Учебник искусственный интеллект: Бессмертный И. А. Системы искусственного интеллекта — купить, читать онлайн. «Юрайт»

Содержание

11 книг по ИИ и Data Science для изучения в 2019

С революционными возможностями в области ИИ и Data Science нелегко разобраться, поэтому мы предлагаем подборку лучших книг в данной области.

Книги по Data Science и искусственному интеллекту на любой вкус: каждый найдет здесь что-то свое.

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence – Max Tegmark

Это одна из самых популярных must-read книг по ИИ. Макс Тегмарк – поклонник искусственного интеллекта. Он заставляет задуматься о том, как изменится наша жизнь с внедрением автоматизации, будут ли стабильно работать ИИ-системы и т. д. Автор представляет нашу жизнь в трех измерениях: биологическом, культурном и технологическом, а также показывает, как технологические нарушения влияют на образ жизни.

Numsense! Data Science for the Layman – Annalyn Ng, Kenneth Soo

Хотите разобраться в Data Science? Эта книга для всех, кто желает познакомиться с основами без математической сложности. Она охватывает важные темы, такие как регрессионный анализ, нейронные сети, деревья решений, A/B тестирование и т. д. Чтению помогают иллюстрации, соответствующие реальным процессам. Книга рекомендуется к прочтению новичкам.

Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling – Wayne Winston

Когда дело доходит до анализа данных, нельзя игнорировать популярное ПО от Microsoft. В книге разбираются как основы Excel, так и сложные вопросы бизнес-аналитики. Большинство проблем и тематических исследований, представленных в книге, сосредоточены на финансовой составляющей бизнеса. Темы включают в себя сводные таблицы, описательную статистику, OFFSET, INDIRECT, Excel Solver и макросы для автоматизации повторяющихся задач в анализе данных. Автор позаботился о том, чтобы читатель получил больше информации на реальных примерах.

Machine Learning – Tom Mitchell

Впервые опубликованная в 1986 году, эта книга является наилучшим вводным материалом для изучения элементарных аспектов ML. Автор предполагает, что читатель не имеет знаний об искусственном интеллекте или статистике, и обеспечивает легкий подход к пониманию обеих тем. В книге подробными примерами иллюстрируются популярные алгоритмы, такие как нейронные сети, байесовское обучение, обучение с подкреплением, а также, анализ наборов данных ML.

R for Data Science – Hadley Wickham, Garrett Grolemund

Эта книга познакомит вас с основами самого популярного статистического ЯП – R. Авторы объясняют визуализацию и преобразование данных с использованием функций языка R, Tidyverse, представляющий собой набор пакетов R для Data Science, а также показывают, как использовать IDE под названием RStudio, для разработки ПО. Прочитав эту книгу, вы поймете истинный смысл R. Каждый раздел книги завершается упражнениями для закрепления материала.

A Student’s Guide to Python for Physical Modeling – Jesse Kinder and Philip Nelson

Python с каждым годом набирает обороты в сфере Data Science. Книга познакомит вас с задачами от настройки среды программирования Python и до выполнения вычислительных задач и моделирования в простой для понимания форме. Кроме того, предоставлены образцы кода, наборы данных и упражнения. Рекомендуем прочитать тем, кто заинтересован в изучении Python по классическому учебнику.

Head First Learn to Code: A Learner’s Guide to Coding and Computational Thinking – Eric Freeman

Данный труд сфокусирован на знакомстве с искусством программирования. Поскольку в ИИ и Data Science присутствует много кодинга, книга вводит в этикет программирования, помогая писать правильный и понятный код. В качестве основного ЯП для объяснения понятий и примеров используется Python. Особенность книги заключается в том, что в ней больше картинок, чем текста, что определенно нравится многим начинающим программистам любого ИТ-сегмента.

AI and Analytics: Accelerating Business Decisions – Sameer Dhanrajani

Необходимая к прочтению книга, предназначенная для руководителей и начинающих предпринимателей в области ИИ и Data Science. Она располагает бизнес-идеями, которые помогут стимулировать изменения в организации, используя популярные технологии: чат-боты, блокчейн и криптовалюту. Основное внимание уделено комплексным стратегиям и методологиям в аналитике. Автор охватывает большинство популярных отраслей бизнеса, таких как банковское дело, здравоохранение, страхование, розничная торговля и т. д.

Generation Robot: A Century of Science Fiction, Fact, and Speculation – Terri Favro

Эта новелла в сфере ИИ, рассматривающая вымысел, факты и последствия, к которым может привести использование роботов. Терри Фавро использует в своих рассуждениях творчество популярного писателя-фантаста Айзека Азимова, комиксы и научную фантастику, а также рассматривает, как робототехника и технологии проникают в нашу культуру. Книга для всех, кто интересуется роботами и желает получить порцию научной фантастики.

The Industries of the Future – Alec Ross

В книге, автор которой – американский эксперт по технологиям, описывается возможная яркая картина следующих десяти лет. Автор сосредоточился на инновациях, происходящих в области технологий в различных странах, которые он посетил. Экономические идеи в цифровых технологиях – вот, что делает этот труд увлекательным. Темой книги являются такие технологии, как ИИ, кибербезопасность и геномика.

Искусственный интеллект. Современный подход – Рассел, Норвиг

Доступный на русском языке учебник, по которому обучаются специалисты по искусственному интеллекту в США и других странах. Затрагиваются как технические вопросы, так и философские аспекты темы, её этические последствия.

Надеемся, что наша подборка книг по ИИ и Data Science вам пригодится.

У нас есть и другие книги для программистов.

4 концепта, необходимые специалисту по машинному обучению
7 эффективных способов зарабатывать на искусственном интеллекте
TОП-10 свежих open source проектов по машинному обучению

что мы не знаем о будущем / Хабр

На конференциях, на которых мне как сотруднику Центра компетенций больших данных и искусственного интеллекта ЛАНИТ, часто доводится бывать, с недавнего времени стала мелькать тема “сильного искусственного интеллекта”, но, как правило, для меня находились более актуальные доклады, и я ее успешно избегал. Кроме того, в тридцатиминутном докладе люди стараются говорить как можно конкретнее, и полная картина для человека не в теме ускользает. Когда мне подвернулась книга “Сильный искусственный интеллект”, выпущенная “Альпина Паблишер”, я тут же принялся за ее изучение. Книга написана огромным количеством авторов, и часть имен хорошо известна в кругах Data Science.

Цель книги — обобщить мысли и наработки, которые появлялись за все время по теме AGI (Artificial General Intelligence). Расскажу о них коротко в этой статье. Надеюсь, они будут любопытны и вам.

