21 Cuốn Sách Trí Tuệ Nhân Tạo Hay Nhất (Cập nhật 2025)

Chúng tôi là độc giả được hỗ trợ và có thể kiếm được hoa hồng khi bạn mua thông qua các liên kết trên trang web của chúng tôi

AI là khoa học và kỹ thuật tạo ra những cỗ máy thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh. Dạng đầy đủ của AI là Trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo tồn tại khi một cỗ máy có khả năng nhận thức. Điểm chuẩn cho AI là trình độ của con người liên quan đến lý luận, lời nói và tầm nhìn.

Bạn có muốn học các kỹ năng về Trí tuệ nhân tạo và đang tìm kiếm một cuốn sách hay nào đó sẽ giúp bạn nâng cao chuyên môn về AI của mình không? Vậy bạn đã đến đúng chỗ.

Dưới đây là danh sách tuyển chọn những cuốn sách hay nhất để học Trí tuệ nhân tạo cho người mới bắt đầu. Những cuốn sách này được các chuyên gia AI đánh giá cao và rất hữu ích cho sinh viên nắm bắt các nguyên tắc cơ bản về lập trình. Những tài nguyên này sẽ hướng dẫn bạn xây dựng sự nghiệp của mình trong lĩnh vực đầy hứa hẹn này và giúp bạn trở thành nhà phát triển AI giỏi hơn.

Sách AI hay nhất dành cho người mới bắt đầu đến chuyên gia

Tên sách	tác giả Tên	Phiên bản mới nhất	Nhà xuất bản	Đánh giá	liên kết
Make Your Own Neural Network	Tariq Rashid	Ấn bản đầu tiên	Xuất bản độc lập		Tìm hiểu thêm
Artificial Intelligence For Dummies	John Paul Mueller	Ấn bản đầu tiên	‎Dành cho người giả		Tìm hiểu thêm
Machine Learning For Absolute Beginners	Ôi Theobald	Tái bản lần 2	Máy ép biểu đồ phân tán		Tìm hiểu thêm
Superintelligence	Nick bostrom	Phiên bản không rút gọn	‎Audible Studios trên âm thanh Brilliance		Tìm hiểu thêm
Trí tuệ nhân tạo	Stuart russell	Ấn bản thứ 3	Pearson		Tìm hiểu thêm

1) Make Your Own Neural Network

Cuốn sách tham khảo về Trí tuệ nhân tạo này là hành trình từng bước tìm hiểu toán học của mạng lưới thần kinh và tự bạn thực hiện bằng cách sử dụng Python ngôn ngữ máy tính.

Cuốn sách tham khảo này sẽ đưa bạn vào một cuộc hành trình vui vẻ và không hề vội vã. Cuốn sách bắt đầu với những ý tưởng rất đơn giản và dần dần xây dựng sự hiểu biết về cách thức hoạt động của mạng lưới thần kinh. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ học cách viết mã trong Python và biến mạng lưới thần kinh của bạn thành mạng lưới được phát triển chuyên nghiệp.

---

2) Artificial Intelligence For Dummies

Trí tuệ nhân tạo là cuốn sách được viết bởi John Paul Mueller và Luca Massaron. Cuốn sách cung cấp phần giới thiệu rõ ràng về AI và cách nó được sử dụng ngày nay.

Trong cuốn sách này, bạn sẽ có được cái nhìn tổng quan về công nghệ. Nó cũng nói về những quan niệm sai lầm phổ biến xung quanh nó. Cuốn sách khám phá việc sử dụng AI trong các ứng dụng máy tính, phạm vi và lịch sử của AI.

---

3) Machine Learning For Absolute Beginners

Machine Learning For Absolute Beginners là một cuốn sách do Oliver Theobald viết. Cuốn sách bao gồm các chương như Học máy là gì, các loại học máy, hộp công cụ học máy, dọn dẹp dữ liệu thiết lập dữ liệu của bạn, phân tích hồi quy. Cuốn sách cũng bao gồm phân cụm, máy vectơ hỗ trợ, mạng nơ-ron nhân tạo, Xây dựng mô hình trong Pythonv.v. Nó bao gồm các thuật toán như Kiểm tra chéo, Mô hình tổng hợp, Tìm kiếm lưới, Kỹ thuật tính năng và Mã hóa một lần.

---

4) Superintelligence

Superintelligence là một cuốn sách tham khảo lý tưởng được viết bởi Stuart Russell và Peter Norvig. Cuốn sách này là phần giới thiệu toàn diện, cập nhật nhất về lý thuyết và thực hành của chủ đề AI.

Cuốn sách AI này mang đến cho người đọc những cập nhật về công nghệ mới nhất, trình bày các khái niệm một cách thống nhất hơn. Cuốn sách cũng cung cấp về học máy, học sâu, hệ thống đa tác nhân học chuyển giao, robot, v.v.

---

5) Artificial Intelligence: A Modern Approach

Cuốn sách này cung cấp một lý thuyết khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo. Nó hoạt động như tài liệu tham khảo đầy đủ cho người mới bắt đầu. Nó giúp sinh viên trong các khóa học đại học hoặc sau đại học về Trí tuệ nhân tạo.

