AI là khoa học và kỹ thuật tạo ra các máy móc 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. Tiêu chuẩn cho AI là cấp độ con người liên quan đến lý luận, lời nói và tầm nhìn. Show
Dưới đây là danh sách các Sách về AI Hàng đầu được tuyển chọn nên là một phần của bất kỳ người mới bắt đầu nào trong thư viện dành cho Người học Khoa học Dữ liệu nâng cao. 1) Trí tuệ nhân tạo cho hình nộm Trí tuệ nhân tạo là cuốn sách được viết bởi John Paul Mueller và Luca Massaron. Cuốn sách giới thiệu rõ ràng về AI và cách nó được sử dụng ngày nay. Bên trong cuốn sách này, bạn sẽ có một 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. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon 2) Tạo mạng thần kinh của riêng bạnCuốn sách tham khảo Trí tuệ nhân tạo này là một cuộc hành trình từng bước thông qua toán học của mạng nơ-ron và tự tạo bằng cách sử dụng ngôn ngữ máy tính Python. Cuốn sách tham khảo này sẽ đưa bạn vào một cuộc hành trình thú vị và không hề mệt mỏi. Cuốn sách bắt đầu với những ý tưởng rất đơn giản, và dần dần xây dựng sự hiểu biết về cách mạng lưới thần kinh hoạt động. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ học cách viết mã bằng Python và làm cho mạng nơ-ron của bạn để cung cấp các mạng được phát triển chuyên nghiệp. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon3) Sự thông minhSuperintelligence 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 nhất, cập nhật nhất về lý thuyết và thực hành của chủ đề AI. Cuốn sách về AI này mang đến cho người đọc thông tin cập nhật về các công nghệ mới nhất, trình bày các khái niệm một cách thống nhất hơn. Cuốn sách cũng cung cấp học máy, học sâu, học chuyển giao hệ thống đa tác nhân, người máy, v.v. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon4) Trí tuệ nhân tạo: Phương pháp tiếp cận hiện đạiCuốn sách này đưa ra một lý thuyết khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo. Nó hoạt động như một tài liệu tham khảo đầy đủ cho người mới bắt đầu. Nó giúp sinh viên trong các khóa học cấp 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 từ ấn bản trước. Có rất nhiều ứng dụng quan trọng của công nghệ AI như triển khai nhận dạng giọng nói thực tế, dịch máy, rô bốt gia dụng được giải thích chi tiết. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon5) Công cụ trí tuệ nhân tạo: Hướng dẫn giới thiệu về Toán học của Học sâuCông cụ trí tuệ nhân tạo là một cuốn sách được viết bởi James V Stone. Cuốn sách giải thích cách thức các thuật toán AI, dưới dạng mạng thần kinh sâu. Nó đang nhanh chóng loại bỏ lợi thế đó. Mạng thần kinh sâu sử dụng cho nhiều ứng dụng kinh doanh như chẩn đoán ung thư, nhận dạng vật thể, nhận dạng giọng nói, điều khiển robot, cờ vua, poker, v.v. Trong cuốn sách này, các thuật toán học mạng nơ-ron quan trọng được giải thích, sau đó là các phân tích toán học chi tiết. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon6) Cuộc sống 3.0: Là con người trong thời đại trí tuệ nhân tạoCuộc sống 3.0: Là con người trong thời đại trí tuệ nhân tạo là cuốn sách được viết bởi Max Tegmark. Cuốn sách nói về sự trỗi dậy của AI như thế nào 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 cuối cùng đối với sự sống trong vũ trụ. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon7) Học máy cho người mới bắt đầuHọc máy cho người mới bắt đầu tuyệt đối là cuốn sách được viết bởi Oliver Theobald. Cuốn sách bao gồm các chương như Học máy là gì, các loại học máy, hộp công cụ học máy, lọc dữ liệu để thiết lập dữ liệu của bạn, phân tích hồi quy. Cuốn sách cũng bao gồm phân cụm, hỗ trợ máy vectơ, mạng nơ-ron nhân tạo, Xây dựng mô hình bằng Python, v.v. Nó bao gồm các thuật toán như Xác thực chéo, Lập mô hình gộp, Tìm kiếm theo lưới, Kỹ thuật tính năng và Mã hóa một nóng. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon8) Học sâu được minh họaDeep 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 mạnh mẽ và hiệu suất của thuật toán. Deep Learning Illustrated và cung cấp giới thiệu đầy đủ về các kỹ thuật của môn học. Cuốn sách này có thể dùng 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. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon9) Phân tích dự đoán cho hình nộmPhân tích dự đoán cho người giả là một 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 đưa ra một số trường hợp sử dụng phổ biến để giúp bạn bắt đầu. Nó cũng bao gồm các chi tiết về mô hình hóa, phân cụm k-mean. Cuốn sách cũng cung cấp những lời khuyên về mục tiêu và cách tiếp cận kinh doanh. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon10) Khoa học dữ liệu từ Scratch: Nguyên tắc đầu tiên với PythonKhoa học dữ liệu từ Scratch là một cuốn sách được viết bởi Joel Gurus. Cuốn sách này giúp bạn học toán và thống kê là cốt lõi của khoa học dữ liệu. Bạn cũng sẽ học các kỹ năng hack mà bạn cần để bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Sách bao gồm các chủ đề như triển khai k-láng giềng gần nhất, bayes ngây thơ, hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định và mô hình phân cụm. Bạn cũng sẽ có thể khám phá quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích mạng, v.v. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon11) Học máy thực hànhHọc máy thực hành là một cuốn sách được viết bởi Aurélien Géron. Cuốn sách giúp bạn hiểu biết trực quan về các khái niệm và công cụ để xây dựng hệ thống thông minh. Tài liệu tham khảo này cũng dạy bạn các kỹ thuật, bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản và tiến dần đến các mạng nơ-ron sâu. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ khám phá một số mô hình đào tạo, bao gồm máy vector hỗ trợ, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và phương pháp tổng hợp. Bạn cũng có thể học các kỹ thuật để đào tạo và mở rộng mạng nơ-ron sâu. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon12) Trí tuệ nhân tạo ứng dụng: Cẩm nang dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệpTrí tuệ nhân tạo ứng dụng là cuốn sách được viết bởi Mariya Yao, Adelyn Zhou và Marlene Jia. Cuốn sách này là một hướng dẫn thực tế cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đam mê tận dụng trí tuệ máy móc. Điều này giúp bạn nâng cao năng suất của các tổ chức của họ và nâng cao chất lượng cuộc sống trong cộng đồng của họ. Cuốn sách cũng giúp bạn đưa ra các quyết định kinh doanh thông qua các ứng dụng của AI và máy học. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon13) Máy dự đoán: Kinh tế học đơn giản của trí tuệ nhân tạoMáy dự đoán là một cuốn sách được viết bởi Ajay Agrawal, Joshua Gans và Avi Goldfarb. Cuốn sách nói về trung 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 tạo ra cơ hội cho cấu trúc kinh doanh mới. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon14) Con người + Máy móc: Tưởng tượng lại công việc trong thời đại AIHuman + Machine: Reimagining Work in the Age of AI là cuốn sách được viết bởi Paul R. Daugherty và H. James Wilson. Cuốn sách nói về bản chất của mô hình AI, thứ giúp bạn thay đổi là sự 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 đang sử dụng các quy tắc mới của AI để đi trước đổi mới. Nó cũng mô tả sáu loại vai trò lai giữa người và máy hoàn toàn mới mà mọi công ty phải phát triển. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon15) Kiến trúc sư trí tuệ: Sự thật về AI từ những người xây dựng nóArchitects of Intelligence chứa một loạt các cuộc phỏng vấn chuyên sâu, trực tiếp, nơi tác giả, Martin Ford, tiết lộ sự thật đằng sau những câu hỏi này. Ông đã đưa ra những suy nghĩ của những bộ óc sáng giá nhất trong cộng đồng Trí tuệ nhân tạo. Cuốn sách về AI này giúp thu thập ý kiến của những người nổi tiếng trong lĩnh vực kinh doanh AI, như Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis và Yoshua Bengi. Bạn nên đọc cuốn sách này để có kiến thức chuyên sâu và tương lai của lĩnh vực AI. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon16) Trí tuệ nhân tạo cho con người: Các thuật toán cơ bảnTrí tuệ nhân tạo cho con người là một 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. Như kích thước, 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 bao gồm một ví dụ lập trình. Các ví dụ hiện được cung cấp bằng Java, C #, Python và C. Các ngôn ngữ khác được lên kế hoạch. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon17) 10 điều phải đọc của HBR về AI, Analytics và thời đại máy móc mới10 điều phải đọc của HBR về AI, Analytics và Kỷ nguyên Máy mới là cuốn sách được viết bởi Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson. Cuốn sách đã tổng hợp hàng trăm bài báo của Tạp chí Kinh doanh Harvard và chọn ra những bài quan trọng nhất. Cuốn sách này giúp bạn hiểu nhiều sự đồng ý của AI và cách chấp nhận chúng. Trong cuốn sách này, bạn sẽ học khoa học dữ liệu, được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo và máy học. Nó cũng bao gồm các chương về blockchain và thực tế tăng cường. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon18) TensorFlow trong 1 ngày: Tạo mạng thần kinh của riêng bạnTensorFlow là Thư viện học sâu phổ biến nhất hiện có trên thị trường. Nó có tính năng tính toán đồ thị xác thực nhất giúp bạn hình dung và thiết kế mạng nơ-ron. Cuốn sách Máy học hữu ích này cung cấp cả tích chập cũng như mạng Neural tái diễn. Các mô hình học máy được TensorFlow hỗ trợ như Phân loại học sâu, Cây Boston, và phương pháp lớp sâu & quét đều được đề cập trong cuốn sách. Cuốn sách bao gồm đầy đủ các bài thực hành học sâu chuyên nghiệp với các ví dụ chi tiết. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon19) Học sâu (loạt bài Máy tính và Máy học thích ứng)Cuốn sách học sâu này cung cấp nền tảng toán học và khái niệm cũng như các khái niệm có liên quan trong đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất và thông tin cũng như học máy. Cuốn sách mô tả nhiều kỹ thuật học sâu 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, mã tự động, mô hình xác suất có cấu trúc, hàm phân vùng, v.v. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon20) Học máy Python, Phiên bản đầu tiênCuốn sách Học máy Python cung cấp cho bạn quyền truy cập vào thế giới phân tích dự đoán. Nó giúp bạn tìm hiểu các phương pháp và thực tiễn tốt nhất để cải thiện và tối ưu hóa các hệ thống và thuật toán máy học. Bạn muốn tìm hiểu cách sử dụng Python? Sau đó, bạn nên chọn Học máy Python. Cuốn sách giúp bạn bắt đầu lại từ đầu hoặc giúp bạn mở rộng kiến thức về khoa học dữ liệu của mình. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon21) Học sâu với RHọc sâu với R giới thiệu cho bạn một thế giới học sâu bằng cách sử dụng thư viện Keras và giao diện ngôn ngữ R của nó. Nó được viết cho Python dưới dạng Học sâu với Python bởi người sáng tạo Keras và Google. 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 hợp. Hơn nữa, để học khóa học này, bạn không cần bất kỳ kinh nghiệm nào về học máy hoặc học sâu trước đó. Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên AmazonChúng tôi là độc giả được hỗ trợ và có thể kiếm được một khoản hoa hồng khi bạn mua thông qua các liên kết trên trang web của chúng tôi AI là khoa học và kỹ thuật của việc chế tạo máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh. Hình thức 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 cấp độ con người liên quan đến lý luận, lời nói và tầm nhìn. Bạn có quan tâm đến việc học các kỹ năng trí tuệ nhân tạo và tìm kiếm một cuốn sách tuyệt vời sẽ giúp bạn tăng vọt chuyên môn AI của mình? Vậy bạn đã đến đúng chỗ. Dưới đây là một danh sách các cuốn sách hay nhất để học trí tuệ nhân tạo cho người mới bắt đầu. Những cuốn sách này rất được các chuyên gia AI khuyến khích và rất hữu ích cho sinh viên để nắm bắt các nguyên tắc cơ bản 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 một nhà phát triển AI tốt hơn. Sách AI tốt nhất cho người mới bắt đầu cho chuyên gia
