AI е науката и инженерството за създаване на интелигентни машини, особено интелигентни компютърни програми. Пълната форма на AI е изкуствен интелект. Изкуствен интелект съществува, когато една машина има познавателни способности. Бенчмаркът за ИИ е човешкото ниво по отношение на разсъжденията, речта и зрението.
Ето списък с най-добрите книги за изкуствен интелект, които трябва да бъдат част от библиотеката за начинаещи и напреднали в науката за данни.
1) Изкуствен интелект за манекени
Изкуствен интелект е книга, написана от Джон Пол Мюлер и Лука Масарон. Книгата предоставя ясно въведение в AI и как се използва днес.
В тази книга ще получите общ преглед на технологията. Той също така говори за често срещаните заблуди около него. Книгата изследва използването на ИИ в компютърни приложения, обхват и история на ИИ.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon2) Направете своя собствена невронна мрежа
Този справочник за изкуствен интелект е поетапно пътешествие през математиката на невронните мрежи и създаване на собствени, използвайки компютърния език на Python.
Този справочник ви отвежда на забавно и небързо пътуване. Книгата започва с много прости идеи и постепенно изгражда разбиране за това как работят невронните мрежи. В тази книга ще се научите също така да кодирате в Python и да направите вашата невронна мрежа да предлага професионално развити мрежи.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon3) Суперинтелигентност
Superintelligence е идеален справочник, написан от Стюарт Ръсел и Питър Норвиг. Тази книга е най-изчерпателното, актуално въведение в теорията и практиката на предмета за ИИ.
Тази книга за изкуствен интелект запознава читателите с най-новите технологии, представя концепции по по-унифициран начин. Книгата предлага още машинно обучение, задълбочено обучение, трансферни системи за обучение с много агенти, роботика и др.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon4) Изкуствен интелект: модерен подход
Тази книга предлага основна концептуална теория за изкуствения интелект. Той действа като пълен справочен материал за начинаещи. Той помага на студентите в курсове за бакалавърска или магистърска степен по изкуствен интелект.
Това издание ви дава подробна информация за промените, настъпили в областта на изкуствения интелект от последното му издание. Има много важни приложения на AI технологията като внедряване на практическо разпознаване на реч, машинен превод, домакински роботи, които са обяснени подробно.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon5) Двигатели за изкуствен интелект: Урок за въвеждане в математиката на дълбокото обучение
Двигатели за изкуствен интелект е книга, написана от Джеймс V Стоун. Книгата обяснява как AI алгоритмите, под формата на дълбоки невронни мрежи. Бързо елиминира това предимство. Дълбоките невронни мрежи се използват за много бизнес приложения като диагноза рак, разпознаване на обекти, разпознаване на реч, роботизиран контрол, шах, покер и др.
В тази книга са обяснени ключовите алгоритми за обучение на невронни мрежи, последвани от подробни математически анализи.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon6) Живот 3.0: Да бъдеш човек в ерата на изкуствения интелект
Живот 3.0: Да бъдеш човек в ерата на изкуствения интелект е книга, написана от Макс Тегмарк. Книгата разказва за възхода на AI как той има потенциала да трансформира нашето бъдеще повече от която и да е друга технология.
Тази книга също обхваща пълния набор от гледни точки или най-противоречивите въпроси. Той говори за значението, съзнанието и крайните физически ограничения на живота в космоса.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon7) Машинно обучение за абсолютно начинаещи
Машинното обучение за абсолютно начинаещи е книга, написана от Оливър Теобалд. Книгата обхваща глави като Какво е машинно обучение, видове машинно обучение, инструментариум за машинно обучение, пречистване на данни, настройка на вашите данни, регресионен анализ. Книгата също така обхваща клъстериране, поддръжка на векторни машини, изкуствени невронни мрежи, изграждане на модел в Python и др. Включва алгоритми като кръстосана проверка, моделиране на ансамбли, търсене в мрежа, инженеринг на функции и кодиране с едно горещо действие.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon8) Илюстрирано дълбоко обучение
Deep Learning Illustrated е книга за изкуствен интелект, написана от Джон Кон, Грант Бейлевелд и Аглае Басенс. Тази книга говори за много мощни нови възможности за изкуствен интелект и производителност на алгоритъма. Deep Learning Illustrated и предлага цялостно въведение в техниките на дисциплината.
Тази книга може да служи като практически справочник за разработчици, изследователи, анализатори и студенти, които искат да я прилагат.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon9) Предсказуем анализ за манекени
„Предсказуем анализ за манекени“ е книга, написана от Анасе Бари, Мохамед Чаучи и Томи Юнг. С помощта на този справочник ще научите за същността на прогнозната аналитика.
Книгата предлага няколко често използвани случая, за да ви помогне да започнете. Той също така обхваща подробности за моделирането, k-означава групиране. Книгата също така дава съвети за бизнес цели и подходи.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon10) Наука за данни от нулата: Първи принципи с Python
Data Science from Scratch е книга, написана от Джоел Гурус. Тази книга ви помага да научите математика и статистика, която е в основата на науката за данните. Също така ще научите хакерски умения, от които се нуждаете, за да започнете като учен по данни.
Книгите включват теми като внедряване на най-близките съседи, наивни байеси, линейна и логистична регресия, дървета за вземане на решения и модели на клъстериране. Също така ще можете да изследвате обработката на естествен език, мрежовия анализ и т.н.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon11) Практическо машинно обучение
Практическото машинно обучение е книга, написана от Aurélien Géron. Книгата ви помага да придобиете интуитивно разбиране на концепциите и инструментите за изграждане на интелигентни системи.
