หนังสือปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุด 21 เล่ม (อัปเดตปี 2025)

เราเป็นนักอ่าน รองรับและอาจได้รับค่าคอมมิชชั่นเมื่อคุณซื้อผ่านลิงก์บนเว็บไซต์ของเรา

AI เป็นศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ โดยเฉพาะโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ AI เต็มรูปแบบคือปัญญาประดิษฐ์ ปัญญาประดิษฐ์เกิดขึ้นเมื่อเครื่องจักรมีความสามารถด้านการรับรู้ เกณฑ์มาตรฐานสำหรับ AI คือระดับของมนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้เหตุผล คำพูด และการมองเห็น

คุณสนใจที่จะเรียนรู้ทักษะปัญญาประดิษฐ์และกำลังมองหาหนังสือดีๆ ที่จะช่วยให้คุณเพิ่มพูนความเชี่ยวชาญด้าน AI ของคุณหรือไม่? ถ้าอย่างนั้นคุณก็มาถูกที่แล้ว

นี่คือรายชื่อหนังสือที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับผู้เริ่มต้น หนังสือเหล่านี้ได้รับการแนะนำเป็นอย่างยิ่งจากผู้เชี่ยวชาญ AI และมีประโยชน์สำหรับนักเรียนในการทำความเข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรม แหล่งข้อมูลเหล่านี้จะแนะนำให้คุณสร้างอาชีพของคุณในสาขาที่มีแนวโน้มนี้ และทำให้คุณเป็นนักพัฒนา AI ที่ดีขึ้น

หนังสือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้นถึงผู้เชี่ยวชาญ

ชื่อหนังสือ	ผู้เขียนชื่อ	ฉบับล่าสุด	สำนักพิมพ์	คะแนน	ลิงค์
Make Your Own Neural Network	ทาริก ราชิด	ฉบับที่ 1	เผยแพร่อย่างอิสระ		เรียนรู้เพิ่มเติม
Artificial Intelligence For Dummies	จอห์น พอล มุลเลอร์	ฉบับที่ 1	‎สำหรับหุ่นเชิด		เรียนรู้เพิ่มเติม
Machine Learning For Absolute Beginners	โอ ธีโอบอลด์	ฉบับที่ 2	กดกระจายพล็อต		เรียนรู้เพิ่มเติม
Superintelligence	Nick บอสทรอม	ฉบับย่อ	‎Audible สตูดิโอบนเสียง Brilliance		เรียนรู้เพิ่มเติม
ปัญญาประดิษฐ์	Stuart russell	พิมพ์ครั้งที่ 3	เพียร์สัน		เรียนรู้เพิ่มเติม

1) Make Your Own Neural Network

หนังสืออ้างอิงปัญญาประดิษฐ์เล่มนี้เป็นการเดินทางทีละขั้นตอนผ่านคณิตศาสตร์ของโครงข่ายประสาทเทียมและสร้างของคุณเองโดยใช้ Python ภาษาคอมพิวเตอร์

หนังสืออ้างอิงเล่มนี้จะพาคุณไปสู่การเดินทางที่สนุกสนานและไม่เร่งรีบ หนังสือเล่มนี้เริ่มต้นด้วยแนวคิดง่ายๆ และค่อยๆ สร้างความเข้าใจว่าโครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไร ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้การเขียนโค้ดด้วย Python และทำให้โครงข่ายประสาทเทียมของคุณนำเสนอโครงข่ายที่พัฒนาอย่างมืออาชีพ

---

2) Artificial Intelligence For Dummies

Artificial Intelligence เป็นหนังสือที่เขียนโดย John Paul Mueller และ Luca Massaron หนังสือเล่มนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นที่ชัดเจนเกี่ยวกับ AI และวิธีการใช้งานในปัจจุบัน

ภายในหนังสือเล่มนี้คุณจะได้เห็นภาพรวมของเทคโนโลยี นอกจากนี้ยังพูดถึงความเข้าใจผิดทั่วไปที่อยู่รอบตัวด้วย หนังสือเล่มนี้สำรวจการใช้ AI ในแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ ขอบเขต และประวัติของ AI

