21 лучшая книга по искусственному интеллекту (обновление 2025 г.)

Мы читатели поддерживается и может получать комиссию при покупке по ссылкам на нашем сайте.

ИИ — это наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Полная форма ИИ — это искусственный интеллект. Искусственный интеллект существует, когда машина обладает когнитивными способностями. Эталоном для ИИ является человеческий уровень мышления, речи и зрения.

Вы заинтересованы в изучении навыков искусственного интеллекта и ищете отличную книгу, которая поможет вам резко улучшить свои знания в области искусственного интеллекта? Тогда вы пришли в нужное место.

Вот тщательно подобранный список лучших книг по изучению искусственного интеллекта для начинающих. Эти книги настоятельно рекомендуются экспертами по искусственному интеллекту и помогают студентам понять основы программирования. Эти ресурсы помогут вам построить карьеру в этой многообещающей области и сделают вас лучшим разработчиком ИИ.

лучшие книги по искусственному интеллекту для начинающих и экспертов

Заголовок книги	Имя автора	Последнее издание	Издатель	Рейтинги	Ссылка
Make Your Own Neural Network	Тарик Рашид	1-е издание	Независимо опубликовано		Подробнее
Artificial Intelligence For Dummies	Джон Пол Мюллер	1-е издание	‎Для чайников		Подробнее
Machine Learning For Absolute Beginners	О Теобальд	2nd издание	Диаграмма рассеяния Пресс		Подробнее
Superintelligence	Nick Бостром	Полное издание	‎Audible Студии звука Brilliance		Подробнее
Искусственный интеллект	Стюарт Рассел	3rd издание	Pearson		Подробнее

1) Make Your Own Neural Network

Этот справочник по искусственному интеллекту представляет собой пошаговое путешествие по математике нейронных сетей и созданию собственных с помощью Python компьютерный язык.

Этот справочник отправит вас в веселое и неторопливое путешествие. Книга начинается с очень простых идей и постепенного понимания того, как работают нейронные сети. В этой книге вы также научитесь программировать на Python и сделайте свою нейронную сеть предложением профессионально разработанных сетей.

---

2) Artificial Intelligence For Dummies

«Искусственный интеллект» — книга, написанная Джоном Полом Мюллером и Лукой Массароном. Книга дает четкое представление об искусственном интеллекте и о том, как он используется сегодня.

В этой книге вы получите обзор технологии. Также говорится о распространенных заблуждениях, связанных с этим явлением. В книге исследуется использование ИИ в компьютерных приложениях, сфера применения и история ИИ.

---

3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners — книга Оливера Теобальда. Книга охватывает такие главы, как «Что такое машинное обучение», «Типы машинного обучения», «Инструментарий машинного обучения», «Очистка данных», «Настройка данных», «Регрессионный анализ». В книге также рассматриваются кластеризация, опорные векторные машины, искусственные нейронные сети, «Построение модели в Pythonи т. д. Он включает в себя такие алгоритмы, как перекрестная проверка, ансамблевое моделирование, поиск по сетке, проектирование признаков и прямое кодирование.

---

4) Superintelligence

Superintelligence — идеальный справочник, написанный Стюартом Расселом и Питером Норвигом. Эта книга представляет собой наиболее полное и актуальное введение в теорию и практику предмета ИИ.

Эта книга об искусственном интеллекте знакомит читателей с новейшими технологиями и представляет концепции в более унифицированной форме. В книге также предлагаются машинное обучение, глубокое обучение, мультиагентные системы трансферного обучения, робототехника и т. д.

---

5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

Эта книга предлагает базовую концептуальную теорию искусственного интеллекта. Он действует как полный справочный материал для начинающих. Он помогает студентам, обучающимся на курсах бакалавриата или магистратуры по искусственному интеллекту.

В этом издании представлена ​​подробная информация об изменениях, произошедших в области искусственного интеллекта по сравнению с его последним изданием. Есть много важных применение технологий искусственного интеллекта такие как практическое распознавание речи, машинный перевод, бытовая робототехника, которые подробно описаны.

---

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

«Двигатели искусственного интеллекта» — книга, написанная Джеймсом В. Стоуном. В книге объясняется, как работают алгоритмы искусственного интеллекта в виде глубоких нейронных сетей. Это преимущество быстро устраняется. Глубокие нейронные сети используются во многих бизнес-приложениях, таких как диагностика рака, распознавание объектов, распознавание речи, управление роботами, шахматы, покер и т. д.

В этой книге объясняются ключевые алгоритмы обучения нейронных сетей с последующим подробным математическим анализом.

---

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence — книга Макса Тегмарка. В книге рассказывается о развитии искусственного интеллекта, о том, как он может изменить наше будущее больше, чем любая другая технология.

Эта книга также охватывает весь спектр точек зрения или наиболее спорные вопросы. В нем говорится о смысле, сознании и конечных физических ограничениях жизни в космосе.

---

8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated — это книга об искусственном интеллекте, написанная Джоном Коном, Грантом Бейлевельдом и Аглой Басенс. В этой книге рассказывается о многих новых мощных возможностях искусственного интеллекта и производительности алгоритмов. Deep Learning Illustrated и предлагает полное введение в методы этой дисциплины.

Эта книга может служить практическим справочным руководством для разработчиков, исследователей, аналитиков и студентов, желающих ее применить.

---

9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies — книга, написанная Анассом Бари, Мохамедом Чаучи и Томми Юнгом. С помощью этого справочника вы узнаете о сути прогнозной аналитики.

В книге представлены некоторые распространенные примеры использования, которые помогут вам начать работу. Также рассматриваются подробности моделирования и кластеризации k-средних. В книге также содержатся советы по бизнес-целям и подходам.

---

10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

«Наука о данных с нуля» — книга, написанная Джоэлом Гурусом. Эта книга поможет вам изучить математику и статистику, лежащие в основе науки о данных. Вы также освоите хакерские навыки, необходимые для того, чтобы начать работу в качестве специалиста по данным.

Книги включают такие темы, как реализация k-ближайших соседей, наивный Байес, линейная и логистическая регрессия, деревья решений и модели кластеризации. Вы также сможете изучить обработку естественного языка, сетевой анализ и т. д.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning — книга, написанная Орельеном Жероном. Книга поможет вам получить интуитивное понимание концепций и инструментов для создания интеллектуальных систем.

Этот справочный материал также научит вас методам, начиная с простой линейной регрессии и заканчивая глубокими нейронными сетями. В этой книге вы также изучите несколько моделей обучения, включая машины опорных векторов, деревья решений, случайные леса и ансамблевые методы. Вы также можете изучить методы обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей.

---

12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

«Прикладной искусственный интеллект» — книга, написанная Mariйа Яо, Аделин Чжоу и Марлен Цзя. Эта книга представляет собой практическое руководство для бизнес-лидеров, увлеченных использованием машинного интеллекта. Это поможет вам повысить производительность своих организаций и улучшить качество жизни в своих сообществах. Книга также поможет вам принимать бизнес-решения с помощью применения искусственного интеллекта и обучение с помощью машины.

---

13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

«Машины прогнозирования» — книга, написанная Аджаем Агравалом, Джошуа Гансом и Ави Гольдфарбом. В книге рассказывается о том, как принимать решения в условиях неопределенности. В нем также объясняется, как инструменты прогнозирования повышают производительность — управление машинами, обработка документов, общение с клиентами. В конце книги обсуждается, как более точное прогнозирование создает возможности для новых бизнес-структур.

---

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI — книга, написанная Полом Р. Догерти и Х. Джеймсом Уилсоном. В книге рассказывается о сути парадигмы ИИ, которая помогает вам изменить — это трансформация всех бизнес-процессов внутри одной организации.

В книге объясняется, как компании используют новые правила искусственного интеллекта для продвижения инноваций. В нем также описываются шесть совершенно новых типов гибридных ролей человека и машины, которые должна разработать каждая компания.

