21 melhores livros de inteligência artificial (atualização de 2025)

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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
Make Your Own Neural Network	Tariq Rashid	Edição 1st	Publicado de forma independente		Saiba Mais
Artificial Intelligence For Dummies	João Paulo Muller	Edição 1st	‎Para Leigos		Saiba Mais
Machine Learning For Absolute Beginners	Ó Teobaldo	2nd edition	Imprensa do gráfico de dispersão		Saiba Mais
Superintelligence	Nick Bostrom	Edição integral	‎Audible Estúdios em áudio Brilliance		Saiba Mais
Inteligência artificial	Stuart Russell	3ª edição	Pearson		Saiba Mais

1) Make Your Own Neural Network

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

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 faça com que sua rede neural ofereça redes desenvolvidas profissionalmente.

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2) Artificial Intelligence For Dummies

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.

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3) Machine Learning For Absolute Beginners

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

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4) Superintelligence

Superintelligence 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.

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5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

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.

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

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.

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence 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.

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8) Deep Learning Illustrated

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 Illustrated 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.

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9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies 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. Ele também cobre detalhes sobre modelagem e agrupamento k-means. O livro também fornece dicas sobre metas e abordagens de negócios.

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10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

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 implementação de k-vizinhos mais próximos, bayes ingênuos, regressão linear e logística, árvores de decisão e modelos de cluster. Você também poderá explorar processamento de linguagem natural, análise de rede, etc.

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11) Hands-On Machine Learning

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 construir 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.

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12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Inteligência Artificial Aplicada é um livro escrito por Marivocê 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.

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13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

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.

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI 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 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 na inovação. Ele também descreve seis tipos inteiramente novos de funções híbridas de homem e máquina que toda empresa deve desenvolver.

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

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.

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16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

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#, Pythone C. Outros idiomas planejados.

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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 é um livro escrito por Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

O livro examinou centenas de pesquisas de Harvard Business Revvisualize artigos e selecione 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.

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

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.

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19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python O livro Machine Learning dá a você acesso ao mundo da análise preditiva. Ele ajuda você a aprender as melhores práticas e métodos para melhorar e otimizar sistemas e algoritmos de machine learning.

Quer saber como usar Python? Então você deve pegar Python Aprendizado de máquina. O livro ajuda você a começar do zero ou a ampliar seu conhecimento em ciência de dados.

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20) Deep Learning with R

Deep Learning with R apresenta um universo de aprendizado profundo usando a biblioteca Keras e sua interface em linguagem R. Está escrito para Python como aprendizado profundo com 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)?

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

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

🏅 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.