Trí tuệ nhân tạo cho người giảJohn Paul Mueller Phiên bản đầu tiên 4.5 Cho người giả Tariq Rashid Học máy cho người mới bắt đầu tuyệt đối Pearson Independently Published O Theobald 1st edition Ấn bản lần 2 222 pages
Báo chí Scatterplot Giám thị Nick BostromPhiên bản chưa được rút lại
Audible Studios trên Brilliance Audio Trí tuệ nhân tạo Stuart RussellẤn bản thứ 3
lề 1) Tạo mạng lưới thần kinh của riêng bạn#1 Lựa chọn hàng đầu Tạo mạng lưới thần kinh của riêng bạn 4.5 Tên tác giả: Tariq Rashid Nick Bostrom Nhà xuất bản: Pearson được xuất bản độc lập Audible Studios on Brilliance audio Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên Unabridged edition Không có trang: 222 trang 431 pages
Cuốn sách tham khảo trí tuệ nhân tạo này là một hành trình từng bước thông qua toán học của các mạng thần kinh và tự làm ngôn ngữ máy tính Python. Cuốn sách tham khảo này đưa bạn vào một cuộc hành trình vui vẻ và chưa từng thấy. Cuốn sách bắt đầu với những ý tưởng rất đơn giản, và dần dần xây dựng một sự hiểu biết về cách thức hoạt động của các mạng thần kinh. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ học cách viết mã trong Python và làm cho mạng lưới thần kinh của bạn để cung cấp các mạng phát triển chuyên nghiệp. 2) Trí tuệ nhân tạo cho người giả#2 Trí tuệ nhân tạo là một cuốn sách được viết bởi John Paul Mueller và Luca Massaron. Cuốn sách cung cấp một giới thiệu rõ ràng về AI và cách nó được sử dụng ngày hôm nay. 4.4 Bên trong cuốn sách này, bạn sẽ nhận được một 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. Stuart Russell 3) Học máy cho người mới bắt đầu tuyệt đối Pearson #3 3rd edition Học máy cho người mới bắt đầu tuyệt đối là một cuốn sách được viết bởi Oliver Theobald. Cuốn sách bao gồm các chương như học máy, các loại máy học, hộp công cụ học máy, chà dữ liệu thiết lập dữ liệu của bạn, phân tích hồi quy. Cuốn sách cũng bao gồm phân cụm, máy vectơ hỗ trợ, mạng thần kinh nhân tạo, xây dựng một mô hình trong Python, v.v. 1152 pages
4) Giám thị #4 Giám thịTên tác giả: Nick Bostrom
Nhà xuất bản: Audible Studios trên Brilliance Audio Trong cuốn sách này, các thuật toán học tập mạng thần kinh quan trọng được giải thích, tiếp theo là các phân tích toán học chi tiết. 7) Cuộc sống 3.0: Là con người trong thời đại trí tuệ nhân tạo#7 Cuộc sống 3.0 4.5 Tên tác giả: Max Tegmark Max Tegmark Nhà xuất bản: Knopf Knopf Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 384 trang 384 pages
Cuộc sống 3.0: Là con người trong thời đại của trí tuệ nhân tạo là một cuốn sách được viết bởi Max Tegmark. Cuốn sách nói về sự trỗi dậy của AI làm thế nào nó có khả năng biến đổi tương lai của chúng ta nhiều hơn bất kỳ công nghệ nào khác. Cuốn sách này cũng bao gồm toàn bộ các quan điểm hoặc các vấn đề gây tranh cãi nhất. Nó nói về ý nghĩa, ý thức và giới hạn thể chất cuối cùng đối với cuộc sống trong vũ trụ. 8) Học sâu minh họa#số 8 Học sâu minh họa 4.6 Tên tác giả: Jon Krohn Jon Krohn Nhà xuất bản: Addison-Wesley Professional Addison-Wesley Professional Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 384 trang 416 pages
Cuộc sống 3.0: Là con người trong thời đại của trí tuệ nhân tạo là một cuốn sách được viết bởi Max Tegmark. Cuốn sách nói về sự trỗi dậy của AI làm thế nào nó có khả năng biến đổi tương lai của chúng ta nhiều hơn bất kỳ công nghệ nào khác. Cuốn sách này cũng bao gồm toàn bộ các quan điểm hoặc các vấn đề gây tranh cãi nhất. Nó nói về ý nghĩa, ý thức và giới hạn thể chất cuối cùng đối với cuộc sống trong vũ trụ. 8) Học sâu minh họa#số 8
