21 de cele mai bune cărți de inteligență artificială (actualizare 2025)

Suntem cititori suportat și poate câștiga un comision atunci când cumpărați prin link-uri de pe site-ul nostru

AI este știința și inginerie de a face mașini inteligente, în special programe de calculator inteligente. Forma completă a AI este inteligența artificială. Inteligența artificială există atunci când o mașină are o capacitate cognitivă. Criteriul de referință pentru AI este nivelul uman în ceea ce privește raționamentul, vorbirea și viziunea.

Ești interesat să înveți abilitățile de inteligență artificială și să cauți o carte excelentă care să te ajute să-ți ridici vertiginos expertiza AI? Atunci ai ajuns la locul potrivit.

Iată o listă cu cele mai bune cărți pentru a învăța Inteligența Artificială pentru începători. Aceste cărți sunt foarte recomandate de experții AI și sunt utile pentru ca studenții să înțeleagă elementele fundamentale ale programării. Aceste resurse vă vor ghida să vă construiți cariera în acest domeniu promițător și să vă faceți un dezvoltator AI mai bun.

Cele mai bune cărți AI pentru începători până la experți

Titlul cartii	Autor Denumirea	Ultima Ediție	Editor	Calificative	Link
Make Your Own Neural Network	Tariq Rashid	Prima ediție	Publicat independent		Află mai multe
Artificial Intelligence For Dummies	John Paul Mueller	Prima ediție	Pentru Dummies		Află mai multe
Machine Learning For Absolute Beginners	O, Theobald!	Ediția a II-a	Presă Scatterplot		Află mai multe
Superintelligence	Nick Bostrom	Ediție integrală	‎Audible Studiouri pe Brilliance audio		Află mai multe
Inteligența artificială	Stuart Russell	Ediția a 3-a	Pearson		Află mai multe

1) Make Your Own Neural Network

Această carte de referință pentru inteligența artificială este o călătorie pas cu pas prin matematica rețelelor neuronale și să vă creați propria dvs. folosind Python limbajul calculatorului.

Această carte de referință vă duce într-o călătorie distractivă și fără grabă. Cartea începe cu idei foarte simple și, treptat, construiește o înțelegere a modului în care funcționează rețelele neuronale. În această carte, veți învăța și să codificați Python și transformă-ți rețeaua neuronală să ofere rețele dezvoltate profesional.

---

2) Artificial Intelligence For Dummies

Inteligența artificială este o carte scrisă de John Paul Mueller și Luca Massaron. Cartea oferă o introducere clară în inteligența artificială și modul în care este utilizată astăzi.

În această carte, veți obține o privire de ansamblu asupra tehnologiei. Vorbește, de asemenea, despre concepțiile greșite comune care îl înconjoară. Cartea explorează utilizarea AI în aplicațiile computerizate, domeniul de aplicare și istoria AI.

---

3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners este o carte scrisă de Oliver Theobald. Cartea acoperă capitole precum Ce este învățarea automată, tipurile de învățare automată, setul de instrumente de învățare automată, curățarea datelor, configurarea datelor, analiza de regresie. Cartea acoperă, de asemenea, gruparea, mașinile vectoriale de suport, rețelele neuronale artificiale, construirea unui model în Python, etc. Include algoritmi precum validarea încrucișată, modelarea ansamblului, căutarea în grilă, ingineria caracteristicilor și codificarea one-hot.

---

4) Superintelligence

Superintelligence este o carte de referință ideală scrisă de Stuart Russell și Peter Norvig. Această carte este cea mai cuprinzătoare și actualizată introducere în teoria și practica subiectului AI.

Această carte AI aduce cititorii la curent cu cele mai recente tehnologii, prezintă concepte într-un mod mai unitar. Cartea oferă, de asemenea, învățare automată, învățare profundă, sisteme multi-agent de învățare prin transfer, robotică etc.

---

5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

Această carte oferă o teorie conceptuală de bază a inteligenței artificiale. Acționează ca material de referință complet pentru începători. Ajută studenții de la cursuri de licență sau postuniversitare de inteligență artificială.

