21 NAJLEPSZYCH książek o sztucznej inteligencji (aktualizacja 2025)

Jesteśmy czytelnikami obsługiwane i możesz otrzymać prowizję, jeśli kupujesz za pośrednictwem linków na naszej stronie

Sztuczna inteligencja to nauka i inżynieria polegająca na tworzeniu inteligentnych maszyn, zwłaszcza inteligentnych programów komputerowych. Pełną formą sztucznej inteligencji jest AI. Sztuczna inteligencja istnieje, gdy maszyna ma zdolności poznawcze. Punktem odniesienia dla sztucznej inteligencji jest poziom ludzki dotyczący rozumowania, mowy i wzroku.

Czy jesteś zainteresowany nauką umiejętności związanych ze sztuczną inteligencją i szukasz doskonałej książki, która pomoże Ci poszerzyć Twoją wiedzę na temat sztucznej inteligencji? Zatem trafiłeś we właściwe miejsce.

Oto lista najlepszych książek do nauki sztucznej inteligencji dla początkujących. Książki te są szczególnie polecane przez ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji i pomagają uczniom w zrozumieniu podstaw programowania. Zasoby te pomogą Ci zbudować karierę w tej obiecującej dziedzinie i sprawią, że staniesz się lepszym programistą AI.

Najlepsze książki o sztucznej inteligencji dla początkujących i ekspertów

Tytuł książki	Autor Nazwa	Najnowsza edycja	wydawca	Oceny	Połączyć
Make Your Own Neural Network	Tarik Raszid	1. edycja	Opublikowane niezależnie		Dowiedz się więcej
Artificial Intelligence For Dummies	Jana Pawła Muellera	1. edycja	Dla opornych		Dowiedz się więcej
Machine Learning For Absolute Beginners	O Teobaldzie	Edycja 2nd	Naciśnij wykres punktowy		Dowiedz się więcej
Superintelligence	Nick Bostrom	Wydanie nieskrócone	‎Audible Studia nad dźwiękiem Brilliance		Dowiedz się więcej
Artificial Intelligence	Stuart Russell	Edycja 3rd	Pearson		Dowiedz się więcej

1) Make Your Own Neural Network

Ten podręcznik dotyczący sztucznej inteligencji to podróż krok po kroku przez matematykę sieci neuronowych i tworzenie własnych za pomocą Python język komputerowy.

Ten podręcznik zabierze Cię w przyjemną i niespieszną podróż. Książka zaczyna się od bardzo prostych pomysłów i stopniowo buduje wiedzę na temat działania sieci neuronowych. W tej książce nauczysz się także kodować Python i spraw, aby Twoja sieć neuronowa oferowała profesjonalnie opracowane sieci.

---

2) Artificial Intelligence For Dummies

Sztuczna inteligencja to książka napisana przez Johna Paula Muellera i Luca Massarona. Książka zawiera przejrzyste wprowadzenie do sztucznej inteligencji i sposobów jej współczesnego wykorzystania.

W tej książce znajdziesz przegląd technologii. Mówi także o powszechnych błędnych przekonaniach na ten temat. Książka bada zastosowanie sztucznej inteligencji w zastosowaniach komputerowych, zakres i historię sztucznej inteligencji.

---

3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners to książka napisana przez Olivera Theobalda. Książka obejmuje rozdziały takie jak Czym jest uczenie maszynowe, rodzaje uczenia maszynowego, zestaw narzędzi do uczenia maszynowego, czyszczenie danych, konfigurowanie danych, analiza regresji. Książka obejmuje również klastering, maszyny wektorów nośnych, sztuczne sieci neuronowe, budowanie modelu w Pythonitd. Obejmuje algorytmy takie jak walidacja krzyżowa, modelowanie zespołowe, przeszukiwanie siatki, inżynieria cech i kodowanie one-hot.

---

4) Superintelligence

Superintelligence to idealny podręcznik napisany przez Stuarta Russella i Petera Norviga. Niniejsza książka stanowi najbardziej wszechstronne i aktualne wprowadzenie do teorii i praktyki tematu sztucznej inteligencji.

Ta książka o AI przybliża czytelnikom najnowsze technologie, prezentuje koncepcje w bardziej ujednolicony sposób. Książka oferuje również uczenie maszynowe, głębokie uczenie, transfer learning multi-agent systems, robotykę itp.

---

5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

W tej książce przedstawiono podstawową teorię pojęciową sztucznej inteligencji. Stanowi kompletny materiał referencyjny dla początkujących. Pomaga studentom na studiach licencjackich i magisterskich w zakresie sztucznej inteligencji.