Чтобы не грузить вас с самого начала терминами и умозаключениями, начну с обобщенной информации. Во введении авторы отвечают на вопрос, что на интуитивном уровне должен представлять AGI с точки зрения конечного решения. Приводятся примеры и мнения, почему текущие решения, которые уже широко освещаются в СМИ, под это определение не подходят. Почему то или иное решение выполняет ряд задач быстрее человека, но мы не приближаемся к AGI?

Всегда ли эффективен тест Тьюринга

Но обо всем по порядку. В главе 1 “Общая история искусственного интеллекта” описываются ключевые достижения, произошедшие с середины 20-го века, которые в некотором роде приблизили нас к созданию интеллектуальных систем. В главе 2 узнаем чуть больше, а именно подходы к определению уровня интеллекта. Если вы не слышали ни о чем, кроме теста Тьюринга, то здесь вы найдете для себя кое-что любопытное.

Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило тоже необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

Или вас не оставит чтение равнодушным, если вы уверены, что текущие решения уже проходят тест Тьюринга или еще не проходят, потому что на самом деле этот тест — только обобщение, а конкретные “реализации” могут быть разные, что в книге также раскрывается.

Представлен хороший обзор различных подходов (отличных от теста Тьюринга) и приведены их положительные и отрицательные стороны. Вывод такой, что привычные нам тесты, в том числе и тест на IQ, могут решаться узкими подходами или их комбинацией, а оценка AGI требует своего пути, но все наработки в этой области пока более теоретические, чем практические. В книге в том числе приводится пример, как тест Тьюринга проходился программой (Eugene Goostman) вообще без применения искусственного интеллекта, а лишь с использованием комбинации широкого дерева диалогов и ухода от тех вопросов, которые в дереве не прописаны: собеседник позиционировал себя как украинский мальчик, плохо говорящий на английском языке, т. е. защищал себя от сложных вопросов сразу и возрастом и незнанием языка. Но даже с использованием технологий искусственного интеллекта, создается впечатление, что для каждой отдельной реализации теста найдется узкоспециализированный подход, который этот тест решит. Возможным решением видится только создание второго AGI, который бы мог на ходу сам придумывать тесты для проверки первого AGI. Или же проверять его интуитивно, основываясь на нашем человеческом опыте.

Чем проще алгоритм — тем лучше

В главе 3 “Основные направления в AGI” описываются те дороги, которые в перспективе могут привести нас к созданию к AGI. Поскольку цель путешествия видится достаточно отдаленной, дорог таких много, и некоторые тянутся аж с прошлого столетия. В первую очередь авторы обратили наше внимание на глубокое обучение и его основные направления: обработка картинок, естественного языка и обучение с подкреплением. На мой вкус, описано слишком кратко, но в целом некоторые вехи недавнего времени обозначены.

Как мне видится, выводом из этого описания является то, что глубокое обучение разделено на отдельные составляющие по типу решаемых задач, и это же его и ограничивает, поскольку воспринимать картину мира через одну модальность затруднительно или даже невозможно.

Вторая дорога — создание качественной модели мозговой деятельности, т.е. правильного распределения каждой задачи на отдельные модули. И пусть каждый из этих модулей будет достаточно узким, но в совокупности система сможет решать сложные задачи.

Признаюсь, читать этот раздел мне было непросто. Авторами употребляются термины, нигде в тексте не объясняющиеся, — нить повествования постоянно теряется. Частично это связано и с тем, что до практической реализации далеко, а все основывается лишь на “кусочных” теоретических исследованиях. Тем не менее, это направление по сути предоставляет “архитектуру” для AGI или можно сказать “фреймворк”. Такие решения уже постепенно развиваются. Авторы приводят некоторое количество примеров, например OpenCog. Хотя в книге не очень то раскрывается суть такого фреймворка, но перейдя по ссылке (https://opencog.org/) вы увидете, что у проекта есть свое сообщество, мероприятия, видео лекции, wiki страничка и т.п.

Далее описывается зверь под названием “Универсальный алгоритмический интеллект”. Раздел содержит много примеров, и все они в некотором роде о “бритве Оккама”.

Бри́тва О́ккама — методологический принцип, в кратком виде гласящий: «Не следует множить сущее без необходимости» (либо «Не следует привлекать новые сущности без крайней на то необходимости»).
Этот принцип получил название от имени английского монаха-францисканца, философа-номиналиста Уильяма из Оккама. Сам Оккам писал: «Что может быть сделано на основе меньшего числа [предположений], не следует делать, исходя из большего» и «Многообразие не следует предполагать без необходимости».

Смысл такой, что поскольку мы не можем придумать модель, которая бы решила любую задачу, потому что при наличии таковой найдем задачу, которую модель решить не может, то давайте лучше будем для каждой новой задачи собирать модель из кусочков, руководствуясь как раз этой “бритвой” — алгоритм должен быть как можно проще. К сожалению, примеры в основном описываются последовательностями чисел и их продолжением. На таких примерах понятен примерный смысл: оценить количество информации, заключенной в последовательности и количество информации в выбираемом алгоритме (через его длину) и сравнить. Если алгоритм сложнее, чем последовательность, то выбирать его не нужно. Но как экстраполировать такой подход на более сложные задачи неясно.

Приводятся некоторые современные элементы развития этой темы, в том числе с участием Юргена Шмидхубера. В конце раздела описывается вероятностное программирование, и, если я понял правильно, оно как раз и выполняет в этой концепции роль “бритвы”, т.е. строит распределение вероятностей на алгоритмах. И, наконец, авторы задаются вопросом: вот придумали мы общую концепцию по созданию AGI, но как ее реализовать с точки зрения текущего развития компьютерных наук, алгоритмов, языков программирования.

ИИ в виде робота или целой экосистемы?

В главе 4 “Варианты воплощения” авторы пытаются ответить на вопрос, а что в итоге должен представлять собой “сильный искусственный интеллект”, когда мы, наконец, сможем его создать.

В начале главы делаются некоторые “заготовки”: приводится небольшой экскурс в обучение с подкреплением (Reinforcement Learning (RL)), приводятся некоторые мысли по сочетанию модельного и безмодельного подходов взаимодействия агента с миром, внутренней и внешней мотивации для его обучения и по иерархии стратегий. Далее уже переходим к именно воплощениям.

Первый из вариантов — это, конечно же, “робот”. Для эффективного AGI необходимо, чтобы им была усвоена картина мира, и наличие множества возможностей этот мир воспринимать, перемещаться по нему, взаимодействовать с ним и где-то даже менять. А эти качества присущи физическим воплощениям чего-либо.

После этого авторы размышляют о пути к AGI через эволюционные подходы. Это объясняется тем, что роботу, о котором уже шла речь, или подходам, о которых идет речь дальше, необходимо учиться, или же оптимизировать свою стратегию. Как? Через классический RL, так и через эволюционные алгоритмы.