Această ediție vă oferă informații detaliate despre schimbările care au avut loc în domeniul inteligenței artificiale de la ultima ediție. Sunt multe importante aplicații ale tehnologiei AI cum ar fi implementarea de recunoaștere a vorbirii practice, traducere automată, robotică de uz casnic, care sunt explicate în detaliu.

---

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

Artificial Intelligence Engines este o carte scrisă de James V Stone. Cartea explică modul în care algoritmii AI, sub formă de rețele neuronale profunde. El elimină rapid acest avantaj. Rețelele neuronale profunde sunt utilizate pentru multe aplicații de afaceri, cum ar fi diagnosticarea cancerului, recunoașterea obiectelor, recunoașterea vorbirii, controlul robotic, șahul, pokerul etc.

În această carte, sunt explicați algoritmii cheie de învățare a rețelelor neuronale, urmați de analize matematice detaliate.

---

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence este o carte scrisă de Max Tegmark. Cartea vorbește despre creșterea inteligenței artificiale despre cum are potențialul de a ne transforma viitorul mai mult decât orice altă tehnologie.

Această carte acoperă, de asemenea, o gamă completă de puncte de vedere sau cele mai controversate probleme. Vorbește despre sensul, conștiința și limitele fizice finale ale vieții în cosmos.

---

8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated este o carte AI scrisă de Jon Kohn, Grant Beyleveld și Aglae Basens. Această carte vorbește despre multe noi capabilități puternice de inteligență artificială și performanța algoritmului. Deep Learning Illustrated și oferă o introducere completă în tehnicile disciplinei.

Această carte poate servi drept ghid practic de referință pentru dezvoltatori, cercetători, analiști și studenți care doresc să o aplice.

---

9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies este o carte scrisă de Anasse Bari, Mohamed Chaouchi și Tommy Jung. Cu ajutorul acestei cărți de referință, veți afla despre nucleul analizei predictive.

Cartea oferă câteva cazuri comune de utilizare pentru a vă ajuta să începeți. De asemenea, acoperă detalii despre modelare, gruparea k-means. Cartea oferă, de asemenea, sfaturi despre obiectivele și abordările de afaceri.

---

10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch este o carte scrisă de Joel Gurus. Această carte vă ajută să învățați matematica și statistica, care se află la baza științei datelor. Veți învăța, de asemenea, abilitățile de hacking de care aveți nevoie pentru a începe ca cercetător de date.

Cărțile includ subiecte precum implementarea k-vecini cei mai apropiați, bayes naive, regresie liniară și logistică, arbori de decizie și modele de grupare. De asemenea, veți putea explora procesarea limbajului natural, analiza rețelei etc.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning este o carte scrisă de Aurélien Géron. Cartea vă ajută să obțineți o înțelegere intuitivă a conceptelor și instrumentelor pentru construirea de sisteme inteligente.

Acest material de referință vă învață și tehnici, începând cu o regresie liniară simplă și progresând la rețele neuronale profunde. În această carte, veți explora, de asemenea, mai multe modele de antrenament, inclusiv mașini vectori suport, arbori de decizie, păduri aleatorii și metode de ansamblu. De asemenea, puteți învăța tehnici de antrenament și de scalare a rețelelor neuronale profunde.

---

12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Inteligența artificială aplicată este o carte scrisă de MariYao, Adelyn Zhou și Marlene Jia. Această carte este un ghid practic pentru liderii de afaceri care sunt pasionați de valorificarea inteligenței mașinilor. Acest lucru vă ajută să sporiți productivitatea organizațiilor lor și să îmbunătățiți calitatea vieții în comunitățile lor. Cartea vă ajută, de asemenea, să luați decizii de afaceri prin intermediul aplicațiilor AI și masina de învățare.

---

13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

Prediction Machines este o carte scrisă de Ajay Agrawal, Joshua Gans și Avi Goldfarb. Cartea vorbește despre inima luării deciziilor în condiții de incertitudine. De asemenea, explică modul în care instrumentele de predicție cresc productivitatea – operarea mașinilor, manipularea documentelor, comunicarea cu clienții. În cele din urmă, cartea discută despre modul în care o predicție mai bună creează oportunități pentru noile structuri de afaceri.

---

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI este o carte scrisă de Paul R. Daugherty și H. James Wilson. Cartea vorbește despre esența paradigmei AI, care vă ajută să schimbați este transformarea tuturor proceselor de afaceri în interiorul unei singure organizații.