Học sâu minh họa Tên tác giả: Jon Krohn Nhà xuất bản: Addison-Wesley ProfessionalKhông có trang: 416 trang
Deep Learning Illustrated là một cuốn sách AI được viết bởi Jon Kohn, Grant Beyleveld và Aglae Basens. Cuốn sách này nói về nhiều khả năng trí tuệ nhân tạo mới mạnh mẽ và hiệu suất thuật toán. Deep Learning Illustrated và cung cấp một giới thiệu đầy đủ về các kỹ thuật kỷ luật. 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) Phân tích dự đoán cho người giả#9 Phân tích dự đoán cho người giả là một cuốn sách được viết bởi Anasse Bari, Mohamed Chaouchi và Tommy Jung. Với sự giúp đỡ của cuốn sách tham khảo này, bạn sẽ tìm hiểu về cốt lõi của phân tích dự đoán. 4.6 Cuốn sách cung cấp một số trường hợp sử dụng phổ biến để giúp bạn bắt đầu. Nó cũng bao gồm các chi tiết về mô hình hóa, phân cụm K-có nghĩa là. Cuốn sách cũng cung cấp các mẹo về các mục tiêu và phương pháp tiếp cận kinh doanh. Aurelien Geron 10) Khoa học dữ liệu từ đầu: Nguyên tắc đầu tiên với Python Shroff/O'Reilly #10 2nd edition Khoa học dữ liệu từ đầu là một cuốn sách được viết bởi Joel Gurus. Cuốn sách này giúp bạn học toán và thống kê là cốt lõi của khoa học dữ liệu. Bạn cũng sẽ học các kỹ năng hack bạn cần để bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. 848 pages
Các cuốn sách bao gồm các chủ đề như triển khai hàng xóm K-Newest, Bayes ngây thơ, hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định và mô hình phân cụm. Bạn cũng sẽ có thể khám phá xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích mạng, v.v. 11) Học máy thực hành #11Học máy thực hành
Tên tác giả: Aurelien Geron Nhà xuất bản: Shroff/O'ReillyPhiên bản mới nhất: Phiên bản thứ 2 Không có trang: 848 trang 4.5 Học thực hành là một cuốn sách được viết bởi Aurélien Géron. 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. Ajay Agrawal Tài liệu tham khảo này cũng dạy cho bạn các kỹ thuật, bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản và tiến tới các mạng thần kinh sâu. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ khám phá một số mô hình đào tạo, bao gồm các máy vector hỗ trợ, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và phương pháp hòa tấu. Bạn cũng có thể học các kỹ thuật để đào tạo và mở rộng các mạng lưới thần kinh sâu. Harvard Business Review Press Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 384 trang 250 pages
Cuộc sống 3.0: Là con người trong thời đại của trí tuệ nhân tạo là một cuốn sách được viết bởi Max Tegmark. Cuốn sách nói về sự trỗi dậy của AI làm thế nào nó có khả năng biến đổi tương lai của chúng ta nhiều hơn bất kỳ công nghệ nào khác. Cuốn sách này cũng bao gồm toàn bộ các quan điểm hoặc các vấn đề gây tranh cãi nhất. Nó nói về ý nghĩa, ý thức và giới hạn thể chất cuối cùng đối với cuộc sống trong vũ trụ.8) Học sâu minh họa #số 8 4.5 Học sâu minh họa Paul R. Daugherty Tài liệu tham khảo này cũng dạy cho bạn các kỹ thuật, bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản và tiến tới các mạng thần kinh sâu. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ khám phá một số mô hình đào tạo, bao gồm các máy vector hỗ trợ, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và phương pháp hòa tấu. Bạn cũng có thể học các kỹ thuật để đào tạo và mở rộng các mạng lưới thần kinh sâu. Harvard Business Review Press Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 384 trang 246 pages
