Искусственный интеллект — это новейшая технологическая тенденция, которой хотят научиться многие люди. Для ИИ доступно так много учебного материала, что выбор правильной книги для изучения ИИ — трудная работа.
Здесь мы представили список лучших книг, в которых вы найдете основную информацию для понимания на понятном языке.
1) Создайте свою собственную нейронную сеть
Сделай свою собственную нейронную сеть — популярная книга, написанная Тариком Рашидом. Это пошаговое путешествие по математике нейронных сетей. Это также поможет вам создать вашу нейронную сеть, используя язык программирования Python.
Часть 1 книги рассказывает о различных математических концепциях нейронных сетей. Часть 2 является полностью практичной, которая помогает вам изучать язык программирования Python и помогает создавать нейронную сеть. Это поможет вам узнать, как распознавать рукописные числа человека и некоторые другие методы ИИ.
2) TensorFlow за 1 день: создайте свою собственную нейронную сеть
TensorFlow — самая популярная библиотека глубокого обучения, доступная на рынке. Он обладает наиболее аутентичной функцией вычисления графиков, которая помогает вам визуализировать и разрабатывать нейронную сеть. Эта полезная книга по машинному обучению предлагает как сверточные, так и рекуррентные нейронные сети.
Модели машинного обучения, поддерживаемые TensorFlow, такие как Deep Learning Classification, Boston Tree, а также методы стирания и глубокого слоя, описаны в книге. Книга включает в себя полную профессиональную практику глубокого обучения с подробными примерами.
3) Deep Learning (серия «Адаптивные вычисления и машинное обучение»)
Эта книга глубокого обучения предлагает математические и концептуальные основы и соответствующие понятия в линейной алгебре, теории вероятностей и информации и машинном обучении.
В книге описаны многие важные методы глубокого обучения, широко используемые в промышленности, в том числе регуляризация, алгоритмы оптимизации, моделирование последовательности. Эта книга также предлагает связанную с исследованиями информацию, такую как линейные факторные модели, автоэнкодеры, структурированные вероятностные модели, функция разбиения и т. Д.
4) Искусственный интеллект: современный подход
Эта книга предлагает основную концептуальную теорию искусственного интеллекта. Он действует как полный справочный материал для начинающих. Это помогает студентам на курсах бакалавриата или магистратуры по искусственному интеллекту.
Это издание дает вам подробную информацию об изменениях, которые произошли в области искусственного интеллекта с момента его последнего выпуска. Существует множество важных применений технологии искусственного интеллекта, таких как внедрение практического распознавания речи, машинного перевода, бытовой робототехники, которые подробно описаны.
5) Машинное обучение Python, 1-е издание
Книга Python Machine Learning дает вам доступ к миру прогнозной аналитики. Это поможет вам изучить лучшие практики и методы для улучшения и оптимизации систем и алгоритмов машинного обучения.
Хотите узнать, как использовать Python? Тогда вам стоит взять Python Machine Learning. Книга поможет вам начать с нуля или расширить знания в области наук о данных.
6) глубокое обучение с R
Глубокое обучение с помощью R познакомит вас со вселенной глубокого обучения с использованием библиотеки Keras и ее интерфейса на языке R. Он написан для Python как Deep Learning with Python от создателя Keras и Google.
Книги помогут вам настроить среду глубокого обучения. Вы также можете практиковать свои новые навыки в R-приложениях в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и генеративных моделей. Кроме того, чтобы выучить этот курс, вам не нужен какой-либо предыдущий опыт машинного обучения или глубокого обучения.