KI ist die Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. Die vollständige Form der KI ist künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz liegt vor, wenn eine Maschine kognitive Fähigkeiten besitzt. Der Maßstab für KI ist die menschliche Ebene in Bezug auf Argumentation, Sprache und Vision.
Hier ist eine kuratierte Liste der Top-KI-Bücher, die Teil eines Anfängers der Bibliothek für fortgeschrittene Data Science-Lernende sein sollten.
1) Künstliche Intelligenz für Dummies
Künstliche Intelligenz ist ein Buch von John Paul Mueller und Luca Massaron. Das Buch bietet eine klare Einführung in die KI und wie sie heute verwendet wird.
In diesem Buch erhalten Sie einen Überblick über die Technologie. Es spricht auch über die häufigen Missverständnisse, die damit verbunden sind. Das Buch untersucht die Verwendung von KI in Computeranwendungen, den Umfang und die Geschichte der KI.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon2) Erstellen Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk
Dieses Nachschlagewerk für künstliche Intelligenz ist eine Schritt-für-Schritt-Reise durch die Mathematik neuronaler Netze und die Erstellung Ihrer eigenen mit der Computersprache Python.
Dieses Nachschlagewerk nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame und gemächliche Reise. Das Buch beginnt mit sehr einfachen Ideen und baut nach und nach ein Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze auf. In diesem Buch lernen Sie auch, in Python zu programmieren und Ihr neuronales Netzwerk so zu gestalten, dass es professionell entwickelte Netzwerke bietet.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon3) Superintelligenz
Superintelligence ist ein ideales Nachschlagewerk von Stuart Russell und Peter Norvig. Dieses Buch ist die umfassendste und aktuellste Einführung in die Theorie und Praxis des KI-Fachs.
Dieses KI-Buch bringt die Leser auf den neuesten Stand der Technik und präsentiert Konzepte auf einheitlichere Weise. Das Buch bietet auch maschinelles Lernen, Deep Learning, Transfer-Learning-Multiagentensysteme, Robotik usw.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon4) Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz
Dieses Buch bietet eine grundlegende konzeptionelle Theorie der künstlichen Intelligenz. Es dient als vollständiges Referenzmaterial für Anfänger. Es hilft Studenten in Kursen für Studenten oder Absolventen in künstlicher Intelligenz.
Diese Ausgabe enthält detaillierte Informationen zu den Änderungen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz seit der letzten Ausgabe vorgenommen wurden. Es gibt viele wichtige Anwendungen der KI-Technologie wie den Einsatz praktischer Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und Haushaltsroboter, die ausführlich erläutert werden.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon5) Künstliche Intelligenz-Motoren: Eine Einführung in die Mathematik des tiefen Lernens
Artificial Intelligence Engines ist ein Buch von James V Stone. Das Buch erklärt, wie KI-Algorithmen in Form von tiefen neuronalen Netzen. Dieser Vorteil wird schnell beseitigt. Tiefe neuronale Netze werden für viele Geschäftsanwendungen wie Krebsdiagnose, Objekterkennung, Spracherkennung, Robotersteuerung, Schach, Poker usw. verwendet.
In diesem Buch werden wichtige Lernalgorithmen für neuronale Netze erläutert, gefolgt von detaillierten mathematischen Analysen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon6) Leben 3.0: Mensch sein im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
Leben 3.0: Mensch sein im Zeitalter der künstlichen Intelligenz ist ein Buch von Max Tegmark. Das Buch spricht über den Aufstieg der KI, wie sie das Potenzial hat, unsere Zukunft mehr als jede andere Technologie zu verändern.
Dieses Buch behandelt auch alle möglichen Standpunkte oder die umstrittensten Themen. Es spricht über die Bedeutung, das Bewusstsein und die ultimativen physischen Grenzen des Lebens im Kosmos.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon7) Maschinelles Lernen für absolute Anfänger
Maschinelles Lernen für absolute Anfänger ist ein Buch von Oliver Theobald. Das Buch behandelt Kapitel wie Was ist maschinelles Lernen, Arten des maschinellen Lernens, die Toolbox für maschinelles Lernen, Datenbereinigung zum Einrichten Ihrer Daten, Regressionsanalyse. Das Buch behandelt auch Clustering, Support-Vektor-Maschinen, künstliche neuronale Netze, Erstellen eines Modells in Python usw. Es enthält Algorithmen wie Kreuzvalidierung, Ensemble-Modellierung, Rastersuche, Feature-Engineering und One-Hot-Codierung.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon8) Deep Learning illustriert
Deep Learning Illustrated ist ein KI-Buch von Jon Kohn, Grant Beyleveld und Aglae Basens. In diesem Buch werden viele leistungsstarke neue Funktionen für künstliche Intelligenz und die Leistung von Algorithmen beschrieben. Deep Learning Illustrated und bietet eine vollständige Einführung in die Techniken der Disziplin.