Този справочен материал също ви учи на техники, започвайки с проста линейна регресия и преминавайки към дълбоки невронни мрежи. В тази книга ще разгледате и няколко учебни модела, включително машини за подпомагане на вектори, дървета за вземане на решения, случайни гори и методи на ансамбъл. Можете също така да научите техники за обучение и мащабиране на дълбоки невронни мрежи.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon12) Приложен изкуствен интелект: Наръчник за бизнес лидери
Приложен изкуствен интелект е книга, написана от Мария Яо, Аделин Джоу и Марлене Джиа. Тази книга е практическо ръководство за бизнес лидери, които са запалени по отношение на използването на машинния интелект. Това ви помага да подобрите производителността на техните организации и да повишите качеството на живот в техните общности. Книгата също така ви помага да вземате бизнес решения чрез приложения на ИИ и машинно обучение.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon13) Машини за прогнозиране: простата икономика на изкуствения интелект
Prediction Machines е книга, написана от Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб. Книгата разказва за сърцето на вземането на решения при несигурност. Той също така обяснява как инструментите за предвиждане увеличават производителността - работа с машини, работа с документи, комуникация с клиенти. В крайна сметка книгата обсъжда как по-доброто предвиждане създава възможности за нови бизнес структури.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon14) Човек + машина: Преосмисляне на работата в ерата на AI
Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI е книга, написана от Пол Р. Догерти и Х. Джеймс Уилсън. Книгата разказва за същността на парадигмата на ИИ, която ви помага да промените трансформацията на всички бизнес процеси в рамките на една организация.
Книгата обяснява как компаниите използват новите правила на ИИ, за да продължат напред в иновациите. Той също така описва шест изцяло нови типа хибридни човешки + машинни роли, които всяка компания трябва да разработи.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon15) Архитекти на разузнаването: Истината за ИИ от хората, които го изграждат
Архитектите на разузнаването съдържат поредица от задълбочени, индивидуални интервюта, където авторът Мартин Форд разкрива истината зад тези въпроси. Той е дал мисли за най-ярките умове в общността на изкуствения интелект.
Тази книга за AI помага да се съберат мненията на светилата на бизнеса с AI, като Стюарт Ръсел, Родни Брукс, Демис Хасабис и Йошуа Бенги. Трябва да прочетете тази книга, за да получите задълбочени познания и бъдещето на областта на ИИ.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon16) Изкуствен интелект за хората: основни алгоритми
Изкуствен интелект за хората е книга, написана от Джеф Хийтън. В тази книга за AI ще научите за основните алгоритми за изкуствен интелект. Като размерност, групиране, изчисляване на грешки, изкачване на хълм, Nelder Mead и линейна регресия.
Тази книга за изкуствен интелект обяснява всички алгоритми, като използва действителни цифрови изчисления, които можете да извършите сами. Всяка глава в тази книга включва пример за програмиране. Понастоящем се предоставят примери за Java, C #, Python и C. Други планирани езици.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon17) HBR's 10 Must Reads за AI, Analytics и New Machine Age
HBR's 10 Must Reads за AI, Analytics и New Machine Age е книга, написана от Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.
Книгата е разчела стотици статии от Harvard Business Review и избра най-важните от тях. Тази книга ви помага да разберете различни съгласия за изкуствен интелект и как да ги приемате.
В тази книга ще научите наука за данни, движена от изкуствен интелект и машинно обучение. Той също така обхваща глави за блокчейна и разширената реалност.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon18) TensorFlow за 1 ден: Направете своя собствена невронна мрежа
TensorFlow е най-популярната библиотека за дълбоко обучение, предлагана на пазара. Той има най-автентичната функция за изчисления на графики, която ви помага да визуализирате и проектирате невронна мрежа. Тази полезна книга за машинно обучение предлага както навивки, така и повтаряща се невронна мрежа.
Моделите за машинно обучение, поддържани от TensorFlow, като Deep Learning Classification, Boston Tree и wipe & deep layer методи са описани в книгата. Книгата включва пълни професионални практики за задълбочено обучение с подробни примери.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon19) Дълбоко обучение (серия Адаптивно изчисление и машинно обучение)
Тази книга за задълбочено обучение предлага математическа и концептуална основа и подходящи концепции в линейната алгебра, теорията на вероятностите и информацията и машинното обучение.
Книгата описва много важни техники за дълбоко обучение, широко използвани в индустрията, което включва регуларизация, алгоритми за оптимизация, моделиране на последователности. Тази книга също така предлага информация, свързана с изследванията, като линейни факторни модели, автокодери, структурирани вероятностни модели, дялова функция и др.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon20) Машинно обучение на Python, първо издание
Книгата за машинно обучение на Python ви дава достъп до света на прогнозния анализ. Помага ви да научите най-добрите практики и методи за подобряване и оптимизиране на системите и алгоритмите за машинно обучение.
Иска ли да разберете как да използвате Python? След това трябва да изберете Python Machine Learning. Книгата ви помага да започнете от нулата или ви помага да разширите знанията си в областта на данните.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon21) Deep Learning with R
Deep Learning with R introduces you to a universe of deep learning using the Keras library and its R language interface. It is written for Python as Deep Learning with Python by Keras creator and Google.
The books help you set up your deep-learning environment. You can also practice your new skills with R-based applications in computer vision, natural language processing, and generative models. Moreover, to learn this course, you don't need any previous experience of machine learning or deep learning.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon