La IA es la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. La forma completa de IA es la inteligencia artificial. La inteligencia artificial existe cuando una máquina tiene una capacidad cognitiva. El punto de referencia para la IA es el nivel humano en lo que respecta al razonamiento, el habla y la visión.
Aquí hay una lista seleccionada de los mejores libros de inteligencia artificial que deberían ser parte de la biblioteca de cualquier principiante a avanzado para estudiantes de ciencia de datos.
1) Inteligencia artificial para tontos
Inteligencia artificial es un libro escrito por John Paul Mueller y Luca Massaron. El libro proporciona una introducción clara a la IA y cómo se utiliza en la actualidad.
Dentro de este libro, obtendrá una descripción general de la tecnología. También habla de los conceptos erróneos comunes que lo rodean. El libro explora el uso de la IA en aplicaciones informáticas, el alcance y la historia de la IA.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon2) Crea tu propia red neuronal
Este libro de referencia de inteligencia artificial es un viaje paso a paso a través de las matemáticas de las redes neuronales y la creación de las suyas propias utilizando el lenguaje informático Python.
Este libro de referencia lo lleva a un viaje divertido y sin prisas. El libro comienza con ideas muy simples y gradualmente va adquiriendo una comprensión de cómo funcionan las redes neuronales. En este libro, también aprenderá a codificar en Python y convertir su red neuronal en una oferta de redes desarrolladas profesionalmente.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon3) Superinteligencia
Superintelligence es un libro de referencia ideal escrito por Stuart Russell y Peter Norvig. Este libro es la introducción más completa y actualizada a la teoría y la práctica de la asignatura de IA.
Este libro de IA pone a los lectores al día sobre las últimas tecnologías, presenta conceptos de una manera más unificada. El libro también ofrece aprendizaje automático, aprendizaje profundo, sistemas multiagente de aprendizaje por transferencia, robótica, etc.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon4) Inteligencia artificial: un enfoque moderno
Este libro ofrece una teoría conceptual básica de la inteligencia artificial. Actúa como material de referencia completo para principiantes. Ayuda a estudiantes en cursos de pregrado o posgrado en Inteligencia Artificial.
Esta edición te brinda información detallada sobre los cambios que se han producido en el campo de la inteligencia artificial desde su última edición. Hay muchas aplicaciones importantes de la tecnología de inteligencia artificial, como la implementación del reconocimiento de voz práctico, la traducción automática y la robótica doméstica, que se explican en detalle.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon5) Motores de inteligencia artificial: una introducción tutorial a las matemáticas del aprendizaje profundo
Motores de inteligencia artificial es un libro escrito por James V Stone. El libro explica cómo los algoritmos de IA, en forma de redes neuronales profundas. Está eliminando rápidamente esa ventaja. Las redes neuronales profundas se utilizan para muchas aplicaciones comerciales, como el diagnóstico de cáncer, el reconocimiento de objetos, el reconocimiento de voz, el control robótico, el ajedrez, el póquer, etc.
En este libro, se explican los algoritmos clave de aprendizaje de redes neuronales, seguidos de análisis matemáticos detallados.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon6) Life 3.0: Ser humano en la era de la inteligencia artificial
Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence es un libro escrito por Max Tegmark. El libro habla sobre el auge de la IA y cómo tiene el potencial de transformar nuestro futuro más que cualquier otra tecnología.
Este libro también cubre una amplia gama de puntos de vista o los temas más controvertidos. Habla sobre el significado, la conciencia y los límites físicos últimos de la vida en el cosmos.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon7) Aprendizaje automático para principiantes absolutos
Machine Learning For Absolute Beginners es un libro escrito por Oliver Theobald. El libro cubre capítulos como Qué es el aprendizaje automático, tipos de aprendizaje automático, la caja de herramientas del aprendizaje automático, depuración de datos, configuración de sus datos, análisis de regresión. El libro también cubre la agrupación en clústeres, las máquinas de vectores de soporte, las redes neuronales artificiales, la construcción de un modelo en Python, etc. Incluye algoritmos como validación cruzada, modelado de conjuntos, búsqueda de cuadrículas, ingeniería de características y codificación One-hot.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon8) Aprendizaje profundo ilustrado
Deep Learning Illustrated es un libro de inteligencia artificial escrito por Jon Kohn, Grant Beyleveld y Aglae Basens. Este libro habla sobre muchas nuevas y poderosas capacidades de inteligencia artificial y rendimiento de algoritmos. Deep Learning Illustrated y ofrece una completa introducción a las técnicas de la disciplina.