Ấn bản này cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về những thay đổi đã diễn ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo kể từ ấn bản trước. Có nhiều điều quan trọng ứng dụng công nghệ AI như triển khai thực tế nhận dạng giọng nói, dịch máy, robot gia đình được giải thích chi tiết.

---

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

Công cụ trí tuệ nhân tạo là cuốn sách được viết bởi James V Stone. Cuốn sách giải thích cách thức thuật toán AI, dưới dạng mạng lưới thần kinh sâu. Nó đang nhanh chóng loại bỏ lợi thế đó. Mạng lưới thần kinh sâu sử dụng cho nhiều ứng dụng kinh doanh như chẩn đoán ung thư, nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói, điều khiển robot, cờ vua, poker, v.v.

Trong cuốn sách này, các thuật toán học mạng thần kinh quan trọng được giải thích, sau đó là các phân tích toán học chi tiết.

---

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

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence là một cuốn sách được viết bởi Max Tegmark. Cuốn sách nói về sự phát triển của AI vì nó có tiềm năng biến đổi tương lai của chúng ta hơn bất kỳ công nghệ nào khác.

Cuốn sách này cũng bao gồm đầy đủ các quan điểm hoặc các vấn đề gây tranh cãi nhất. Nó nói về ý nghĩa, ý thức và những giới hạn vật lý tối thượng đối với sự sống trong vũ trụ.

---

8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated là một cuốn sách về AI được viết bởi Jon Kohn, Grant Beyleveld và Aglae Basens. Cuốn sách này nói về nhiều khả năng trí tuệ nhân tạo mới và hiệu suất thuật toán mạnh mẽ. Deep Learning Illustrated và cung cấp phần giới thiệu đầy đủ về các kỹ thuật của môn học.

Cuốn sách này có thể phục vụ như một hướng dẫn tham khảo thực tế cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu, nhà phân tích và sinh viên muốn áp dụng nó.

---

9) Predictive Analytics For Dummies

Predictive Analytics For Dummies là cuốn sách được viết bởi Anasse Bari, Mohamed Chaouchi và Tommy Jung. Với sự trợ giúp của cuốn sách tham khảo này, bạn sẽ tìm hiểu về cốt lõi của phân tích dự đoán.

Cuốn sách cung cấp một số trường hợp sử dụng phổ biến để giúp bạn bắt đầu. Nó cũng đề cập đến các chi tiết về mô hình hóa, phân cụm k-means. Cuốn sách cũng cung cấp các mẹo về mục tiêu và cách tiếp cận kinh doanh.

---

10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Khoa học dữ liệu từ đầu là cuốn sách được viết bởi Joel Gurus. Cuốn sách này giúp bạn học toán và thống kê, vốn là cốt lõi của khoa học dữ liệu. Bạn cũng sẽ học các kỹ năng hack cần thiết để bắt đầu trở thành nhà khoa học dữ liệu.

Sách bao gồm các chủ đề như triển khai k-nearest neighbors, naïve bayes, hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định và mô hình cụm. Bạn cũng có thể khám phá xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích mạng, v.v.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning là một cuốn sách do Aurélien Géron viết. Cuốn sách giúp bạn có được sự hiểu biết trực quan về các khái niệm và công cụ để xây dựng các hệ thống thông minh.

Tài liệu tham khảo này cũng dạy cho bạn các kỹ thuật, bắt đầu bằng hồi quy tuyến tính đơn giản và tiến tới mạng lưới thần kinh sâu. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ khám phá một số mô hình đào tạo, bao gồm máy vectơ hỗ trợ, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và phương pháp tập hợp. Bạn cũng có thể tìm hiểu các kỹ thuật đào tạo và mở rộng mạng lưới thần kinh sâu.

---

12) Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders

Trí tuệ nhân tạo ứng dụng là cuốn sách được viết bởi Mariya Yao, Adelyn Chu và Marlene Jia. Cuốn sách này là hướng dẫn thực tế dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đam mê tận dụng trí thông minh của máy. Điều này giúp bạn nâng cao năng suất của tổ chức và nâng cao chất lượng cuộc sống trong cộng đồng của họ. Cuốn sách còn giúp bạn đưa ra quyết định kinh doanh thông qua ứng dụng AI và học máy.

---

13) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

Máy dự đoán là cuốn sách được viết bởi Ajay Agrawal, Joshua Gans và Avi Goldfarb. Cuốn sách nói về trọng tâm của việc đưa ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Nó cũng giải thích cách các công cụ dự đoán tăng năng suất – vận hành máy móc, xử lý tài liệu, giao tiếp với khách hàng. Cuối cùng, cuốn sách thảo luận về cách dự đoán tốt hơn sẽ tạo ra cơ hội cho các cấu trúc kinh doanh mới.

---

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

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI là một cuốn sách được viết bởi Paul R. Daugherty và H. James Wilson. Cuốn sách nói về bản chất của mô hình AI, giúp bạn chuyển đổi quá trình chuyển đổi của tất cả các quy trình kinh doanh bên trong một tổ chức duy nhất.