Но главный вопрос, на мой взгляд, что будет являться наградой или функцией приспособленности. Должен ли этот робот учиться выживать? В книге приводятся варианты воплощения “кнута и пряника” в виде внутренней и внешней мотиваций, но не совсем ясно, откуда они должны взяться.

Наконец, доходим до реализации “сильного интеллекта” в виде экосистемы, к чему сейчас вроде как и движемся, через, например, известную всем Алису. Однако глава завершается вновь не воплощением, а еще одним инструментом достижения цели, а именно нейронауками. Авторы утверждают, что исследования в этой области могут дать обществу новые идеи по реализации архитектур как когнитивных, так и нейросетевых.

Вместо заключения

Теперь, что касается моего мнения о книге.

Положительные моменты следующие: в книге описан действительно широкий спектр различных дисциплин, так или иначе связанных с попытками сформировать основу AGI. В каждом описании соответствующего направления достаточно ссылок, чтобы глубже изучить понравившуюся тему и ключевые факты/наименования, которые можно попросту загуглить. Думаю, такая книга может помочь многим людям, которые задумываются об AGI, не тратить время на изобретение собственных идей, чтобы потом с сожалением обнаружить, что в этом направлении уже кто-то поработал, а, наоборот, присоединиться к уже начавшимся проектам и помогать воплощать их в жизнь.

Моменты, которые меня немного смутили, связаны с логикой повествования. Если после прочтения открыть книгу на любой странице и прочитать случайно выбранный абзац, невозможно понять, зачем он здесь, как авторы или автор к нему пришел, по какой цепочке рассуждений и/или для чего завел вообще об этом разговор.

К тому же, из-за попытки вместить очень много дисциплин в одну книгу не раскрываются термины. Поскольку цель у книги не расширить знания, а лишь дать обзор основных мотивов, кажется, что повествование должно быть как можно более понятным читателю со средним уровнем знаний по теме… И еще небольшая ремарка от меня, касающаяся примеров. Понятно, что при наличии такого большого числа авторов сложно синхронизироваться, в каком ключе все разъяснять, но меня немного удручало, что одну и ту же вещь объясняли по несколько раз в разных разделах.

Однако в целом, книга оказалась познавательной, так что я ее, скорее, рекомендовал бы к прочтению. Понимание того, чем текущие реализации отличаются от тех, что описываются писателями-фантастами, может оказаться полезной и в оценке рисков на тех или иных проектах по внедрению машинного и/или глубокого обучения. Кроме того,тема искусственного интеллекта так или иначе всплывает в работе, учебе, общении с друзьями едва ли не каждый день, а вы сможете блеснуть своими знаниями еще и о сильном.

Искусственный интеллект: современный подход Стюарта Рассела

Мэнни

Автор 28 книг13,4 тыс. подписчиков

26 января 2015 г. «Биология клетки » и в высшей степени преуспевает в достижении своей цели — предоставить четкое краткое изложение всей области искусственного интеллекта в одном томе. Как указано на домашней странице книги, она используется более чем в 1200 университетах в более чем 100 странах и занимает 25-е место среди наиболее цитируемых публикаций на сайте Citeseer и 2-е место в этом столетии.

Случайное предположение, что вы можете услышать, что он «вышел из употребления» или «дает достойную картину старого доброго ИИ», можно без колебаний списать на завистливые придирки со стороны ученых, которые хотели бы получить что-то даже в десятую часть меньшего. впечатляющие в своих резюме.

Что это было? Ах, да, на самом деле он цитирует одну из моих статей. Как ты догадался?

наука, что я делаю, чтобы жить

28 ноября 2008 г.

Хе, я открыл это, чтобы найти ISBN, и обнаружил засохшую кровь на всех страницах, предполагая, что я читал это во время моего кокаинового интенсива. период еще в 1999-2000 гг. Это уместно, так как кокаин и исследования искусственного интеллекта, кажется, имеют несколько общих черт — невероятные затраты в качестве барьера для входа, захватывающие краткосрочные эффекты (см.: эйфория, поиск A*), но разочарование при длительном употреблении (см.: зависимость, комбинаторные взрывы), и оба они разрушили множество прекрасных карьер в компьютерных науках. Мы использовали эту книгу для CS4600, но я прошел только половину этого семестра и мало что из нее помню (см.: Карьера в компьютерных науках, вышеупомянутые негативные эффекты кокаина на ). Я вернулся и прочитал большую часть этого в 2003 году и нашел исчерпывающее освещение почти всего полезного, что я знаю об ИИ.

Хотите книгу, которая объясняет широкий и глубокий ИИ, но в терминах непрофессионала (почти)? Это оно. Из всех книг по ИИ, которые я читал, эта, пожалуй, самая доступная для старшекурсников (базовый уровень CS, EE). Авторы проделали большую работу по обновлению содержания с учетом последних событий в области ИИ, сохраняя при этом читателей в здравом уме. В общем, палец вверх!

Святые шары, в этой книге много страниц. Я также не знаю, почему эти вещи всегда должны иметь отдельные «международные» издания.

Он начинается сильно на нескольких сотнях страниц, но затем без всякой причины посвящает несколько глав школьному уровню вероятности и статистике, а затем превращается в по существу бессмысленное математическое представление еще на нескольких сотнях страниц. Затем он завершается интересным, но не совсем актуальным и весьма нестрогим (не говоря уже о множестве опечаток) обзором различных продуктов Google (в основном PageRank и Google Translate).
После этого есть еще несколько глав, но я думаю, что лучше сделать вид, что их не существует. Глава 26 ( Философские основы ), в частности, была гребаным смущением, давая больше ненужного идиотам вроде Джона Сирла и Рэя Курцвейла и тратя бумагу на абсурдное выкручивание рук над нестандартными научно-фантастическими сценариями. ИИ — слишком законная и интересная область, чтобы оправдать подобную чушь в университетском учебнике.

Несмотря на все это, это по-прежнему очень хорошая книга и хороший обзор области. Мне особенно понравилось, что в каждой главе был обширный раздел с историческими и биографическими примечаниями в конце. По крайней мере, это демонстрирует, что если зима ИИ когда-либо была реальной вещью (по крайней мере, с точки зрения исследовательской активности и прогресса), то сейчас она далеко позади.

учебники по информатике и программированию

Пол

15 отзывов63 подписчика

5 звезд, потому что просто нет замены.