Cartea explică modul în care companiile folosesc noile reguli ale inteligenței artificiale pentru a avansa în inovare. De asemenea, descrie șase tipuri complet noi de roluri hibride om + mașină pe care fiecare companie trebuie să le dezvolte.

---

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

ArchiTecs of Intelligence conțin o serie de interviuri aprofundate, unu-la-unu, în care autorul, Martin Ford, dezvăluie adevărul din spatele acestor întrebări. El a dat gânduri despre cele mai strălucitoare minți din comunitatea Inteligenței Artificiale.

Această carte cu inteligență artificială ajută la colectarea opiniilor celor luminați ai afacerii cu inteligență artificială, cum ar fi Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis și Yoshua Bengi. Ar trebui să citiți această carte pentru a obține cunoștințe aprofundate și viitorul domeniului AI.

---

16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

Artificial Intelligence for Humans este o carte scrisă de Jeff Heaton. În această carte AI, veți afla despre algoritmii de bază de inteligență artificială. Precum dimensionalitatea, gruparea, calculul erorilor, escaladarea dealurilor, Nelder Mead și regresia liniară.

Această carte de inteligență artificială explică toți algoritmii folosind calcule numerice reale pe care le puteți efectua singur. Fiecare capitol din această carte include un exemplu de programare. În prezent sunt oferite exemple în Java, C#, Python, și C. Alte limbi planificate.

---

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 este o carte scrisă de Michael E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

Cartea a analizat sute de afaceri Harvard Revvedeți articole și selectați-le pe cele mai importante. Această carte vă ajută să înțelegeți diferitele consimțământ AI și cum să le adoptați.

În această carte, veți învăța știința datelor, condus de inteligență artificială și învățarea automată. De asemenea, acoperă capitole despre blockchain și realitatea augmentată.

---

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

Această carte de învățare profundă oferă un fundal matematic și conceptual și concepte relevante în algebra liniară, teoria probabilității și a informațiilor și învățarea automată.

Cartea descrie multe tehnici importante de învățare profundă utilizate pe scară largă în industrie, care includ regularizarea, algoritmi de optimizare, modelarea secvenței. Această carte oferă, de asemenea, informații legate de cercetare, cum ar fi modele de factori liniari, autoencodere, modele probabilistice structurate, funcția de partiție etc.

---

19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python Cartea Machine Learning vă oferă acces la lumea analizei predictive. Vă ajută să învățați cele mai bune practici și metode pentru a îmbunătăți și optimiza sistemele și algoritmii de învățare automată.

Vrea să afle cum se utilizează Python? Atunci ar trebui să ridici Python Învățare automată. Cartea vă ajută să începeți de la zero sau vă ajută să vă extindeți cunoștințele în domeniul științei datelor.

---

20) Deep Learning with R

Deep Learning with R vă introduce într-un univers de învățare profundă folosind biblioteca Keras și interfața sa în limbaj R. Este scris pentru Python ca Deep Learning cu Python de creatorul Keras și Google.

Cărțile vă ajută să vă configurați mediul de învățare profundă. De asemenea, vă puteți exersa noile abilități cu aplicații bazate pe R în viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și modelele generative. Mai mult, pentru a învăța acest curs, nu aveți nevoie de nicio experiență anterioară de învățare automată sau de învățare profundă.

Întrebări frecvente:

📚 Care carte este cea mai bună pentru a învăța Inteligența Artificială (AI)?

Iată câteva dintre cele mai bune cărți de inteligență artificială pentru începători până la experți:

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

🏅 De ce să înveți inteligența artificială?

Există multe beneficii ale învățării AI, inclusiv:

• Eficiență și productivitate crescute.
• Siguranță și securitate îmbunătățite.
• Capabil să mărească capacitatea de a procesa cantități mari de date.
• Vă ajută să creați produse și servicii noi.
• Vă poate ajuta să creați experiențe mai personalizate pentru clienți.
• Puteți crea modele și predicții mai precise.

🚀 Cine poate învăța Inteligența Artificială?

Oricine poate învăța Inteligența Artificială și nu este un set de abilități specifice pe care trebuie să-l aveți pentru a învăța AI.