To wydanie zawiera szczegółowe informacje na temat zmian, jakie zaszły w dziedzinie sztucznej inteligencji od ostatniego wydania. Jest wiele ważnych zastosowania technologii AI jak wdrożenie praktycznego rozpoznawania mowy, tłumaczenie maszynowe, robotyka domowa, które są szczegółowo wyjaśnione.

---

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

Artificial Intelligence Engines to książka napisana przez Jamesa V. Stone'a. Książka wyjaśnia, jak algorytmy AI, w formie głębokich sieci neuronowych. Szybko eliminuje tę przewagę. Głębokie sieci neuronowe są używane w wielu aplikacjach biznesowych, takich jak diagnostyka raka, rozpoznawanie obiektów, rozpoznawanie mowy, sterowanie robotami, szachy, poker itp.

W tej książce wyjaśniono najważniejsze algorytmy uczenia się sieci neuronowych, a następnie przeprowadzono szczegółową analizę matematyczną.

---

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence to książka napisana przez Maxa Tegmarka. Książka opowiada o rozwoju sztucznej inteligencji i jej potencjale, który może zmienić naszą przyszłość bardziej niż jakakolwiek inna technologia.

W książce tej omówiono także pełen zakres punktów widzenia i najbardziej kontrowersyjnych kwestii. Mówi o znaczeniu, świadomości i ostatecznych fizycznych ograniczeniach życia w kosmosie.

---

8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated to książka o sztucznej inteligencji napisana przez Jona Kohna, Granta Beylevelda i Aglae Basensa. W tej książce omówiono wiele nowych, potężnych możliwości sztucznej inteligencji i wydajności algorytmów. Deep Learning Illustrated i oferuje pełne wprowadzenie do technik tej dyscypliny.

Książka ta może służyć jako praktyczny przewodnik dla programistów, badaczy, analityków i studentów, którzy chcą ją zastosować.

---

9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies to książka napisana przez Anasse Bari, Mohameda Chaouchiego i Tommy'ego Junga. Z pomocą tego podręcznika poznasz istotę analityki predykcyjnej.

Książka oferuje kilka typowych przypadków użycia, które pomogą Ci zacząć. Obejmuje również szczegóły dotyczące modelowania, klastrowania metodą k-means. Książka zawiera również wskazówki dotyczące celów biznesowych i podejść.

---

10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch to książka napisana przez Joela Gurusa. Ta książka pomoże Ci nauczyć się matematyki i statystyki, które stanowią rdzeń nauki o danych. Poznasz także umiejętności hakerskie potrzebne do rozpoczęcia pracy jako analityk danych.

Książki obejmują tematy takie jak implementacja k-najbliższych sąsiadów, naiwny bayes, regresja liniowa i logistyczna, drzewa decyzyjne i modele klastrowania. Będziesz mógł również zgłębiać przetwarzanie języka naturalnego, analizę sieci itp.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning to książka napisana przez Auréliena Gerona. Książka pomaga uzyskać intuicyjne zrozumienie koncepcji i narzędzi do budowy inteligentnych systemów.

Ten materiał referencyjny uczy również technik, zaczynając od prostej regresji liniowej i przechodząc do głębokich sieci neuronowych. W tej książce poznasz także kilka modeli uczenia, w tym maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe. Możesz także poznać techniki uczenia i skalowania głębokich sieci neuronowych.

---

12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Stosowana AI to książka napisana przez Mariya Yao, Adelyn Zhou i Marlene Jia. Ta książka to praktyczny przewodnik dla liderów biznesu, których pasją jest wykorzystanie inteligencji maszyn. Pomaga to zwiększyć produktywność ich organizacji i podnieść jakość życia w ich społecznościach. Książka pomaga także w podejmowaniu decyzji biznesowych poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenie maszynowe.

---

13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

Prediction Machines to książka napisana przez Ajaya Agrawala, Joshuę Gansa i Aviego Goldfarba. Książka opowiada o istocie podejmowania decyzji w warunkach niepewności. Wyjaśnia również, w jaki sposób narzędzia predykcyjne zwiększają produktywność – obsługują maszyny, zajmują się dokumentami, komunikują się z klientami. Na koniec książka omawia, w jaki sposób lepsze przewidywanie stwarza możliwości dla nowych struktur biznesowych.

---

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI to książka napisana przez Paula R. Daugherty'ego i H. Jamesa Wilsona. Książka mówi o istocie paradygmatu AI, który pomaga zmienić transformację wszystkich procesów biznesowych w ramach jednej organizacji.