Искусственный интеллект — в контексте зарождающейся компьютерной науки — очень старая и очень широкая дисциплина, «тест Тьюринга» возник не только в то же время, но и от того же человека, что и многие основы самого вычисления. Те из нас, учащиеся определенного возраста, помнят такие термины, как «символический» против «коннекционистский» против «вероятностный», а также «неряшливый» и «аккуратный». Ключевые фигуры, события и школы мысли охватывают несколько учреждений на разных континентах. Короче говоря, основная проблема, с которой сталкивается любой, кто хочет исследовать искусственный интеллект, — это просто придумать объединяющую тему.

Главным достижением AIMA, на мой взгляд, является то, что: Рассел и Норвиг берут мешанину исследований ИИ, умудряются разумно вписать ее в повествовательную структуру, сосредоточенную на понятии различных видов «агентов». (не путать с той частью исследований ИИ, которая явно называет свои конструкции «агентами!») и, вырыв пруд и наполнив его водой, пропустить камень по поверхности. Читателю решать, следовать ли дугам камня от основного объекта к основному, минуя глубину, или же выбрать конкретную точку контакта и сосредоточиться на вихрях, распространяющихся от нее. Для последней цели обширная библиография незаменима.

После всего сказанного я должен признать, что Рассел и Норвиг не совсем беспристрастные специалисты по искусственному интеллекту. Норвиг, в частности, к настоящему времени хорошо известен как стойкий байесовский вероятностный специалист, который, будучи директором по качеству поиска или машинному обучению, или как Google решил назвать это сегодня, сделал Google байесовской электростанцией, какой она и является. (Менее известна предыдущая работа Норвига в высокотехнологичном стартапе Junglee, который был приобретен Amazon. Таким образом, в какой-то степени Питер Норвиг управляет и Google, и Amazon. ) Таким образом, можно, не без оснований, заявить, что AIMA делает упор на байесовскую вероятность, а не на другую. подходит.

Наконец, как бы ни была хороша AIMA, она по-прежнему опрос . Даже в отношении байесовской вероятности эта трактовка является вводной, как я с некоторым шоком обнаружил, прочитав «Теорию вероятностей: логика науки». Впрочем, это нормально: это лучшее введение, которое я когда-либо видел.

Так что прочтите его один раз для опроса, держите на полке для библиографии и возвращайтесь к нему всякий раз, когда ловите себя на мысли: «Эй, разве я не читал об этом где-то раньше?»

А Миг

333 отзыва19 подписчиков

Библия вычислительного принятия решений. Я использую этот термин, поскольку эта книга не только об искусственном интеллекте/машинном обучении, о которых мы постоянно слышим, это гораздо больше. Этот учебник стремится к совершенству, не оставляя камня на камне. С нетерпением жду следующего выпуска, который, учитывая ускорение темпов инноваций, выглядит запоздалым (следующее предложение, безусловно, кажется устаревшим: «Текущие программы Го воспроизводятся на мастер-уровне на уменьшенном 9× 9 доски, но все еще находятся на продвинутом любительском уровне на полной доске»). Есть два аспекта, которые мне особенно понравились: (1) исторические разделы в конце каждой главы; введение также дало увлекательную историю ИИ и его связи с другими областями (неврология, логика, кибернетика…). (2) Мне также понравились все игровые аспекты, такие как Wumpus World, которого я раньше не знал. Я искренне жалею, что не обнаружил эту книгу, когда она была впервые опубликована в 1995 году, вздох

наука-техника

الكتاب يعتبر مقدمة لمواضيع كبيرة جدا و متشعبة ، فعيتب которым بداية التخصص في الذكاء الاصطناعي. Бесплатно Обучение с подкреплением.
.

Карл

22 отзыва4 подписчика

Для учебника это удивительно доступно и интересно. если у вас есть интерес к этой теме, это книга для чтения. Она стоит 100 долларов или больше, но она очень популярна для занятий по искусственному интеллекту, поэтому в любой хорошей библиотеке колледжа должна быть копия.

собственный

Арджун

104 отзыва101 подписчик

Фантастический учебник, который не только представляет собой отличное введение в ИИ, но и служит обзорным курсом по техническому письму. Я прочитал только около 75%, но определенно планирую пересмотреть. Перечитывая некоторые предыдущие главы, я понял, как много я пропустил при первом прочтении (или забыл).

AIMA не предполагает большого опыта, кроме некоторого опыта программирования, знакомства с математическими обозначениями и базового понимания вычислительной сложности/алгоритмической эффективности.

Первые 10 глав или около того являются лучшими, а вторая половина книги может быть немного трудной, поскольку она превращается в математическую мастурбацию. Многие главы лучше обслуживаются другими ресурсами — я настоятельно рекомендую лекции CS188 из Калифорнийского университета в Беркли в качестве дополнения. К сожалению, некоторые главы откровенно плохи (глава о 9На ум приходит 0005 Философские основы ), но их, как правило, очень мало.

Несмотря на это, нет более всеобъемлющей книги по ИИ. Читайте это, перечитывайте это и относитесь к этому бережно — вы будете пожинать плоды еще долго.

для перечитывания

Я прочитал только две главы из семи (что было запланировано), а 3-е издание уже устарело в отношении большинства областей исследований (особенно глубокого обучения). Тем не менее, это отличная книга.

cs жизненные цели математика

Эрик

Автор 4 книги71 подписчик

Дрю

7 отзывов2 подписчика

Комплексный курс по современным темам искусственного интеллекта. Несмотря на то, что книга насыщена информацией, авторы дают четкие объяснения, которые легко уловит внимательный читатель. Отличный компаньон для бакалавриата по искусственному интеллекту.

учебники

Рукавицы

1 отзыв7 подписчиков

Это было написано больше как учебник для старшекурсников с обширным освещением многих тем. Однако я искал более подробную информацию о представлении знаний. Но это было слишком поверхностно для моей потребности. Может быть, в 3-м издании он вобрал в себя самые последние идеи в этой области.

کتاب کمی گنگ و قدیمی هست و معمولا کتب جدید هوش مصنوعی هم درک بهتری به موضوع میدن و هم میدان معرفی بزرگتر و سادگی بالاتری را شامل می شوند.
در این کتاب بیشتر به حل مسائلی چون مسیریابی و الگوریتم های اینچنی یرداخенок شده

Прочитайте некоторые части, относящиеся к моему курсу ИИ. Стандартная книга в области традиционных методов ИИ, отличная историческая информация/кейсы в каждой главе, но многие современные исследования в области ИИ (глубокого обучения) основаны на совсем других принципах, которые упоминаются в, но не в центре внимания эта книга. Тем не менее, я бы назвал это обязательным чтением для всех, кто хочет работать в области ИИ.