Dieses Buch kann als praktisches Nachschlagewerk für Entwickler, Forscher, Analysten und Studenten dienen, die es anwenden möchten.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon9) Predictive Analytics für Dummies
Predictive Analytics For Dummies ist ein Buch von Anasse Bari, Mohamed Chaouchi und Tommy Jung. Mit Hilfe dieses Nachschlagewerks lernen Sie den Kern der Predictive Analytics kennen.
Das Buch bietet einige häufig verwendete Anwendungsfälle, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Es werden auch Details zur Modellierung und zum k-means Clustering behandelt. Das Buch enthält auch Tipps zu Geschäftszielen und -ansätzen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon10) Data Science von Grund auf neu: Erste Prinzipien mit Python
Data Science from Scratch ist ein Buch von Joel Gurus. Dieses Buch hilft Ihnen dabei, Mathematik und Statistik zu lernen, die den Kern der Datenwissenschaft bilden. Sie lernen auch Hacking-Fähigkeiten, die Sie benötigen, um als Datenwissenschaftler zu beginnen.
Die Bücher enthalten Themen wie die Implementierung von k-nächsten Nachbarn, naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume und Clustering-Modelle. Sie können auch die Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzwerkanalysen usw. erkunden.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon11) Praktisches maschinelles Lernen
Hands-On Machine Learning ist ein Buch von Aurélien Géron. Das Buch hilft Ihnen dabei, die Konzepte und Werkzeuge zum Aufbau intelligenter Systeme intuitiv zu verstehen.
In diesem Referenzmaterial lernen Sie auch Techniken kennen, angefangen bei der einfachen linearen Regression bis hin zu tiefen neuronalen Netzen. In diesem Buch werden Sie auch verschiedene Trainingsmodelle untersuchen, darunter Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume, zufällige Wälder und Ensemble-Methoden. Sie können auch Techniken zum Trainieren und Skalieren tiefer neuronaler Netze erlernen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon12) Angewandte künstliche Intelligenz: Ein Handbuch für Führungskräfte
Applied Artificial Intelligence ist ein Buch von Mariya Yao, Adelyn Zhou und Marlene Jia. Dieses Buch ist ein praktischer Leitfaden für Führungskräfte, die sich leidenschaftlich für die Nutzung von Maschinenintelligenz einsetzen. Dies hilft Ihnen, die Produktivität ihrer Organisationen zu steigern und die Lebensqualität in ihren Gemeinden zu verbessern. Das Buch hilft Ihnen auch dabei, Geschäftsentscheidungen durch Anwendungen von KI und maschinellem Lernen zu treffen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon13) Vorhersagemaschinen: Die einfache Ökonomie der künstlichen Intelligenz
Prediction Machines ist ein Buch von Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb. Das Buch spricht über das Herzstück, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen. Außerdem wird erläutert, wie Prognosetools die Produktivität steigern - Maschinen bedienen, Dokumente bearbeiten und mit Kunden kommunizieren. Am Ende diskutiert das Buch, wie eine bessere Vorhersage Möglichkeiten für neue Geschäftsstrukturen schafft.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon14) Mensch + Maschine: Arbeit im Zeitalter der KI neu denken
Mensch + Maschine: Arbeit im Zeitalter der KI neu denken ist ein Buch von Paul R. Daugherty und H. James Wilson. Das Buch spricht über die Essenz des KI-Paradigmas, das Ihnen hilft, die Transformation aller Geschäftsprozesse innerhalb einer einzigen Organisation zu verändern.
Das Buch erklärt, wie Unternehmen die neuen Regeln der KI nutzen, um Innovationen voranzutreiben. Außerdem werden sechs völlig neue Arten von hybriden Mensch-Maschine-Rollen beschrieben, die jedes Unternehmen entwickeln muss.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon15) Architekten der Intelligenz: Die Wahrheit über KI von den Leuten, die sie bauen
Architects of Intelligence enthalten eine Reihe von ausführlichen Einzelinterviews, in denen der Autor Martin Ford die Wahrheit hinter diesen Fragen enthüllt. Er hat sich Gedanken über die klügsten Köpfe der Gemeinschaft der künstlichen Intelligenz gemacht.