Cuộc sống 3.0: Là con người trong thời đại của trí tuệ nhân tạo là một cuốn sách được viết bởi Max Tegmark. Cuốn sách nói về sự trỗi dậy của AI làm thế nào nó có khả năng biến đổi tương lai của chúng ta nhiều hơn bất kỳ công nghệ nào khác. Cuốn sách này cũng bao gồm toàn bộ các quan điểm hoặc các vấn đề gây tranh cãi nhất. Nó nói về ý nghĩa, ý thức và giới hạn thể chất cuối cùng đối với cuộc sống trong vũ trụ. 15) Kiến trúc sư của trí thông minh: Sự thật về AI từ những người xây dựng nó#15 Kiến trúc sư của trí thông minh 4.4 Tên tác giả: Martin Ford Martin Ford Nhà xuất bản: Packt Publishing Packt Publishing Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 554 trang 554 pages
Các kiến trúc sư của trí thông minh chứa một loạt các cuộc phỏng vấn chuyên sâu, một-một trong đó tác giả, Martin Ford, tiết lộ sự thật đằng sau những câu hỏi này. Ông đã đưa ra những suy nghĩ về những tâm trí sáng giá nhất trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Cuốn sách AI này giúp thu thập ý kiến của các ngôi sao sáng của doanh nghiệp 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) Trí tuệ nhân tạo cho con người: Thuật toán cơ bản#16
Trí tuệ nhân tạo cho con người là một 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, mead nelder và hồi quy tuyến tính. Cuốn sách trí tuệ nhân tạo này giải thích tất cả các thuật toán bằng cách sử dụng các tính toán số thực tế mà bạn có thể tự thực hiện. Mỗi chương trong cuốn sách này bao gồm một ví dụ lập trình. Các ví dụ hiện được cung cấp trong Java, C#, Python và C. Các ngôn ngữ khác được lên kế hoạch. 17) HBR 10 phải đọc trên AI, phân tích và tuổi mới#17 HBR's 10 phải đọc trên AI 4.5 Tên tác giả: Đánh giá kinh doanh Harvard Harvard Business Review Nhà xuất bản: Được xuất bản độc lập Independently Published Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 554 trang 161 pages
Các kiến trúc sư của trí thông minh chứa một loạt các cuộc phỏng vấn chuyên sâu, một-một trong đó tác giả, Martin Ford, tiết lộ sự thật đằng sau những câu hỏi này. Ông đã đưa ra những suy nghĩ về những tâm trí sáng giá nhất trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Cuốn sách AI này giúp thu thập ý kiến của các ngôi sao sáng của doanh nghiệp 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) Trí tuệ nhân tạo cho con người: Thuật toán cơ bản #16Trí tuệ nhân tạo cho con người là một 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, mead nelder và hồi quy tuyến tính. Cuốn sách trí tuệ nhân tạo này giải thích tất cả các thuật toán bằng cách sử dụng các tính toán số thực tế mà bạn có thể tự thực hiện. Mỗi chương trong cuốn sách này bao gồm một ví dụ lập trình. Các ví dụ hiện được cung cấp trong Java, C#, Python và C. Các ngôn ngữ khác được lên kế hoạch. 3.6 17) HBR 10 phải đọc trên AI, phân tích và tuổi mới Krishna Rungta #17 Guru99 Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 554 trang 446 pages
Các kiến trúc sư của trí thông minh chứa một loạt các cuộc phỏng vấn chuyên sâu, một-một trong đó tác giả, Martin Ford, tiết lộ sự thật đằng sau những câu hỏi này. Ông đã đưa ra những suy nghĩ về những tâm trí sáng giá nhất trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Cuốn sách AI này giúp thu thập ý kiến của các ngôi sao sáng của doanh nghiệp 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) Trí tuệ nhân tạo cho con người: Thuật toán cơ bản#16 Trí tuệ nhân tạo cho con người là một 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, mead nelder và hồi quy tuyến tính. 4.6 Cuốn sách trí tuệ nhân tạo này giải thích tất cả các thuật toán bằng cách sử dụng các tính toán số thực tế mà bạn có thể tự thực hiện. Mỗi chương trong cuốn sách này bao gồm một ví dụ lập trình. Các ví dụ hiện được cung cấp trong Java, C#, Python và C. Các ngôn ngữ khác được lên kế hoạch. Ian Goodfellow 17) HBR 10 phải đọc trên AI, phân tích và tuổi mới The MIT Press Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 554 trang 800 pages
