21 MELHORES livros de inteligência artificial (atualização de 2024)

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IA é a ciência e a engenharia de fabricação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. A forma completa de IA é a Inteligência Artificial. A inteligência artificial existe quando uma máquina tem capacidade cognitiva. A referência para IA é o nível humano relativo ao raciocínio, fala e visão.

Você está interessado em aprender as habilidades de Inteligência Artificial e procurando algum livro excelente que o ajudará a aumentar seus conhecimentos em IA? Então você veio ao lugar certo.

Aqui está uma lista com curadoria dos melhores livros para aprender Inteligência Artificial para iniciantes. Esses livros são altamente recomendados por especialistas em IA e são úteis para os alunos compreenderem os fundamentos da programação. Esses recursos irão guiá-lo para construir sua carreira neste campo promissor e torná-lo um desenvolvedor de IA melhor.

Melhores livros de IA para iniciantes e especialistas

Título do livro Nome do Autor Última edição Publisher classificações Ligação
Faça sua própria rede neural Tariq Rashid Edição 1st Publicado de forma independente Saber Mais​
Inteligência Artificial para Leigos João Paulo Muller Edição 1st ‎Para Leigos Saber Mais​
Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos Ó Teobaldo 2nd edition Imprensa do gráfico de dispersão Saber Mais​
Superinteligência Nick Bostrom Edição integral ‎Audible Studios em áudio Brilliance Saber Mais​
Inteligência artificial Stuart Russell 3ª edição Pearson Saber Mais​

1) Faça sua própria rede neural

1ª escolha
Faça sua própria rede neural
4.5

Nome do autor: Tariq Rashid

Fabricante : Pearson publicado de forma independente

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 222

Este livro de referência sobre Inteligência Artificial é uma jornada passo a passo pela matemática das redes neurais e pela criação da sua própria usando a linguagem de computador Python.

Este livro de referência leva você a uma jornada divertida e sem pressa. O livro começa com ideias muito simples e gradualmente desenvolve uma compreensão de como as redes neurais funcionam. Neste livro, você também aprenderá a codificar em Python e a criar sua rede neural para oferecer redes desenvolvidas profissionalmente.


2) Inteligência Artificial para Leigos

#2
Inteligência Artificial para Leigos
4.4

Nome do autor: João Paulo Muller

Fabricante : For Dummies

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 336

Inteligência Artificial é um livro escrito por John Paul Mueller e Luca Massaron. O livro fornece uma introdução clara à IA e como ela está sendo usada hoje.

Neste livro, você terá uma visão geral da tecnologia. Ele também fala sobre os equívocos comuns que o cercam. O livro explora o uso da IA ​​em aplicativos de computador, o escopo e a história da IA.


3) Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos

#3
Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos
4.4

Nome do autor: Ó Teobaldo

Fabricante : Imprensa do gráfico de dispersão

Última edição: 2nd edition

Nº de páginas: páginas 164

Machine Learning For Absolute Beginners é um livro escrito por Oliver Theobald. O livro cobre capítulos como O que é aprendizado de máquina, tipos de aprendizado de máquina, a ferramenta de aprendizado de máquinabox, depuração de dados configurando seus dados, análise de regressão. O livro também cobre clustering, máquinas de vetores de suporte, redes neurais artificiais, construção de um modelo em Python, etc. Inclui algoritmos como validação cruzada, modelagem de conjunto, pesquisa de grade, engenharia de recursos e codificação one-hot.


4) Superinteligência

#4
Superinteligência
4.5

Nome do autor: Nick Bostrom

Fabricante : Audible Studios em áudio Brilliance

Última edição: Edição integral

Nº de páginas: páginas 431

Superinteligência é um livro de referência ideal escrito por Stuart Russell e Peter Norvig. Este livro é a introdução mais abrangente e atualizada à teoria e prática do assunto IA.

Este livro sobre IA atualiza os leitores sobre as tecnologias mais recentes e apresenta conceitos de uma forma mais unificada. O livro também oferece aprendizado de máquina, aprendizado profundo, sistemas multiagentes de aprendizagem por transferência, robótica, etc.


5) Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna

#5
Inteligência artificial
4.4

Nome do autor: Stuart Russell

Fabricante : Pearson

Última edição: 3ª edição

Nº de páginas: páginas 1152

Este livro oferece uma teoria conceitual básica de inteligência artificial. Ele atua como material de referência completo para iniciantes. Auxilia alunos de cursos de graduação ou pós-graduação em Inteligência Artificial.

Esta edição fornece informações detalhadas sobre as mudanças ocorridas no campo da inteligência artificial desde sua última edição. Há muitos importantes aplicações da tecnologia de IA como implantação de reconhecimento prático de fala, tradução automática e robótica doméstica que são explicadas detalhadamente.


6) Motores de inteligência artificial: um tutorial de introdução à matemática do aprendizado profundo

#6
Motores de Inteligência Artificial
4.4

Nome do autor: James V Pedra

Fabricante : Imprensa Sebtel

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 218

Motores de Inteligência Artificial é um livro escrito por James V Stone. O livro explica como funcionam os algoritmos de IA, na forma de redes neurais profundas. Está eliminando rapidamente essa vantagem. Redes neurais profundas são usadas para muitas aplicações de negócios, como diagnóstico de câncer, reconhecimento de objetos, reconhecimento de fala, controle robótico, xadrez, pôquer, etc.

Neste livro, os principais algoritmos de aprendizagem de redes neurais são explicados, seguidos de análises matemáticas detalhadas.


7) Life 3.0: Ser Humano na Era da Inteligência Artificial

#7
Vida 3.0
4.5

Nome do autor: Max Tegmark

Fabricante : Knopf

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 384

Vida 3.0: Ser Humano na Era da Inteligência Artificial é um livro escrito por Max Tegmark. O livro fala sobre a ascensão da IA ​​e como ela tem o potencial de transformar nosso futuro mais do que qualquer outra tecnologia.

Este livro também cobre toda a gama de pontos de vista ou as questões mais controversas. Fala sobre o significado, a consciência e os limites físicos da vida no cosmos.


8) Aprendizado profundo ilustrado

#8
Aprendizado profundo ilustrado
4.6

Nome do autor: Jon Krohn

Fabricante : Profissional Addison-Wesley

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 416

Deep Learning Illustrated é um livro sobre IA escrito por Jon Kohn, Grant Beyleveld e Aglae Basens. Este livro fala sobre muitos novos recursos poderosos de inteligência artificial e desempenho de algoritmos. Deep Learning Ilustrado e oferece uma introdução completa às técnicas da disciplina.

Este livro pode servir como um guia prático de referência para desenvolvedores, pesquisadores, analistas e estudantes que desejam aplicá-lo.


9) Análise preditiva para leigos

#9
Análise preditiva para leigos
4.2

Nome do autor: Anasse Bari

Fabricante : For Dummies

Última edição: 2nd edition

Nº de páginas: páginas 435

Análise Preditiva Para Leigos é um livro escrito por Anasse Bari, Mohamed Chaouchi e Tommy Jung. Com a ajuda deste livro de referência, você aprenderá sobre a essência da análise preditiva.

O livro oferece alguns casos de uso comuns para ajudá-lo a começar. Também cobre details na modelagem, agrupamento k-means. O livro também fornece dicas sobre metas e abordagens de negócios.


10) Ciência de dados do zero: primeiros princípios com Python

#10
Ciência de dados do zero
4.4

Nome do autor: Joel Grus

Fabricante : O'Reilly

Última edição: 2nd edition

Nº de páginas: páginas 500

Data Science from Scratch é um livro escrito por Joel Gurus. Este livro ajuda você a aprender matemática e estatística que estão no cerne da ciência de dados. Você também aprenderá as habilidades de hacking necessárias para começar como cientista de dados.

Os livros incluem tópicos como implementar k-nearesvizinhos t, bayes ingênuos, regressão linear e logística, árvores de decisão e modelos de agrupamento. Você também poderá explorar processamento de linguagem natural, análise de rede, etc.