Это книга для чтения обо всем, что связано с современным искусственным интеллектом. Я считаю это своей личной библией и рекомендую всем, кто занимается техническим искусственным интеллектом.

programming

Hasnaa

Author 1 book34 followers

من المراجع النادرة في الكلية اللي لقيت عقلي قادر على استيعاب كلامها 😀
أسلوب بسيط وممتع كمان، للي مهتم بالمجال أو مش مهتم بس مضطر يقرأ فيه
في الحالتين لطيف

المشكلة الوحيدة طوله الرهيب أتمنى ألحق أخلص أكt0003

TL;DR: Um excelente livro para quem quer estudar fundamentos de IA, recomendo.

O livro é bastante teórico. Li de forma despretensiosa, sem me preocupar com os exercícios, por instanceo. Meu objetivo, desde o início, foi ganhar uma base para continuar os estudos com o curso de Machine Learning de Stanford no Coursera [1] ou com um livro prático de IA aplicada [2].

Варианты определений без подробностей, разъясняемых без содержания, различные понятия:

— conhecimento (representação do conhecimento, incerteza)
— inteligência e aprendizado (como forma de melhorar o desempenho)
* aprendizagem indutiva (supervisionada ou não supervisionada)
* aprendizagem por reforço (baseado em sucesso ou fracasso, recompensa ou penalidade)
* redes neurais artificiais (uma das formas mais Populares e eficazes de aprendizagem)
— ambiente
* determinístico (c/ probabilidade, próximo estado = estado anterior + ação)
* estocástico (não determinístico, s/9 probabilidade)0013 * totalmente, parcialmente ou não observável
* episódico ou sequencial
* estático ou dinâmico
* discreto ou contínuo
— агенты (рациональные, реактивные, основанные на модели, em objetivo, de em utilidade — 9001) mais curto, genéticos, etc)
— comunicação
* processamento de linguagem natural
* classificação, busca e extração de informação
* tradução (que lida com sintaxe, gramática, etc)
* image reconhecimento de3 voz
0013 — робототехника (физические агенты и сотрудники, ответственные за движение, равновесие и т. д.) Nesse ponto ele fala sobre o Impacto da IA na vida das pessoas, por instanceo, sobre a possibilidade de criarmos uma inteligência Superior à Nossa e inteligente o suficiente para criar de fato uma «ultrainteligência», o que foi chamado de «explosão de inteligência» или «singularidade technológica». Nessa parte, Existemрассматриваемые tanto sobre os riscos desses desdobramentos, Quanto sobre os benefícios (que já temos hoje, включительно). Ele descreve дие Até Hoje ОС Programas де IA Criaram mais empregos сделать дие eliminaram, Criaram empregos mais interessantes электронной melhores remunerados. Coloca-se tambem дие Sociedade Moderna себе торну зависимых де computadores em geral e algumas áreas são simplesmente inviáveis apenas ком о trabalho humano.

No geral fiquei bastante satisfeito com a leitura do livro, em varios momentos coisas que vi no documentário AlphaGo [3] passaram a fazer mais sentido pra mim 😀

[1] — https://www.coursera.org /learn/machin…
[2] — https://www. goodreads.com/book/show/8…
[3] — https://www.netflix.com/title/80190844

избранное

Мне пришлось прочитать это в рамках моего курса по искусственному интеллекту в рамках онлайн-программы магистратуры в области компьютерных наук Технологического института Джорджии, и в качестве учебника по ИИ это было превосходно. Он предоставляет подробные и простые в использовании алгоритмы, начиная от минимаксных и альфа-бета и заканчивая байесовскими сетями, скрытыми марковскими моделями, A*, нейронными сетями и многими другими. Я не читал каждую страницу этой книги, но могу засвидетельствовать, что без нее я бы почти не преуспел в своем курсе, и если мне понадобится найти алгоритм ИИ, я сначала обращусь сюда, чтобы прочитать то, что Рассел и Norvig должен сначала сказать, а затем проверить другие ресурсы.

Умопомрачительный текст с глубоким погружением в темы и предельно понятными пояснениями. Охватывает линию лучше, чем любой другой учебник, который я когда-либо читал. Ознакомьтесь с моими реализациями здесь: https://github.com/WarrenGreen/AI-Norvig

неплохо для введения: простая математика, минимальный жаргон и довольно организованный

Ietrio

6596 отзывов25 последователи

Эго, которое может быть у профессиональных бюрократов: это «современный подход». Ура Расселу! После всех этих столетий, когда университеты использовали арабский средневековый подход к искусственному интеллекту!

Сейчас читаю

Мы называем себя Homo sepiens — человек мудрый …..

техничность

Я не дочитал этот учебник, но в первой главе у меня появилась интересная идея.

Последнее исследование ИИ, основанное на общих принципах рациональных агентов, где концепция такова:
— формулировка цели: на основе текущей ситуации и показателя производительности агента
— формулировка проблемы: процесс принятия решения о том, какие действия и состояния следует учитывать при данных гол
— поиск: процесс поиска последовательности действий, которая достигает цели

Агент может быть:
Агенты решения проблем (Часть II, поиск)
Логические агенты (Часть III: Знание, рассуждение и планирование)
Как агент реагирует с неопределенностью (Часть IV: Неуверенность, знание и рассуждение)
Обучающие агенты (Часть V: Обучение)

Часть VI: Общение, восприятие и действие (НЛП, восприятие, робототехника)
Реализация части человеческого поведения

Алгоритм поиска принимает проблема в качестве входных данных и возвращает решение в виде действия 9последовательность 0013. Как только решение найдено, могут быть выполнены действия, которые оно рекомендует. Этот
называется фазой выполнения

*Это также интересно с определением ИИ

Четыре подхода ИИ:
Мышление: мыслительный процесс и рассуждение
Действие: поведение
Человеческий: Измерение успеха с точки зрения верности человеческой деятельности
Рациональность: Измерение идеального показателя производительности

Действуя по-человечески: НЛП, представление знаний, автоматизированное рассуждение, машинное обучение, компьютерное зрение, робототехника.

Действующая рациональность: ИИ — это изучение устройства интеллектуальных агентов (сочетание математики и техники)

Мышление по-человечески: когнитивная модель

Рациональное мышление: подход, основанный на законе мышления (экспертно-системный подход)

учебники

Искусственный интеллект: современный подход Стюарта Рассела и Питера Норвига — это книга, знакомящая читателя с широким кругом тем, связанных с ИИ. В этой книге есть все, от традиционных задач поиска до обработки естественного языка. Он наполнен множеством деталей и подходит для всех, кто интересуется искусственным интеллектом. Если вы хотите познакомиться с этой — иногда сложной — областью, эта книга для вас.

Несмотря на то, что он не раскрывает подробно все темы, он предлагает тщательное исследование большинства из них. К счастью, дополнительные детали не влекут за собой дополнительных сложностей, поскольку более продвинутые идеи раскрываются так же четко, как и более простые. Существует псевдокод для большинства алгоритмов (и с каждым изданием добавляется больше), и есть множество примеров, которые значительно упрощают понимание и следование концепциям.

Эта книга выделяется тем, насколько хорошо она написана. Каждый может подобрать его с самым базовым фоном, и они поймут и получат от этого удовольствие. Проза понятна, местами даже шутлива и красочна. Это, помимо отличных и простых объяснений, делает его изучение удовольствием.

Кроме того, для тех, кто хочет запачкать руки кодом, у книги есть несколько официальных сопровождающих общедоступных репозиториев (https://github.com/aimacode).

Если вы заинтересованы в руководстве в быстро развивающейся области искусственного интеллекта, обратите внимание на эту книгу. Я не могу рекомендовать это достаточно.

Это самая полная и всесторонняя книга по теме искусственного интеллекта, которую я когда-либо читал, и она также очень хорошо написана. Если вы планируете серьезно погрузиться в ИИ и хотите потратить достаточно времени на изучение 1000 страниц этой книги, то я действительно рекомендую ее вам. Отличным дополнением к этой книге является A.I. курс https://www.ai-class.com/home/ под руководством соавтора этой книги Питера Норвига и Себастьяна Труна, профессора компьютерных наук и электротехники Стэнфордского университета. Последние три месяца я каждый день проводил и с этой книгой, и с ИИ. конечно, и это был самый захватывающий опыт обучения, который я когда-либо возглавлял.

Мэнни

5 отзывов3 подписчика

На самом деле эта книга представляет собой две книги, одна по информатике, а другая по статистике, которые бессвязно объединены. Он не дает глубокого представления об ИИ. Он затрагивает ее в первой главе с множеством неубедительных утверждений, вероятно, потому, что они устарели. Он широко используется в качестве учебника, но больше не из-за его нынешнего размера. Он слишком большой и затрагивает так много тем, которые можно с полным основанием считать не относящимися к области ИИ.
Это также отличается от того, что представлено в работах основателей ИИ, таких как Маккарти и Мински. Несмотря на то, что это большая книга, она не поспевает за крупными достижениями в области глубокого обучения, науки о данных и расширенной обработки изображений.

20+ лучших книг по искусственному интеллекту для начинающих и не только на 2023 год

Содержание

Искусственный интеллект — самая популярная и востребованная область; большинство инженеров хотят сделать карьеру в области искусственного интеллекта, науки о данных и анализа данных. Использование лучших и самых надежных ресурсов — лучший способ учиться, поэтому вот список лучших книг по ИИ, представленных на рынке сегодня.

Что такое ИИ (искусственный интеллект)?

Искусственный интеллект — это область исследования, которая моделирует процессы человеческого интеллекта в компьютерных системах.

Эти процессы включают получение информации, ее использование и приблизительные выводы.

Темы исследований в области ИИ включают решение проблем, рассуждение, планирование, естественный язык, программирование и машинное обучение. Автоматизация, робототехника и сложное компьютерное программное обеспечение и программы характеризуют карьеру в области искусственного интеллекта.

Базовые знания в области математики, технологий, логики и инженерии могут иметь большое значение для начала карьеры в сфере искусственного интеллекта.

Лучшие книги по искусственному интеллекту

Здесь мы перечислили несколько основных и продвинутых книг по искусственному интеллекту, которые помогут вам разобраться с искусственным интеллектом.

Лучшие книги по искусственному интеллекту для начинающих

1. Искусственный интеллект: обучение навыкам автоматизации с помощью Python

Автор – Крис Бейкер

В этой книге исследуются потенциальные последствия искусственного интеллекта и то, как он изменит мир в ближайшие годы. Он знакомит с тем, как ИИ стремится помочь когнитивным ограничениям человека. Он охватывает:

Краткую историю искусственного интеллекта
Состояние машинного обучения
Применение искусственных нейронных сетей для машинного обучения
Как создать культуру, готовую к использованию ИИ
Влияние ИИ на нашу повседневную жизнь

Купить здесь

2. Основы искусственного интеллекта: нетехническое введение

Автор – Том Таулли

Эта книга дает вам базовые знания об искусственном интеллекте и его влиянии. Он представляет собой нетехническое введение в важные концепции, такие как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и другие. Кроме того, автор расширяет вопросы, связанные с будущим влиянием ИИ на аспекты, которые включают социальные тенденции, этику, правительства, структуры компаний и повседневную жизнь.

Купить здесь

3. Искусственный интеллект: основное руководство для начинающих по искусственному интеллекту, машинному обучению, робототехнике, Интернету вещей, нейронным сетям, глубокому обучению, обучению с подкреплением и нашему будущему

– Нил Уилкинс

Вы когда-нибудь задумывались, что происходит с искусственным интеллектом и интеллектуальными машинами? Собираются ли они через несколько лет решать такие дела, как DMCA и нарушение авторских прав? Станут ли они со временем настолько умными, что смогут полностью управлять беспилотными транспортными средствами?

Какое влияние окажут эти разумные машины на человечество и общество? Как они повлияют на рабочие места людей — возьмет ли верх на себя ИИ?

Эта книга познакомит вас с основными понятиями искусственного интеллекта, а также со многими другими темами, связанными с искусственным интеллектом и машинным обучением. Он даже углубляется в такие вопросы, как ИИ и трудоустройство, а также ИИ и этика. Однако, когда дело доходит до настоящего изучения предмета, эта книга не дает столько технических знаний. Те, кто хочет учиться как может захотеть поискать в другом месте.

Купить здесь

4. Искусственный интеллект и машинное обучение

Автор – Чандра С.С.В. Этот учебник охватывает разрыв между сложным контекстом искусственного интеллекта и машинного обучения. Он предоставляет наибольшее количество тематических исследований и проработанных примеров. Помимо искусственного интеллекта и машинного обучения, он также охватывает различные типы обучения, такие как усиленное, контролируемое, неконтролируемое и статистическое обучение. В ней есть хорошо объясненные алгоритмы и псевдокоды для каждой темы, что делает эту книгу очень полезной для студентов.

