20 melhores livros de IA (inteligência artificial) para iniciantes em 2021

AI é a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. A forma completa de IA é Inteligência Artificial. A inteligência artificial existe quando uma máquina possui uma capacidade cognitiva. A referência para IA é o nível humano em relação ao raciocínio, fala e visão.

Aqui está uma lista com curadoria dos principais livros de AI que devem fazer parte da biblioteca de qualquer iniciante a avançado em Data Science Learner.

1) Faça sua própria rede neural

Este livro de referência de inteligência artificial é uma jornada passo a passo através da matemática das redes neurais e como fazer a sua própria usando a linguagem de computador Python.

Este livro de referência leva você a uma jornada divertida e sem pressa. O livro começa com idéias muito simples e gradualmente construindo uma compreensão de como funcionam as redes neurais. Neste livro, você também aprenderá a codificar em Python e fazer sua rede neural oferecer redes desenvolvidas profissionalmente.

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2) Artificial Intelligence For Dummies

Artificial Intelligence é um livro escrito por John Paul Mueller e Luca Massaron. O livro fornece uma introdução clara à IA e como ela está sendo usada hoje.

Dentro deste livro, você terá uma visão geral da tecnologia. Ele também fala sobre os equívocos comuns que o cercam. O livro explora o uso da IA ​​em aplicativos de computador, escopo e história da IA.

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3) Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos

Machine Learning For Absolute Beginners é um livro escrito por Oliver Theobald. O livro cobre capítulos como O que é aprendizado de máquina, tipos de aprendizado de máquina, a caixa de ferramentas de aprendizado de máquina, depuração de dados configurando seus dados, análise de regressão. O livro também cobre clustering, suporte a máquinas de vetor, redes neurais artificiais, construção de um modelo em Python, etc. Inclui algoritmos como validação cruzada, modelagem de conjunto, pesquisa de grade, engenharia de recursos e codificação one-hot.

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4) Superinteligência

Superinteligência é um livro de referência ideal escrito por Stuart Russell e Peter Norvig. Este livro é a introdução mais abrangente e atualizada à teoria e prática do assunto IA.

Este livro de IA atualiza os leitores sobre as tecnologias mais recentes e apresenta conceitos de uma maneira mais unificada. O livro também oferece aprendizado de máquina, aprendizado profundo, sistemas multiagentes de aprendizado por transferência, robótica, etc.

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5) Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna

Este livro oferece uma teoria conceitual básica de inteligência artificial. Ele atua como um material de referência completo para iniciantes. Auxilia alunos em cursos de graduação ou pós-graduação em Inteligência Artificial.

Esta edição fornece informações detalhadas sobre as mudanças ocorridas no campo da inteligência artificial desde sua última edição. Existem muitas aplicações importantes da tecnologia de IA, como implantação de reconhecimento de fala prático, tradução automática e robótica doméstica, que são explicadas em detalhes.

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6) Mecanismos de inteligência artificial: um tutorial de introdução à matemática do aprendizado profundo

Artificial Intelligence Engines é um livro escrito por James V Stone. O livro explica como algoritmos de IA, na forma de redes neurais profundas. Está eliminando rapidamente essa vantagem. Redes neurais profundas são usadas para muitas aplicações de negócios, como diagnóstico de câncer, reconhecimento de objetos, reconhecimento de fala, controle robótico, xadrez, pôquer, etc.

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Neste livro, os principais algoritmos de aprendizagem de rede neural são explicados, seguidos por análises matemáticas detalhadas.

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7) Vida 3.0: Ser Humano na Era da Inteligência Artificial

Vida 3.0: Ser Humano na Era da Inteligência Artificial é um livro escrito por Max Tegmark. O livro fala sobre o surgimento da IA ​​e como ela tem o potencial de transformar nosso futuro mais do que qualquer outra tecnologia.

Este livro também cobre uma gama completa de pontos de vista ou as questões mais controversas. Ele fala sobre o significado, a consciência e os limites físicos finais da vida no cosmos.

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8) Deep Learning Illustrated

Deep Learning Illustrated é um livro de IA escrito por Jon Kohn, Grant Beyleveld e Aglae Basens. Este livro fala sobre muitos recursos novos e poderosos de inteligência artificial e desempenho de algoritmo. Deep Learning Illustrated e oferece uma introdução completa às técnicas da disciplina.

Este livro pode servir como um guia de referência prático para desenvolvedores, pesquisadores, analistas e alunos que desejam aplicá-lo.

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9) Análise preditiva para leigos

Predictive Analytics For Dummies é um livro escrito por Anasse Bari, Mohamed Chaouchi e Tommy Jung. Com a ajuda deste livro de referência, você aprenderá sobre o núcleo da análise preditiva.

O livro oferece alguns casos de uso comuns para ajudá-lo a começar. Ele também cobre detalhes sobre modelagem, agrupamento de k-means. O livro também fornece dicas sobre metas e abordagens de negócios.

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10) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch é um livro escrito por Joel Gurus. Este livro ajuda você a aprender matemática e estatística que estão no cerne da ciência de dados. Você também aprenderá as habilidades de hacking necessárias para começar como um cientista de dados.

Os livros incluem tópicos como implementação de k-vizinhos mais próximos, bayes ingênuos, regressão linear e logística, árvores de decisão e modelos de agrupamento. Você também poderá explorar o processamento de linguagem natural, análise de rede, etc.

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onze) Aprendizado de máquina prático

Aprendizado de máquina prático é um livro escrito por Aurélien Géron. O livro ajuda você a obter uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes.