11) Aprendizado de máquina prático

#11
Aprendizado de máquina prático
4.6

Nome do autor: Aurelien Geron

Fabricante : Shroff/O'Reilly

Última edição: 2nd edition

Nº de páginas: páginas 848

Hands-On Machine Learning é um livro escrito por Aurélien Géron. O livro ajuda você a obter uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes.

Este material de referência também ensina técnicas, começando com regressão linear simples e progredindo para redes neurais profundas. Neste livro, você também explorará vários modelos de treinamento, incluindo máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias e métodos de conjunto. Você também pode aprender técnicas para treinar e dimensionar redes neurais profundas.


12) Inteligência Artificial Aplicada: Um Manual para Líderes de Negócios

#12
Inteligência Artificial Aplicada
4.3

Nome do autor: Maria Yao

Fabricante : TOPBOTS

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 246

Inteligência Artificial Aplicada é um livro escrito por Mariya Yao, Adelyn Zhou e Marlene Jia. Este livro é um guia prático para líderes empresariais apaixonados por aproveitar a inteligência de máquina. Isso ajuda você a aumentar a produtividade de suas organizações e a aumentar a qualidade de vida em suas comunidades. O livro também ajuda você a tomar decisões de negócios por meio de aplicações de IA e aprendizado de máquina.


13) Máquinas de previsão: a economia simples da inteligência artificial

#13
Máquinas de previsão
4.5

Nome do autor: Ajay Agrawal

Fabricante : Imprensa da Harvard Business Review

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 250

Máquinas de previsão é um livro escrito por Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb. O livro fala sobre o cerne da tomada de decisões sob incerteza. Também explica como as ferramentas de previsão aumentam a produtividade – operando máquinas, lidando com documentos, comunicando-se com clientes. No final, o livro discute como uma melhor previsão cria oportunidades para novas estruturas empresariais.


14) Humano + Máquina: reinventando o trabalho na era da IA

#14
Humano + Máquina
4.5

Nome do autor: Paul R. Daugherty

Fabricante : Imprensa da Harvard Business Review

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 246

Humano + Máquina: Reimaginando o Trabalho na Era da IA ​​é um livro escrito por Paul R. Daugherty e H. James Wilson. O livro fala sobre a essência do paradigma da IA, que ajuda você a mudar é a transformação de todos os processos de negócios dentro de uma única organização.

O livro explica como as empresas estão usando as novas regras da IA ​​para avançar nonovação. Ele também descreve seis tipos inteiramente novos de funções híbridas de homem e máquina que toda empresa deve desenvolver.


15) ArchiTectos de Inteligência: A verdade sobre a IA contada pelas pessoas que a constroem

#15
Architetos de Inteligência
4.4

Nome do autor: Martin Ford

Fabricante : Publicação de pacotes

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 554

ArchiTectos de Inteligência contêm uma série de entrevistas individuais e aprofundadas onde o autor, Martin Ford, revela a verdade por trás dessas questões. Ele falou sobre as mentes mais brilhantes da comunidade de Inteligência Artificial.

Este livro sobre IA ajuda a coletar as opiniões dos luminares do setor de IA, como Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis e Yoshua Bengi. Você deve ler este livro para obter conhecimento aprofundado e o futuro do campo de IA.


16) Inteligência Artificial para Humanos: Algoritmos Fundamentais

#16
Inteligência Artificial para Humanos
3.9

Nome do autor: Jeff Heaton

Fabricante : Publicado de forma independente

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 224

Inteligência Artificial para Humanos é um livro escrito por Jeff Heaton. Neste livro sobre IA, você aprenderá sobre os algoritmos básicos de Inteligência Artificial. Como dimensionalidade, agrupamento, cálculo de erros, subida de colinas, Nelder Mead e regressão linear.

Este livro sobre Inteligência Artificial explica todos os algoritmos usando cálculos numéricos reais que você mesmo pode realizar. Cada capítulo deste livro inclui um exemplo de programação. Exemplos são atualmente fornecidos em Java, C#, Python e C. Outras linguagens planejadas.