Książka wyjaśnia, w jaki sposób firmy wykorzystują nowe zasady AI, aby wyprzedzić innowacje. Opisuje również sześć zupełnie nowych typów hybrydowych ról człowiek + maszyna, które każda firma musi rozwijać.

---

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

Architects of Intelligence zawiera serię dogłębnych, indywidualnych wywiadów, w których autor, Martin Ford, ujawnia prawdę stojącą za tymi pytaniami. Przedstawił przemyślenia najjaśniejszych umysłów w społeczności sztucznej inteligencji.

Ta książka o sztucznej inteligencji pomaga zebrać opinie luminarzy branży sztucznej inteligencji, takich jak Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis i Yoshua Bengi. Powinieneś przeczytać tę książkę, aby zdobyć dogłębną wiedzę i poznać przyszłość dziedziny sztucznej inteligencji.

---

16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

Artificial Intelligence for Humans to książka napisana przez Jeffa Heatona. W tej książce o AI dowiesz się o podstawowych algorytmach sztucznej inteligencji. Takich jak wymiarowość, klasteryzacja, obliczanie błędów, wspinaczka górska, Nelder Mead i regresja liniowa.

Ta książka o sztucznej inteligencji wyjaśnia wszystkie algorytmy, wykorzystując rzeczywiste obliczenia numeryczne, które możesz wykonać samodzielnie. Każdy rozdział w tej książce zawiera przykład programowania. Przykłady są obecnie dostępne w Java, C#, Pythoni C. Planowane są inne języki.

---

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 to książka napisana przez Micheala E. Portera, Thomasa H. Davenporta, Paula Daugherty'ego, H. Jamesa Wilsona.

Książka przeczesana przez setki Harvard Business Revprzejrzyj artykuły i wybierz te najważniejsze. Ta książka pomoże Ci zrozumieć różne zgody AI i sposoby ich stosowania.

W tej książce poznasz analitykę danych, bazując na AI i uczenie maszynowe. Zawiera także rozdziały poświęcone blockchainowi i rzeczywistości rozszerzonej.

---

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

Ta książka o głębokim uczeniu się oferuje matematyczne i koncepcyjne podstawy oraz istotne koncepcje z zakresu algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa i teorii informacji oraz uczenia maszynowego.

Książka opisuje wiele ważnych technik głębokiego uczenia się szeroko stosowanych w przemyśle, w tym regularyzację, algorytmy optymalizacji, modelowanie sekwencji. Książka oferuje również informacje związane z badaniami, takie jak liniowe modele czynnikowe, autoenkodery, strukturalne modele probabilistyczne, funkcja partycjonowania itp.

---

19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python Książka Machine Learning daje dostęp do świata analityki predykcyjnej. Pomaga poznać najlepsze praktyki i metody ulepszania i optymalizacji systemów i algorytmów uczenia maszynowego.

Chce dowiedzieć się, jak używać Python? Wtedy powinieneś odebrać Python Uczenie maszynowe. Książka pomoże Ci zacząć od zera lub poszerzyć wiedzę z zakresu analityki danych.

---

20) Deep Learning with R

Deep Learning with R wprowadza Cię do świata głębokiego uczenia się za pomocą biblioteki Keras i jej interfejsu w języku R. Jest napisane dla Python jak głębokie uczenie się z Python przez twórcę Keras i Google.

Książki pomogą Ci skonfigurować środowisko głębokiego uczenia się. Możesz także ćwiczyć swoje nowe umiejętności, korzystając z aplikacji opartych na języku R w zakresie widzenia komputerowego, przetwarzania języka naturalnego i modeli generatywnych. Co więcej, aby nauczyć się tego kursu, nie potrzebujesz żadnego wcześniejszego doświadczenia w zakresie uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia się.

FAQ:

📚 Która książka jest najlepsza do nauki sztucznej inteligencji (AI)?

Oto kilka najlepszych książek o sztucznej inteligencji dla początkujących i ekspertów:

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

🏅 Dlaczego warto uczyć się sztucznej inteligencji?

Nauka sztucznej inteligencji niesie ze sobą wiele korzyści, m.in.:

• Zwiększona wydajność i produktywność.
• Większe bezpieczeństwo i ochrona.
• Możliwość zwiększenia możliwości przetwarzania dużych ilości danych.
• Pomaga w tworzeniu nowych produktów i usług.
• Może pomóc w tworzeniu bardziej spersonalizowanych doświadczeń klientów.
• Możesz tworzyć dokładniejsze modele i prognozy.

🚀 Kto może uczyć się sztucznej inteligencji?

Każdy może nauczyć się sztucznej inteligencji i nie jest konieczne posiadanie określonego zestawu umiejętności, aby nauczyć się sztucznej inteligencji.