Cuốn sách giải thích cách các công ty sử dụng các quy tắc mới của AI để tiến lên phía trước trong đổi mới. Nó cũng mô tả sáu loại vai trò lai giữa con người và máy móc hoàn toàn mới mà mọi công ty phải phát triển.

---

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

ArchiKiến thức của Trí thông minh bao gồm một loạt các cuộc phỏng vấn chuyên sâu, trực tiếp, trong đó tác giả, Martin Ford, tiết lộ sự thật đằng sau những câu hỏi này. Anh ấy đã đưa ra những suy nghĩ của những bộ óc thông minh nhất trong cộng đồng Trí tuệ nhân tạo.

Cuốn sách AI này giúp thu thập ý kiến ​​của những ngôi sao sáng trong ngành kinh doanh AI, như Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis và Yoshua Bengi. Bạn nên đọc cuốn sách này để có được kiến ​​thức chuyên sâu và tương lai của lĩnh vực AI.

---

16) Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms

Trí tuệ nhân tạo cho con người là cuốn sách được viết bởi Jeff Heaton. Trong cuốn sách AI này, bạn sẽ tìm hiểu về các thuật toán Trí tuệ nhân tạo cơ bản. Giống như chiều, phân cụm, tính toán lỗi, leo đồi, Nelder Mead và hồi quy tuyến tính.

Cuốn sách Trí tuệ nhân tạo này giải thích tất cả các thuật toán sử dụng các phép tính số thực tế mà bạn có thể tự thực hiện. Mỗi chương trong cuốn sách này đều có một ví dụ về lập trình. Ví dụ hiện được cung cấp trong Java, C#, Pythonvà C. Các ngôn ngữ khác được lên kế hoạch.

---

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 là cuốn sách được viết bởi Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

Cuốn sách đã tổng hợp hàng trăm kinh nghiệm của Harvard Business Review bài viết và lựa chọn những bài quan trọng nhất. Cuốn sách này giúp bạn hiểu các sự đồng ý khác nhau của AI và cách áp dụng chúng.

Trong cuốn sách này, bạn sẽ học về khoa học dữ liệu, được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo và học máy. Nó cũng bao gồm các chương về blockchain và thực tế tăng cường.

---

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

Cuốn sách học sâu này cung cấp nền tảng toán học và khái niệm cũng như các khái niệm liên quan về đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất và thông tin cũng như học máy.

Cuốn sách mô tả nhiều kỹ thuật deep learning quan trọng được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp, bao gồm chính quy hóa, thuật toán tối ưu hóa, mô hình hóa trình tự. Cuốn sách này cũng cung cấp thông tin liên quan đến nghiên cứu như mô hình nhân tố tuyến tính, bộ mã hóa tự động, mô hình xác suất có cấu trúc, hàm phân vùng, v.v.

---

19) Python Machine Learning, 1st Edition

Python Sách Machine Learning cung cấp cho bạn quyền truy cập vào thế giới phân tích dự đoán. Sách giúp bạn tìm hiểu các phương pháp và thực hành tốt nhất để cải thiện và tối ưu hóa các hệ thống và thuật toán học máy.

Muốn tìm hiểu cách sử dụng Python? Sau đó bạn nên nhấc máy Python Học máy. Cuốn sách giúp bạn bắt đầu lại từ đầu hoặc giúp bạn mở rộng kiến ​​thức về khoa học dữ liệu của mình.

---

20) Deep Learning with R

Deep Learning with R giới thiệu cho bạn thế giới học sâu bằng thư viện Keras và giao diện ngôn ngữ R của nó. Nó được viết cho Python như Học sâu với Python bởi người sáng tạo Keras và Google.

Những cuốn sách giúp bạn thiết lập môi trường học tập sâu của mình. Bạn cũng có thể thực hành các kỹ năng mới của mình với các ứng dụng dựa trên R trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình tổng quát. Hơn nữa, để học khóa học này, bạn không cần bất kỳ kinh nghiệm nào về học máy hoặc học sâu trước đó.

Hỏi đáp:

📚 Cuốn sách nào tốt nhất để học Trí tuệ nhân tạo (AI)?

Sau đây là một số cuốn sách về Trí tuệ nhân tạo hay nhất dành cho người mới bắt đầu đến chuyên gia:

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

🏅 Tại sao nên học trí tuệ nhân tạo?

Có rất nhiều lợi ích khi học AI, bao gồm:

• Tăng hiệu quả và năng suất.
• Cải thiện an toàn và an ninh.
• Có khả năng tăng khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu.
• Nó giúp bạn tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới.
• Nó có thể giúp bạn tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn.
• Bạn có thể tạo các mô hình và dự đoán chính xác hơn.

🚀 Ai có thể học Trí tuệ nhân tạo?

Bất kỳ ai cũng có thể học Trí tuệ nhân tạo và đó không phải là bộ kỹ năng cụ thể mà bạn cần có để học AI.