Книги: Искусственный интеллект
Поиск на основе искусственного интеллекта // Трей Грейнджер, Дуг Тернбулл, Макс Ирвин
Благодаря этому учебнику вы поймете, как эффективно использовать AI для анализа пользовательских запросов
Машинное обучение с малым объемом кодирования // Стриплинг Г., Абель М.
Книга объясняет, как внедрять ML с минимумом программирования, используя готовые инструменты и платформы.
System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью // Алекс Сюй и Али Аминиан
Учебник для подготовки к интервью по дизайну систем с упором на ML-инфраструктуру и архитектуру.
Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение // Джейк Вандер Плас
Пособие показывает, как решать нестандартные задачи с помощью Python — от алгоритмов до анализа данных.
Разработка приложений на базе GPT-4 и ChatGPT // Оливье Келен и Мари-Алис Блете
Пошаговое руководство по созданию приложений с использованием GPT-4 и ChatGPT API.
Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения // Куликова И.В.
Книга обучает создавать нейросети на Python и объясняет, как работает машинное обучение на практике.
Искусственный интеллект в стратегических играх // Илья Шпигорь
Пособие раскрывает, как ИИ используется в стратегических играх, от шахмат до StarCraft.
The Little Learner: чудесное машинное обучение // Дэниел П. Фридман
Увлекательная и визуальная книга о машинном обучении для детей и взрослых, без технической перегрузки.
Базовая математика для искусственного интеллекта // Нельсон Хала
Пособие освещает математические основы ИИ: линейную алгебру, вероятности и оптимизацию на простом уровне.
Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python // Сет Вейдман
Книга помогает быстро начать работать с нейросетями на Python и запускать свои проекты.
Могу ли я изучать ИИ по книгам?
Как выбрать книги по искусственному интеллекту для начинающих?
- Уровень подготовки читателя: Выбирайте руководства, которые рассчитаны на ваш текущий уровень знаний — от нуля до базового уровня Python или статистики.
- Наличие практических заданий: Ищите издания с задачами, упражнениями и проектами, которые позволяют закрепить теоретический материал на практике.
- Понятный язык и структура: Издания с логичным изложением и примерами кода значительно облегчают восприятие информации.
- Обновленность содержания: Убедитесь, что книга охватывает современные подходы и технологии — например, глубокое обучение, NLP или работу с нейросетями.
- Авторитет автора: Предпочтение стоит отдавать авторам, имеющим опыт преподавания, практической разработки или научных публикаций в области ИИ.