---

3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners เป็นหนังสือที่เขียนโดย Oliver Theobald หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมถึงบทต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง กล่องเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง การขัดข้อมูล การตั้งค่าข้อมูลของคุณ การวิเคราะห์การถดถอย นอกจากนี้ หนังสือเล่มนี้ยังครอบคลุมถึงการจัดกลุ่ม เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน เครือข่ายประสาทเทียม การสร้างแบบจำลองใน Pythonฯลฯ ซึ่งรวมถึงอัลกอริทึมต่างๆ เช่น การตรวจสอบแบบไขว้ การสร้างแบบจำลองแบบรวม การค้นหากริด วิศวกรรมฟีเจอร์ และการเข้ารหัสแบบ One-hot

---

4) Superintelligence

Superintelligence เป็นหนังสืออ้างอิงในอุดมคติที่เขียนโดย Stuart Russell และ Peter Norvig หนังสือเล่มนี้เป็นการแนะนำทฤษฎีและการปฏิบัติวิชา AI ที่ครอบคลุมและทันสมัยที่สุด

หนังสือ AI เล่มนี้จะช่วยให้ผู้อ่านได้รับข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับเทคโนโลยีล่าสุด นำเสนอแนวคิดในลักษณะที่เป็นหนึ่งเดียวกันมากขึ้น นอกจากนี้ หนังสือยังนำเสนอการเรียนรู้ของเครื่องจักร การเรียนรู้เชิงลึก ระบบตัวแทนหลายตัวสำหรับการเรียนรู้แบบถ่ายโอน หุ่นยนต์ และอื่นๆ อีกมากมาย

---

5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

หนังสือเล่มนี้นำเสนอทฤษฎีแนวคิดพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ มันทำหน้าที่เป็นสื่ออ้างอิงที่สมบูรณ์สำหรับผู้เริ่มต้น ช่วยนักศึกษาในหลักสูตรระดับปริญญาตรีหรือระดับบัณฑิตศึกษาสาขาปัญญาประดิษฐ์

ฉบับนี้ให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในด้านปัญญาประดิษฐ์จากฉบับที่แล้ว มีเรื่องสำคัญมากมาย การประยุกต์เทคโนโลยีเอไอ เช่น การใช้งานการรู้จำคำพูดเชิงปฏิบัติ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ หุ่นยนต์ในครัวเรือนที่มีการอธิบายโดยละเอียด

---

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

Artificial Intelligence Engines เป็นหนังสือที่เขียนโดย James V Stone หนังสือเล่มนี้อธิบายถึงอัลกอริทึมของ AI ในรูปแบบของเครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ซึ่งกำลังกำจัดข้อได้เปรียบดังกล่าวไปอย่างรวดเร็ว เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกใช้สำหรับแอปพลิเคชันทางธุรกิจมากมาย เช่น การวินิจฉัยโรคมะเร็ง การจดจำวัตถุ การจดจำเสียง การควบคุมหุ่นยนต์ หมากรุก โป๊กเกอร์ เป็นต้น

ในหนังสือเล่มนี้ จะอธิบายอัลกอริทึมการเรียนรู้เครือข่ายประสาทที่สำคัญ ตามด้วยการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์โดยละเอียด

---

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence เป็นหนังสือที่เขียนโดย Max Tegmark หนังสือเล่มนี้พูดถึงการเพิ่มขึ้นของ AI ว่ามีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอนาคตของเรามากกว่าเทคโนโลยีอื่นๆ ได้อย่างไร

หนังสือเล่มนี้ยังครอบคลุมทุกมุมมองหรือประเด็นที่มีการถกเถียงกันมากที่สุด กล่าวถึงความหมาย จิตสำนึก และขีดจำกัดสูงสุดทางกายภาพของชีวิตในจักรวาล

---

8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated เป็นหนังสือ AI ที่เขียนโดย Jon Kohn, Grant Beyleveld และ Aglae Basens หนังสือเล่มนี้พูดถึงความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์และประสิทธิภาพของอัลกอริทึมใหม่อันทรงพลังมากมาย Deep Learning Illustrated และนำเสนอเทคนิคเบื้องต้นของสาขาวิชาอย่างครบถ้วน

หนังสือเล่มนี้สามารถใช้เป็นคู่มืออ้างอิงที่เป็นประโยชน์สำหรับนักพัฒนา นักวิจัย นักวิเคราะห์ และนักศึกษาที่ต้องการนำไปใช้

---

9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies เป็นหนังสือที่เขียนโดย Anasse Bari, Mohamed Chaouchi และ Tommy Jung ด้วยความช่วยเหลือจากหนังสืออ้างอิงเล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแกนหลักของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