Dieses KI-Buch hilft dabei, die Meinungen der Größen des KI-Geschäfts wie Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis und Yoshua Bengi zu sammeln. Sie sollten dieses Buch lesen, um sich eingehend mit der Zukunft des KI-Bereichs vertraut zu machen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon16) Künstliche Intelligenz für den Menschen: Grundlegende Algorithmen
Künstliche Intelligenz für den Menschen ist ein Buch von Jeff Heaton. In diesem KI-Buch lernen Sie die grundlegenden Algorithmen der künstlichen Intelligenz kennen. Wie Dimensionalität, Clustering, Fehlerberechnung, Bergsteigen, Nelder Mead und lineare Regression.
In diesem Buch über künstliche Intelligenz werden alle Algorithmen anhand der tatsächlichen numerischen Berechnungen erläutert, die Sie selbst durchführen können. Jedes Kapitel in diesem Buch enthält ein Programmierbeispiel. Beispiele werden derzeit in Java, C #, Python und C bereitgestellt. Andere Sprachen sind geplant.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon17) HBRs 10 Must Reads zu KI, Analytik und dem neuen Maschinenzeitalter
HBRs 10 Must Reads zu KI, Analytik und dem neuen Maschinenzeitalter ist ein Buch von Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty und H. James Wilson.
Das Buch durchforstete Hunderte von Harvard Business Review-Artikeln und wählte die wichtigsten aus. Dieses Buch hilft Ihnen, verschiedene KI-Einwilligungen zu verstehen und zu verstehen, wie Sie sie übernehmen können.
In diesem Buch lernen Sie Data Science, angetrieben von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Es werden auch Kapitel über die Blockchain und Augmented Reality behandelt.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon18) TensorFlow in 1 Tag: Erstellen Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk
TensorFlow ist die beliebteste Deep Learning Library auf dem Markt. Es verfügt über eine äußerst authentische Grafikberechnungsfunktion, mit der Sie das neuronale Netzwerk visualisieren und entwerfen können. Dieses nützliche Buch zum maschinellen Lernen bietet sowohl Windungen als auch wiederkehrende neuronale Netze.
Von TensorFlow unterstützte Modelle für maschinelles Lernen wie Deep Learning Classification, Boston Tree und Wipe & Deep Layer-Methoden werden in diesem Buch behandelt. Das Buch enthält vollständige professionelle Deep-Learning-Praktiken mit detaillierten Beispielen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon19) Deep Learning (Reihe Adaptive Computation and Machine Learning)
Dieses Deep-Learning-Buch bietet einen mathematischen und konzeptuellen Hintergrund sowie relevante Konzepte in den Bereichen lineare Algebra, Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie sowie maschinelles Lernen.
Das Buch beschreibt viele wichtige Deep-Learning-Techniken, die in der Industrie weit verbreitet sind, darunter Regularisierung, Optimierungsalgorithmen und Sequenzmodellierung. Dieses Buch bietet auch forschungsbezogene Informationen wie lineare Faktormodelle, Autoencoder, strukturierte Wahrscheinlichkeitsmodelle, die Partitionsfunktion usw.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon20) Python Machine Learning, 1. Ausgabe
Mit dem Python Machine Learning-Buch erhalten Sie Zugriff auf die Welt der Predictive Analytics. Es hilft Ihnen dabei, die Best Practices und Methoden zur Verbesserung und Optimierung von Systemen und Algorithmen für maschinelles Lernen zu erlernen.
Möchten Sie herausfinden, wie Python verwendet wird? Dann sollten Sie Python Machine Learning lernen. Das Buch hilft Ihnen, bei Null anzufangen oder Ihr datenwissenschaftliches Wissen zu erweitern.
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Deep Learning mit R führt Sie mithilfe der Keras-Bibliothek und ihrer R-Sprachschnittstelle in ein Universum des Deep Learning ein. Es wurde für Python als Deep Learning mit Python von Keras Creator und Google geschrieben.
Die Bücher helfen Ihnen beim Einrichten Ihrer Lernumgebung. Sie können Ihre neuen Fähigkeiten auch mit R-basierten Anwendungen in Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und generativen Modellen üben. Um diesen Kurs zu lernen, benötigen Sie keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder tiefem Lernen.
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