uit lineaire algebra, waarschijnlijkheidsleer en informatietheorie en machinaal leren.

Het boek beschrijft veel belangrijke deep learning-technieken die veel worden gebruikt in de industrie, waaronder regularisatie, optimalisatiealgoritmen en sequentiemodellering. Dit boek biedt ook onderzoeksgerelateerde informatie zoals lineaire factormodellen, autoencoders, gestructureerde probabilistische modellen, de partitiefunctie, etc.

---

20) Python Machine Learning, 1st Edition

Python Machine Learning boek geeft u toegang tot de wereld van predictive analytics. Het helpt u de beste werkwijzen en methoden te leren om machine learning systemen en algoritmen te verbeteren en optimaliseren.

Wil weten hoe te gebruiken Python? Dan moet je opnemen Python Machinaal leren. Het boek helpt je om helemaal opnieuw aan de slag te gaan, of helpt je om je data science-kennis uit te breiden.

---

21) Deep Learning with R

Deep Learning with R laat je kennismaken met een universum van diepgaand leren met behulp van de Keras-bibliotheek en de R-taalinterface. Het is geschreven voor Python als Deep Learning met Python door Kera's maker en Google.

De boeken helpen u bij het opzetten van uw deep-learningomgeving. Je kunt je nieuwe vaardigheden ook oefenen met op R gebaseerde toepassingen op het gebied van computervisie, natuurlijke taalverwerking en generatieve modellen. Bovendien heb je om deze cursus te leren geen eerdere ervaring met machine learning of deep learning nodig.

FAQ:

📚 Welk boek is het beste voor het leren van Kunstmatige Intelligentie (AI)?

Hieronder staan ​​enkele van de beste boeken over kunstmatige intelligentie voor beginners tot experts:

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

🏅 Waarom kunstmatige intelligentie leren?

Er zijn veel voordelen verbonden aan het leren van AI, waaronder:

• Verhoogde efficiëntie en productiviteit.
• Verbeterde veiligheid en beveiliging.
• In staat om de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te verwerken te vergroten.
• Het helpt je bij het creëren van nieuwe producten en diensten.
• Het kan u helpen een meer gepersonaliseerde klantervaring te creëren.
• U kunt nauwkeurigere modellen en voorspellingen maken.

🚀 Wie kan kunstmatige intelligentie leren?

Iedereen kan kunstmatige intelligentie leren, en het zijn geen specifieke vaardigheden die je nodig hebt om AI te leren.