หนังสือเล่มนี้เสนอกรณีการใช้งานทั่วไปบางกรณีเพื่อช่วยคุณเริ่มต้น นอกจากนี้ยังครอบคลุมรายละเอียดเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลอง การจัดกลุ่มแบบ k-means นอกจากนี้ หนังสือเล่มนี้ยังให้คำแนะนำเกี่ยวกับเป้าหมายและแนวทางทางธุรกิจอีกด้วย

---

10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch เป็นหนังสือที่เขียนโดย Joel Gurus หนังสือเล่มนี้ช่วยให้คุณเรียนรู้คณิตศาสตร์และสถิติที่เป็นหัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้ทักษะการแฮ็กที่จำเป็นเพื่อเริ่มต้นเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หนังสือประกอบด้วยหัวข้อต่างๆ เช่น การนำ k-nearest neighbors มาใช้, naïve bayes, การถดถอยเชิงเส้นและลอจิสติกส์, ต้นไม้การตัดสินใจ และโมเดลการจัดกลุ่ม นอกจากนี้ คุณยังจะได้สำรวจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ, การวิเคราะห์เครือข่าย และอื่นๆ อีกมากมาย

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning เป็นหนังสือที่เขียนโดย Aurélien Géron หนังสือเล่มนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดและเครื่องมือสำหรับการสร้างระบบอัจฉริยะได้อย่างลึกซึ้ง

เอกสารอ้างอิงนี้ยังสอนเทคนิคต่างๆ ให้คุณอีกด้วย โดยเริ่มจากการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายและก้าวไปสู่โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะได้สำรวจโมเดลการฝึกอบรมหลายแบบ รวมถึงเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน แผนผังการตัดสินใจ ฟอเรสต์สุ่ม และวิธีการรวมกลุ่ม คุณยังสามารถเรียนรู้เทคนิคในการฝึกฝนและปรับขนาดโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกได้

---

12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Applied Artificial Intelligence เป็นหนังสือที่เขียนโดย Mariหยาเหยา, อเดลินโจว และมาร์ลีนเจีย หนังสือเล่มนี้เป็นคู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับผู้นำธุรกิจที่มีความหลงใหลในการใช้ประโยชน์จากความชาญฉลาดของเครื่องจักร สิ่งนี้ช่วยให้คุณเพิ่มผลผลิตขององค์กรและเพิ่มคุณภาพชีวิตในชุมชนของพวกเขา หนังสือเล่มนี้ยังช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจผ่านแอพพลิเคชั่น AI และ เรียนรู้เครื่อง.

---

13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

Prediction Machines เป็นหนังสือที่เขียนโดย Ajay Agrawal, Joshua Gans และ Avi Goldfarb หนังสือเล่มนี้พูดถึงหัวใจสำคัญของการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน นอกจากนี้ยังอธิบายด้วยว่าเครื่องมือทำนายผลช่วยเพิ่มผลผลิตได้อย่างไร เช่น การใช้งานเครื่องจักร การจัดการเอกสาร การสื่อสารกับลูกค้า ในตอนท้าย หนังสือเล่มนี้จะกล่าวถึงว่าการทำนายผลที่ดีขึ้นจะสร้างโอกาสให้กับโครงสร้างธุรกิจใหม่ได้อย่างไร

---

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI เป็นหนังสือที่เขียนโดย Paul R. Daugherty และ H. James Wilson หนังสือเล่มนี้พูดถึงแก่นแท้ของแนวคิด AI ซึ่งช่วยให้คุณเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจทั้งหมดภายในองค์กรเดียวได้

หนังสือเล่มนี้จะอธิบายว่าบริษัทต่างๆ ใช้กฎใหม่ของ AI อย่างไรเพื่อก้าวไปข้างหน้าในด้านนวัตกรรม นอกจากนี้ ยังอธิบายถึงบทบาทแบบผสมผสานระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร 6 ประเภทใหม่ที่บริษัทต่างๆ จะต้องพัฒนา

---

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

Archiหนังสือ Tects of Intelligence ประกอบด้วยบทสัมภาษณ์แบบเจาะลึกตัวต่อตัว ซึ่งผู้เขียน มาร์ติน ฟอร์ด เปิดเผยความจริงเบื้องหลังคำถามเหล่านี้ เขาได้ถ่ายทอดความคิดของผู้มีสติปัญญาเฉียบแหลมที่สุดในชุมชนปัญญาประดิษฐ์

หนังสือ AI เล่มนี้ช่วยรวบรวมความคิดเห็นของผู้มีชื่อเสียงในธุรกิจ AI เช่น Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis และ Yoshua Bengi คุณควรอ่านหนังสือเล่มนี้เพื่อรับความรู้เชิงลึกและอนาคตของสาขา AI