Este material de referência também ensina técnicas, começando com regressão linear simples e progredindo para redes neurais profundas. Neste livro, você também explorará vários modelos de treinamento, incluindo máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias e métodos de conjunto. Você também pode aprender técnicas para treinar e dimensionar redes neurais profundas.

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12) Inteligência Artificial Aplicada: Um Manual para Líderes Empresariais

Inteligência Artificial Aplicada é um livro escrito por Mariya Yao, Adelyn Zhou e Marlene Jia. Este livro é um guia prático para líderes de negócios que são apaixonados por alavancar inteligência de máquina. Isso ajuda você a aumentar a produtividade de suas organizações e a melhorar a qualidade de vida em suas comunidades. O livro também ajuda você a tomar decisões de negócios por meio de aplicativos de IA e aprendizado de máquina.

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13) Máquinas de previsão: a economia simples da inteligência artificial

Prediction Machines é um livro escrito por Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb. O livro fala sobre o cerne da tomada de decisões sob incerteza. Ele também explica como as ferramentas de previsão aumentam a produtividade - operação de máquinas, manipulação de documentos, comunicação com os clientes. No final, o livro discute como uma melhor previsão cria oportunidades para novas estruturas de negócios.

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14) Homem + Máquina: reinventando o trabalho na era da IA

Human + Machine: Reinmagining Work in the Age of AI é um livro escrito por Paul R. Daugherty e H. James Wilson. O livro fala sobre a essência do paradigma de IA, que ajuda você a mudar a transformação de todos os processos de negócios dentro de uma única organização.

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O livro explica como as empresas estão usando as novas regras de IA para avançar na inovação. Ele também descreve seis tipos inteiramente novos de funções híbridas humano + máquina que toda empresa deve desenvolver.

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quinze) Arquitetos da Inteligência: A verdade sobre a IA pelas pessoas que a desenvolveram

Architects of Intelligence contém uma série de entrevistas aprofundadas, um a um, onde o autor, Martin Ford, revela a verdade por trás dessas perguntas. Ele deu pensamentos das mentes mais brilhantes da comunidade de Inteligência Artificial.

Este livro de IA ajuda a coletar as opiniões dos luminares do negócio de IA, como Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis e Yoshua Bengi. Você deve ler este livro para obter conhecimento aprofundado e o futuro do campo de IA.

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16) Inteligência Artificial para Humanos: Algoritmos Fundamentais

Artificial Intelligence for Humans é um livro escrito por Jeff Heaton. Neste livro de IA, você aprenderá sobre os algoritmos básicos de Inteligência Artificial. Como dimensionalidade, agrupamento, cálculo de erro, escalada, Nelder Mead e regressão linear.

Este livro de Inteligência Artificial explica todos os algoritmos usando cálculos numéricos reais que você mesmo pode realizar. Cada capítulo deste livro inclui um exemplo de programação. Os exemplos são fornecidos atualmente em Java, C #, Python e C. Outras linguagens planejadas.

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17) As 10 leituras obrigatórias do HBR em IA, análises e a nova era da máquina

10 Must Reads on AI, Analytics, and the New Machine Age da HBR é um livro escrito por Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.

O livro vasculhou centenas de artigos da Harvard Business Review e selecionou os mais importantes. Este livro ajuda você a entender vários consentimentos de IA e como adotá-los.

Neste livro, você aprenderá ciência de dados, impulsionada pela inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ele também cobre capítulos sobre o blockchain e realidade aumentada.

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18) TensorFlow em 1 dia: faça sua própria rede neural

TensorFlow é a biblioteca de aprendizado profundo mais popular disponível no mercado. Possui um recurso de computação gráfica mais autêntico que ajuda você a visualizar uma rede neural projetada. Este livro útil de aprendizado de máquina oferece tanto convoluções quanto rede neural recorrente.

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Modelos de aprendizado de máquina compatíveis com TensorFlow, como Deep Learning Classification, Boston Tree e métodos de limpeza e camada profunda, são abordados no livro. O livro inclui práticas completas de aprendizagem profissional profunda com exemplos detalhados.

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19) Aprendizado profundo (séries de computação adaptativa e aprendizado de máquina)

Este livro de aprendizagem profunda oferece uma base matemática e conceitual e conceitos relevantes em álgebra linear, probabilidade e teoria da informação e aprendizado de máquina.

O livro descreve muitas técnicas importantes de aprendizado profundo amplamente utilizadas na indústria, que inclui regularização, algoritmos de otimização e modelagem de sequência. Este livro também oferece informações relacionadas à pesquisa, como modelos de fator linear, codificadores automáticos, modelos probabilísticos estruturados, a função de partição, etc.

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vinte) Python Machine Learning, 1ª edição

O livro Python Machine Learning oferece acesso ao mundo da análise preditiva. Ele ajuda você a aprender as melhores práticas e métodos para melhorar e otimizar sistemas e algoritmos de aprendizado de máquina.

Quer descobrir como usar Python? Então você deve escolher o Python Machine Learning. O livro ajuda você a começar do zero ou a estender seu conhecimento de ciência de dados.

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vinte e um) Aprendizado profundo com R

Deep Learning with R apresenta um universo de deep learning usando a biblioteca Keras e sua interface de linguagem R. Ele foi escrito para Python como Deep Learning with Python, do criador Keras e Google.

Os livros ajudam você a configurar seu ambiente de aprendizado profundo. Você também pode praticar suas novas habilidades com aplicativos baseados em R em visão computacional, processamento de linguagem natural e modelos generativos. Além disso, para aprender este curso, você não precisa de nenhuma experiência anterior em aprendizado de máquina ou aprendizado profundo.

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