Các kiến trúc sư của trí thông minh chứa một loạt các cuộc phỏng vấn chuyên sâu, một-một trong đó tác giả, Martin Ford, tiết lộ sự thật đằng sau những câu hỏi này. Ông đã đưa ra những suy nghĩ về những tâm trí sáng giá nhất trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Cuốn sách AI này giúp thu thập ý kiến của các ngôi sao sáng của doanh nghiệp 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) Trí tuệ nhân tạo cho con người: Thuật toán cơ bản#16 Trí tuệ nhân tạo cho con người là một 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, mead nelder và hồi quy tuyến tính. 4.2 Cuốn sách trí tuệ nhân tạo này giải thích tất cả các thuật toán bằng cách sử dụng các tính toán số thực tế mà bạn có thể tự thực hiện. Mỗi chương trong cuốn sách này bao gồm một ví dụ lập trình. Các ví dụ hiện được cung cấp trong Java, C#, Python và C. Các ngôn ngữ khác được lên kế hoạch. Sebastian Raschka 17) HBR 10 phải đọc trên AI, phân tích và tuổi mới Ingram short title Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition Không có trang: 554 trang 454 pages
Các kiến trúc sư của trí thông minh chứa một loạt các cuộc phỏng vấn chuyên sâu, một-một trong đó tác giả, Martin Ford, tiết lộ sự thật đằng sau những câu hỏi này. Ông đã đưa ra những suy nghĩ về những tâm trí sáng giá nhất trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Cuốn sách AI này giúp thu thập ý kiến của các ngôi sao sáng của doanh nghiệp 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) Trí tuệ nhân tạo cho con người: Thuật toán cơ bản#16 Trí tuệ nhân tạo cho con người là một 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, mead nelder và hồi quy tuyến tính. 4.6 Cuốn sách trí tuệ nhân tạo này giải thích tất cả các thuật toán bằng cách sử dụng các tính toán số thực tế mà bạn có thể tự thực hiện. Mỗi chương trong cuốn sách này bao gồm một ví dụ lập trình. Các ví dụ hiện được cung cấp trong Java, C#, Python và C. Các ngôn ngữ khác được lên kế hoạch. Francois Chollet Publisher: Manning Manning Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên 1st edition 17) HBR 10 phải đọc trên AI, phân tích và tuổi mới 360 pages
#17 HBR's 10 phải đọc trên AI FAQ:Cuốn sách nào là tốt nhất để học trí tuệ nhân tạo (AI)?Sau đây là một số cuốn sách trí tuệ nhân tạo tốt nhất cho người mới bắt đầu cho các chuyên gia:
Tại sao học trí tuệ nhân tạo?Có rất nhiều lợi ích khi học AI, bao gồm:
🚀 Ai có thể học trí tuệ nhân tạo?Bất cứ ai cũng có thể học trí tuệ nhân tạo, và nó không phải là một bộ kỹ năng cụ thể mà bạn cần phải học AI. Cuốn sách tốt nhất cho AI cho người mới bắt đầu là gì?Sách AI tốt nhất cho người mới bắt đầu.. Python: Hướng dẫn của người mới bắt đầu về trí tuệ nhân tạo. .... Một khóa học đầu tiên về trí tuệ nhân tạo. .... Những điều cơ bản của trí tuệ nhân tạo & học máy. .... Cuộc sống 3.0 là con người trong thời đại của trí tuệ nhân tạo. .... Trí tuệ nhân tạo - Một cách tiếp cận hiện đại (phiên bản thứ 3). Tôi nên đọc những cuốn sách nào cho AI?Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo của Philip C Jackson .. Thuật toán chính của Pedro Todro .. SuperintElgence: Con đường, nguy hiểm, chiến lược của Nick Bostrom .. Cỗ máy cảm xúc: Suy nghĩ chung, trí tuệ nhân tạo và tương lai của tâm trí con người của Marvin Minsky .. 5 ý tưởng lớn của AI là gì?Trong lớp học thú vị trong một giờ này, các sinh viên sẽ tìm hiểu về năm ý tưởng lớn trong AI (nhận thức, đại diện & lý luận, học tập, tương tác giữa người-AI và tác động xã hội) thông qua các cuộc thảo luận và trò chơi.Perception, Representation & Reasoning, Learning, Human-AI Interaction, and Societal Impact) through discussions and games.
4 loại AI là gì?Theo hệ thống phân loại hiện tại, có bốn loại AI chính: phản ứng, bộ nhớ hạn chế, lý thuyết về tâm trí và tự nhận thức.reactive, limited memory, theory of mind, and self-aware. |