Купить здесь

5. Python: Руководство для начинающих по искусственному интеллекту контекстуализация мира с использованием проблем глубокого обучения, касающихся исследований и приложений. Разработайте и внедрите машинный интеллект на реальных примерах, основанных на ИИ. Эта книга предлагает знания в области машинного обучения, глубокого обучения, анализа данных, TensorFlow, Python и основ искусственного интеллекта, а также позволит применить ваши навыки в реальных проектах.
Купить здесь
6. Первый курс искусственного интеллекта
Автор – Дипак Кемани часть. Его основные функции включают вводный курс по искусственному интеллекту, подход, основанный на знаниях, с использованием всех агентов и подробных, хорошо структурированных алгоритмов с доказательствами.
Купить здесь
7. Основы искусственного интеллекта и машинного обучения.
Купить здесь
8. Жизнь 3.0 Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта
Автор – Макс Тегмарк
Следующий этап человеческого существования. Здесь автор исследует животрепещущие вопросы о том, как добиться процветания за счет автоматизации, не оставляя людей без работы, как обеспечить, чтобы будущие системы ИИ работали должным образом, не допуская сбоев или взлома, и как добиться процветания жизни с помощью ИИ, не дав в конечном итоге смертоносным автономным машинам перехитрить их.
Купить здесь
9. Искусственный интеллект – современный подход (3-е издание) последнее издание этой книги в 2003 году. Эта книга охватывает последние разработки в области искусственного интеллекта в области практического распознавания речи, машинного перевода, автономных транспортных средств и домашней робототехники. Он также охватывает прогресс в таких областях, как вероятностное мышление, машинное обучение и компьютерное зрение.
Купить его здесь
Лучшие продвинутые книги в искусственном интеллекте
10. Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence
. полное руководство по изучению популярных алгоритмов машинного обучения. Вы узнаете, как извлекать функции из набора данных и выполнять уменьшение размерности с помощью библиотек на основе Python. Затем вы изучите расширенные функции Tensorflow и узнаете, как реализовать различные методы, связанные с классификацией объектов, обнаружением объектов, сегментацией изображений и многим другим. К концу этой книги вы будете иметь глубокие знания Tensorflow и станете помощником в решении проблем ИИ.
Купить здесь
11. Engines Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
Автор — James V Stone
подробным математическим анализом. Компьютерные онлайн-программы, собранные из репозиториев с открытым исходным кодом, дают практический опыт работы с нейронными сетями. Это идеальное введение в алгоритмические механизмы современного искусственного интеллекта.
Купить здесь
12. Искусственный интеллект на примере
Автор — Денис Ротман
Эта книга служит отправной точкой для понимания того, как работает искусственный интеллект с помощью сценариев из реальной жизни. Вы сможете понять самые передовые модели машинного обучения, понять, как применять ИИ к блокчейну и IoT, а также разработать эмоциональные коэффициенты в чат-ботах с использованием нейронных сетей. К концу этой книги вы поймете основы ИИ и проработаете ряд тематических исследований, которые помогут вам разработать бизнес-видение. Эта книга поможет вам развить адаптивное мышление для решения реальных задач ИИ. Предыдущий опыт работы с Python и статистические знания необходимы, чтобы извлечь максимальную пользу из этой книги.
Купить здесь
13. Парадигмы программирования искусственного интеллекта: тематические исследования Common Lisp
Автор — Питер Норвиг
Эта книга обучает продвинутым методам Common Lisp в контексте построения основных систем искусственного интеллекта. Он реконструирует аутентичные сложные программы ИИ с использованием современного Common Lisp, а также создает и отлаживает надежные практические программы, демонстрируя при этом превосходный стиль программирования и важные концепции ИИ. Это полезное дополнение к общим курсам по искусственному интеллекту и незаменимый справочник для профессионального программиста.
Купить его здесь
Лучшие книги по AI для других отраслей
14. Прикладное искусственное интеллект: Adly -Aplice Applice Applice Applice. Intelligence — это практическое руководство для бизнес-лидеров, которые увлечены использованием машинного интеллекта для повышения производительности своих организаций и качества жизни в своих сообществах. Эта книга посвящена принятию конкретных бизнес-решений с помощью приложений искусственного интеллекта и машинного языка. Это одно из лучших практических руководств для бизнес-лидеров, стремящихся получить реальную пользу от внедрения технологии машинного обучения.
Купить здесь
15. Искусственный интеллект в здравоохранении
Автор – Махаджан, доктор медицинских наук, Параг Суреш
В этой книге исследуется роль искусственного интеллекта в здравоохранении, как он революционизирует все аспекты здравоохранения и проведет вас через текущее состояние и будущие применения ИИ в здравоохранении, в том числе в стадии разработки. В нем также обсуждаются этические проблемы, связанные с использованием ИИ в здравоохранении, принципы ИИ и то, как он работает, жизненно важная роль ИИ во всех основных медицинских специальностях, а также роль стартапов и корпоративных игроков в ИИ в здравоохранении.
Купить здесь
16. Машинное обучение — новый ИИ легковые автомобили. Автор предлагает краткий обзор предмета для широкого читателя, описывая его эволюцию, объясняя важные алгоритмы обучения и представляя примеры приложений.
Купить здесь
17. Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных — алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования (MIT Press)
Авторы — Джон Д. Келлехер, Брайан Мак Нами
Это всестороннее введение в наиболее важные подходы к машинному обучению, используемые в прогнозной аналитике данных, охватывающее как теоретические концепции, так и практические приложения. Технический и математический материал дополнен поясняющими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком бизнес-контексте. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты по анализу данных на каждом этапе разработки, от формулировки бизнес-задачи до реализации аналитического решения.
Купить здесь
Глава 18. Машинное обучение для начинающих . Это объясняет важность данных и то, как огромные их объемы предоставляют программистам машинного обучения информацию, необходимую им для разработки алгоритмов обучения. В этой книге исследуется взаимосвязь между искусственным интеллектом и машинным обучением. «Машинное обучение для начинающих» может быть просто лучшей книгой по ИИ, если вы новичок в этом предмете.
Купить здесь
19. Прикладная аналитика на основе тематических исследований с использованием SAS и R: внедрение прогнозных моделей и методов машинного обучения
Автор — Deepti Gupta Алгоритмы машинного обучения на R и SAS. В этой книге представлены наборы промышленных данных в режиме реального времени. Он охватывает роль аналитики в различных отраслях с примерами из банковского дела, розничной торговли, телекоммуникаций, здравоохранения, авиакомпаний и товаров повседневного спроса, а также аналитических решений.
Купить здесь
20. Достижения в области финансового машинного обучения
Автор – Лопес де Прадо, Маркос , как проводить исследования этих данных с помощью алгоритмов машинного обучения, как использовать суперкомпьютерные методы и как тестировать открытия, избегая ложных срабатываний. В книге рассматриваются реальные проблемы, с которыми ежедневно сталкиваются практики, и объясняются научно обоснованные решения с использованием математики, подкрепленные кодом и примерами.
Купить здесь
21. Совместимость с человеком – искусственный интеллект и проблема управления
Автор – Стюарт Рассел
В этой книге автор исследует идею интеллекта у людей и машин. Он описывает краткосрочные преимущества, которые можно ожидать от интеллектуальных личных помощников для значительного ускорения научных исследований. Автор предполагает, что ИИ может быть построен на новом фундаменте, на котором машины будут спроектированы таким образом, что они будут не уверены в человеческих предпочтениях, которым они должны удовлетворять. Такие машины будут скромными, альтруистичными и преданными достижению человеческих целей.
Купить здесь
Как изучить искусственный интеллект?
Если вам интересно, как изучить искусственный интеллект с нуля, вам могут помочь приведенные ниже шаги.