---

16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

หนังสือเรื่องปัญญาประดิษฐ์สำหรับมนุษย์ (AI) เป็นหนังสือที่เขียนโดย Jeff Heaton ในหนังสือเรื่องปัญญาประดิษฐ์เล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์พื้นฐาน เช่น มิติ การจัดกลุ่ม การคำนวณข้อผิดพลาด การไต่เขา เนลเดอร์ มีด และการถดถอยเชิงเส้น

หนังสือปัญญาประดิษฐ์เล่มนี้จะอธิบายอัลกอริทึมทั้งหมดโดยใช้การคำนวณเชิงตัวเลขจริงที่คุณสามารถทำได้ด้วยตัวเอง ทุกบทในหนังสือเล่มนี้มีตัวอย่างการเขียนโปรแกรม ตัวอย่างมีให้ใน Java, C#, Pythonและค. มีการวางแผนภาษาอื่นๆ

---

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 เป็นหนังสือที่เขียนโดย Michael E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson

หนังสือเล่มนี้รวบรวมจาก Harvard Business หลายร้อยเล่ม Revดูบทความและเลือกบทความที่สำคัญที่สุด หนังสือเล่มนี้ช่วยให้คุณเข้าใจความยินยอมต่างๆ ของ AI และวิธีการนำไปใช้

ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลขับเคลื่อนโดย ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ยังครอบคลุมบทเกี่ยวกับบล็อคเชนและความเป็นจริงเสริมอีกด้วย

---

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

หนังสือการเรียนรู้เชิงลึกนี้นำเสนอพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และแนวคิด และแนวคิดที่เกี่ยวข้องในพีชคณิตเชิงเส้น ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสารสนเทศ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร

หนังสือเล่มนี้บรรยายถึงเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกที่สำคัญมากมายที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม ซึ่งรวมถึงการปรับมาตรฐาน อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ การสร้างแบบจำลองลำดับ หนังสือเล่มนี้ยังนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการวิจัย เช่น แบบจำลองปัจจัยเชิงเส้น ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ แบบจำลองความน่าจะเป็นที่มีโครงสร้าง ฟังก์ชันพาร์ติชั่น เป็นต้น

---

19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python หนังสือ Machine Learning ช่วยให้คุณเข้าถึงโลกแห่งการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยให้คุณเรียนรู้แนวทางปฏิบัติและวิธีการที่ดีที่สุดในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพระบบและอัลกอริทึมของ Machine Learning

อยากทราบวิธีใช้งาน Python- จากนั้นคุณควรรับ Python การเรียนรู้ของเครื่อง หนังสือเล่มนี้ช่วยให้คุณเริ่มต้นใหม่ตั้งแต่ต้นหรือช่วยเพิ่มพูนความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

---

20) Deep Learning with R

Deep Learning with R แนะนำให้คุณรู้จักกับจักรวาลแห่งการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ไลบรารี Keras และอินเทอร์เฟซภาษา R มันเขียนไว้เพื่อ Python เป็นการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python โดยผู้สร้าง Keras และ Google

หนังสือช่วยคุณสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เชิงลึกของคุณ คุณยังสามารถฝึกฝนทักษะใหม่ของคุณด้วยแอปพลิเคชันที่ใช้ R ในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และแบบจำลองเชิงกำเนิด ยิ่งไปกว่านั้น เพื่อเรียนรู้หลักสูตรนี้ คุณไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน Machine Learning หรือ Deep Learning มาก่อน

คำถามที่พบบ่อย:

📚 หนังสือเล่มไหนดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์ (AI)?

ต่อไปนี้เป็นหนังสือปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุดบางเล่มสำหรับผู้เริ่มต้นจนถึงผู้เชี่ยวชาญ:

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

🏅 ทำไมต้องเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์?

การเรียนรู้ AI มีประโยชน์มากมาย ได้แก่:

• เพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต
• ปรับปรุงความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัย
• สามารถเพิ่มความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้
• ช่วยให้คุณสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ
• สามารถช่วยให้คุณสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
• คุณสามารถสร้างแบบจำลองและการทำนายที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้

🚀 ใครบ้างที่สามารถเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์ได้?

ใครๆ ก็สามารถเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์ได้ และไม่ใช่ทักษะเฉพาะที่คุณต้องมีในการเรียนรู้ AI