---

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

Archi«Текты разведки» содержат серию углубленных индивидуальных интервью, в которых автор Мартин Форд раскрывает правду, стоящую за этими вопросами. Он поделился мыслями самых ярких умов сообщества искусственного интеллекта.

Эта книга по искусственному интеллекту помогает собрать мнения таких светил ИИ-бизнеса, как Стюарт Рассел, Родни Брукс, Демис Хассабис и Йошуа Бенги. Вам следует прочитать эту книгу, чтобы получить глубокие знания о будущем области искусственного интеллекта.

---

16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

«Искусственный интеллект для человека» — книга Джеффа Хитона. В этой книге по искусственному интеллекту вы узнаете об основных алгоритмах искусственного интеллекта. Например, размерность, кластеризация, вычисление ошибок, восхождение на холм, Нелдер Мид и линейная регрессия.

В этой книге по искусственному интеллекту объясняются все алгоритмы с использованием реальных числовых вычислений, которые вы можете выполнить самостоятельно. Каждая глава этой книги включает пример программирования. В настоящее время примеры представлены в Java, С#, Pythonи C. Планируются другие языки.

---

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 это книга, написанная Майклом Э. Портером, Томасом Х. Давенпортом, Полом Догерти, Х. Джеймсом Уилсоном.

Книга прочесана сотнями Гарвардских бизнес-журналов. Revпросмотреть статьи и выбрать самые важные. Эта книга поможет вам понять различные виды согласия ИИ и способы их принятия.

В этой книге вы изучите науку о данных, основанную на искусственный интеллект и машинное обучение. Он также охватывает главы о блокчейне и дополненной реальности.

---

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

Эта книга по глубокому обучению предлагает математическую и концептуальную основу, а также соответствующие концепции линейной алгебры, теории вероятностей и информации, а также машинного обучения.

В книге описаны многие важные методы глубокого обучения, широко используемые в промышленности, включая регуляризацию, алгоритмы оптимизации, моделирование последовательностей. В этой книге также представлена ​​информация, связанная с исследованиями, такая как линейные факторные модели, автоэнкодеры, структурированные вероятностные модели, функция статистического распределения и т. д.

---

19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python Книга «Машинное обучение» открывает вам доступ к миру предиктивной аналитики. Она поможет вам изучить лучшие практики и методы для улучшения и оптимизации систем и алгоритмов машинного обучения.

Хочет узнать, как использовать Python? Тогда тебе стоит забрать Python Машинное обучение. Книга поможет вам начать работу с нуля или расширить свои знания в области науки о данных.

---

20) Deep Learning with R

Deep Learning with R знакомит вас со вселенной глубокого обучения с использованием библиотеки Keras и ее интерфейса на языке R. Это написано для Python как глубокое обучение с Python от создателя Keras и Google.

Книги помогут вам настроить среду глубокого обучения. Вы также можете практиковать свои новые навыки с помощью приложений на основе R в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и генеративных моделей. Более того, чтобы изучить этот курс, вам не нужен какой-либо предыдущий опыт машинного или глубокого обучения.

FAQ:

📚 Какая книга лучше всего подходит для изучения искусственного интеллекта (ИИ)?

Ниже приведены некоторые из лучших книг по искусственному интеллекту для начинающих и экспертов:

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

🏅 Зачем изучать искусственный интеллект?

Изучение ИИ имеет множество преимуществ, в том числе:

• Повышенная эффективность и производительность.
• Улучшенная безопасность и защищенность.
• Способен повысить способность обработки больших объемов данных.
• Это помогает вам создавать новые продукты и услуги.
• Это может помочь вам создать более персонализированный клиентский опыт.
• Вы можете создавать более точные модели и прогнозы.

🚀 Кто может изучить искусственный интеллект?

Любой может изучить искусственный интеллект, и для изучения ИИ вам не нужен какой-то конкретный набор навыков.