17) As 10 leituras obrigatórias da HBR sobre IA, análises e a nova era das máquinas

#17
As 10 leituras obrigatórias da HBR sobre IA
4.5

Nome do autor: Harvard Business Review

Fabricante : Publicado de forma independente

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 161

As 10 leituras obrigatórias da HBR sobre IA, análises e a nova era das máquinas é um livro escrito por Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

O livro examinou centenas de artigos da Harvard Business Review e selecionou os mais importantes. Este livro ajuda você a compreender vários consentimentos de IA e como adotá-los.

Neste livro, você aprenderá ciência de dados, orientado por inteligência artificial e aprendizado de máquina. Também cobre capítulos sobre blockchain e realidade aumentada.


18) TensorFlow em 1 dia: crie sua própria rede neural

#18
TensorFlow em 1 dia
3.6

Nome do autor: Krishna Rungta

Fabricante : Guru99

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 446

TensorFlow é a biblioteca de Deep Learning mais popular disponível no mercado. Possui um recurso de cálculo gráfico mais autêntico que ajuda você a visualizar e projetar uma rede neural. Este útil livro de aprendizado de máquina oferece convoluções e também redes neurais recorrentes.

Modelos de aprendizado de máquina suportados pelo TensorFlow, como Deep Learning Classification, Boston Tree e métodos de limpeza e camada profunda, são abordados no livro. O livro inclui práticas profissionais completas de aprendizado profundo com exemplos detalhados.


19) Deep Learning (série Computação Adaptativa e Aprendizado de Máquina)

#19
Aprendizagem profunda
4.6

Nome do autor: Ian Goodfellow

Fabricante : The MIT Press

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 800

Este livro de aprendizado profundo oferece uma base matemática e conceitual e conceitos relevantes em álgebra linear, probabilidade e teoria da informação e aprendizado de máquina.

O livro descreve muitas técnicas importantes de aprendizado profundo amplamente utilizadas na indústria, que incluem regularização, algoritmos de otimização e modelagem de sequência. Este livro também oferece informações relacionadas à pesquisa, como modelos de fatores lineares, autoencoders, modelos probabilísticos estruturados, função de partição, etc.


20) Aprendizado de máquina Python, 1ª edição

#20
Aprendizado de máquina Python
4.2

Nome do autor: Sebastian raschka

Fabricante : Título curto de Ingram

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 454

O livro Python Machine Learning dá acesso ao mundo da análise preditiva. Ajuda você a aprender as melhores práticas e métodos para melhorar e otimizar sistemas e algoritmos de aprendizado de máquina.

Quer descobrir como usar Python? Então você deve aprender Python Machine Learning. O livro ajuda você a começar do zero ou a ampliar seu conhecimento em ciência de dados.


21) Aprendizado Profundo com R

#21
Aprendizado Profundo com R
4.6

Nome do autor: François Chollet

Fabricante : Tripulação

Última edição: Edição 1st

Nº de páginas: páginas 360

Deep Learning with R apresenta um universo de aprendizado profundo usando a biblioteca Keras e sua interface em linguagem R. Ele foi escrito para Python como Deep Learning with Python pelo criador de Keras e pelo Google.

Os livros ajudam você a configurar seu ambiente de aprendizado profundo. Você também pode praticar suas novas habilidades com aplicativos baseados em R em visão computacional, processamento de linguagem natural e modelos generativos. Além disso, para aprender este curso, você não precisa de nenhuma experiência anterior em aprendizado de máquina ou aprendizado profundo.

FAQ:

📚 Qual livro é melhor para aprender Inteligência Artificial (IA)?

Following estão alguns dos melhores livros de inteligência artificial para iniciantes e especialistas:

🏅 Por que aprender inteligência artificial?

Há muitos benefícios em aprender IA, incluindo:

  • Maior eficiência e produtividade.
  • Maior segurança e proteção.
  • Capaz de aumentar a capacidade de processar grandes quantidades de dados.
  • Ajuda você a criar novos produtos e serviços.
  • Pode ajudá-lo a criar experiências mais personalizadas para o cliente.
  • Você pode criar modelos e previsões mais precisas.

🚀 Quem pode aprender Inteligência Artificial?

Qualquer pessoa pode aprender Inteligência Artificial, e não é um conjunto de habilidades específico que você precisa para aprender IA.