Если вы не умеете программировать или ничего не знаете о Python, многие часто рекомендуют начать именно с него. Изучайте Python, занимаясь самостоятельно или приобретая курсы на таких сайтах, как Udemy. Вы также можете записаться на курсы по программированию или онлайн-программу.
Следующим шагом после изучения Python обычно является изучение науки о данных. Опять же, вы можете узнать об этой теме самостоятельно или через курсы Udemy или онлайн-программы. Как только вы достаточно узнаете о науке о данных, вы сможете больше узнать о машинном обучении и искусственном интеллекте.
Книги по ИИ из этого списка — отличный способ начать изучение ИИ. Поищите несколько книг по искусственному интеллекту для начинающих, которые помогут вам начать работу. Если лучшие книги по искусственному интеллекту — не лучший метод для вас, есть также курсы на Udemy и онлайн-программы, в которых вы можете принять участие.

получить практический опыт, выполнив следующие шаги:
Найдите интересующую вас тему . Это должно быть что-то, что вам нравится или нравится, поскольку подобная тема может помочь сохранить вашу мотивацию, чтобы вы оставались вовлеченными в процесс обучения. В рамках этой темы сосредоточьтесь на конкретной проблеме и найдите для нее решение.
Найдите решение. Не волнуйтесь, если это очень просто, поскольку цель состоит в том, чтобы найти решение, которое может в полной мере решить вашу предполагаемую проблему. Отсюда вам понадобится алгоритм, который может обрабатывать данные и делать их понятными и простыми для машинного обучения. Затем вы можете обучить базовую модель, установить результат, а затем оценить производительность.
Продолжайте совершенствовать свое решение. Когда у вас есть основа, становится возможным проявить творческий подход и развить свое решение. Вы можете попытаться улучшить некоторые его части и оценить сделанные вами изменения, чтобы увидеть, стоили ли они потраченного времени.
Получить отзыв. Лучший способ продолжить обучение — получить отзывы от людей, которые уже знают, что делают. Поделитесь своей работой на форумах и в местах, где вы можете получить конструктивную обратную связь. Эта обратная связь также может прийти в виде ценных советов.
Выполнив шаги с первого по четвертый, вы можете повторять их до тех пор, пока не освоитесь с искусственным интеллектом. Может быть хорошей идеей разрабатывать решения для различных проблем, одновременно работая с другими компонентами и аспектами машинного обучения.

Вы также можете принять участие в конкурсе Kaggle, который проверяет ваши знания и навыки. В этом соревновании вы решаете те же задачи, что и другие инженеры. В результате вы увидите различные возможные подходы, о которых вы, возможно, и не подумали бы иначе.
Заключение
Карьера в области искусственного интеллекта может быть реализована в различных сферах, включая частные организации, общественные предприятия, образование, искусство, здравоохранение, государственные службы и армию. Масштабы искусственного интеллекта продолжают расти с каждым днем. Следовательно, те, у кого есть возможность перевести эти цифровые данные в осмысленные человеческие выводы, смогут сделать очень успешную карьеру в этой области.
Вы можете ознакомиться со многими курсами и сертификатами по искусственному интеллекту в Интернете. Курсы определенно будут многообещающими, и на вашем пути появится множество возможностей.

Рекомендуемый курс
Мастер-класс по искусственному интеллекту
Часто задаваемые вопросы
1. Какая книга лучше всего подходит для изучения ИИ?
Лучшая книга по искусственному интеллекту зависит от вашего уровня навыков и отправной точки. Кроме того, это также может зависеть от ваших конкретных интересов. В этом списке представлены одни из лучших книг по искусственному интеллекту, доступных в настоящее время на рынке. Возможно, вам будет полезно проверить их и посмотреть, подходит ли какой-либо из них вам больше всего.
2. Могу ли я изучить ИИ самостоятельно?
Да! Даже без каких-либо предварительных знаний или опыта в области инженерии вполне возможно изучить ИИ самостоятельно и не выходя из дома. Конечно, вы можете узнать о концепциях и теориях ИИ, но одного этого недостаточно. Вы можете создать несколько простых проектов машинного обучения, чтобы проверить свои знания и поработать с искусственным интеллектом на практике. В конце концов, практический опыт является ключом к способности полностью понять предмет.
Изучить искусственный интеллект самостоятельно может быть сложно, если вы совсем не разбираетесь в некоторых темах, которые могут понадобиться для этого процесса. Если вы начинаете с нуля как абсолютный новичок, вам может быть полезно начать с некоторых вводных курсов по Python. Узнав больше о Python, это может помочь вам начать заниматься наукой о данных, которая ведет к искусственному интеллекту и машинному обучению.
3. Как начать изучать ИИ?
Начать работу с ИИ несложно. Есть четкие и простые шаги, которые вы можете предпринять, например, прочитать некоторые из лучших книг по ИИ из этого списка. Однако не берите просто любую книгу по искусственному интеллекту — убедитесь, что вы ищете ту, которая соответствует вашему уровню и интересам. Например, если вы новичок в области искусственного интеллекта, начните с того, что вы считаете лучшей книгой по искусственному интеллекту для начинающих.
Вы также можете выполнить шаги, перечисленные в разделе «Как изучить искусственный интеллект» выше.
4. Могу ли я изучить ИИ без программирования?
Это определенно возможно, но это также зависит от вашего представления об изучении искусственного интеллекта. В настоящее время в Интернете есть несколько инструментов, которые позволяют вам начать экспериментировать с машинным обучением и искусственным интеллектом, даже не зная, как программировать. Например, есть сервисы, с помощью которых можно обучать инструменты ИИ самостоятельно, без знаний кодинга или программирования, но варианты использования ограничены. Со временем компании могут разработать больше инструментов, которые могут расширить возможности этих инструментов.
Также можно самостоятельно изучить ИИ и машинное обучение, прочитав лучшие книги по ИИ. Однако может быть совершенно невозможно освоить искусственный интеллект , не зная более глубокой математики и кодирования. К счастью, вам не нужно быть экспертом в области данных или специалистом в области компьютерных наук, чтобы начать этот процесс.
5. Основан ли ИИ на книге?
Да и нет. Несвязанный ИИ действительно основан на книге. «Искусственный интеллект» (ИИ) — научно-фантастический и драматический фильм 2001 года, который был не только написан, но и снят легендарным Стивеном Спилбергом.
No related posts.