Este libro puede servir como una guía de referencia práctica para desarrolladores, investigadores, analistas y estudiantes que deseen aplicarlo.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon9) Análisis predictivo para tontos
Predictive Analytics For Dummies es un libro escrito por Anasse Bari, Mohamed Chaouchi y Tommy Jung. Con la ayuda de este libro de referencia, aprenderá sobre el núcleo del análisis predictivo.
El libro ofrece algunos casos de uso comunes para ayudarlo a comenzar. También cubre detalles sobre modelado, agrupación de k-medias. El libro también ofrece consejos sobre objetivos y enfoques empresariales.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon10) Ciencia de datos desde cero: primeros principios con Python
Data Science from Scratch es un libro escrito por Joel Gurus. Este libro le ayuda a aprender matemáticas y estadísticas que son el núcleo de la ciencia de datos. También aprenderá las habilidades de piratería que necesita para comenzar como científico de datos.
Los libros incluyen temas como implementar k vecinos más cercanos, bayes ingenuos, regresión lineal y logística, árboles de decisión y modelos de agrupamiento. También podrá explorar el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de redes, etc.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon11) Aprendizaje automático práctico
Hands-On Machine Learning es un libro escrito por Aurélien Géron. El libro le ayuda a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para construir sistemas inteligentes.
Este material de referencia también le enseña técnicas, comenzando con una regresión lineal simple y progresando a redes neuronales profundas. En este libro, también explorará varios modelos de entrenamiento, incluidas máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, bosques aleatorios y métodos de conjunto. También puede aprender técnicas para entrenar y escalar redes neuronales profundas.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon12) Inteligencia artificial aplicada: un manual para líderes empresariales
Inteligencia artificial aplicada es un libro escrito por Mariya Yao, Adelyn Zhou y Marlene Jia. Este libro es una guía práctica para líderes empresariales apasionados por aprovechar la inteligencia artificial. Esto le ayuda a mejorar la productividad de sus organizaciones y la calidad de vida en sus comunidades. El libro también le ayuda a tomar decisiones comerciales a través de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon13) Máquinas de predicción: la economía simple de la inteligencia artificial
Prediction Machines es un libro escrito por Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb. El libro habla sobre el corazón de tomar decisiones en condiciones de incertidumbre. También explica cómo las herramientas de predicción aumentan la productividad: operar máquinas, manejar documentos, comunicarse con los clientes. Al final, el libro analiza cómo una mejor predicción crea oportunidades para nuevas estructuras comerciales.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon14) Humano + Máquina: reinventar el trabajo en la era de la IA
Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI es un libro escrito por Paul R. Daugherty y H. James Wilson. El libro habla sobre la esencia del paradigma de la IA, que le ayuda a cambiar la transformación de todos los procesos comerciales dentro de una sola organización.
El libro explica cómo las empresas están utilizando las nuevas reglas de la IA para avanzar en la innovación. También describe seis tipos completamente nuevos de roles híbridos humano + máquina que toda empresa debe desarrollar.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon15) Arquitectos de la inteligencia: la verdad sobre la IA de las personas que la construyen
Architects of Intelligence contiene una serie de entrevistas en profundidad, uno a uno, donde el autor, Martin Ford, revela la verdad detrás de estas preguntas. Ha reflexionado sobre las mentes más brillantes de la comunidad de Inteligencia Artificial.
Este libro de IA ayuda a recopilar las opiniones de las luminarias del negocio de la IA, como Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis y Yoshua Bengi. Debería leer este libro para obtener un conocimiento profundo y el futuro del campo de la IA.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon16) Inteligencia artificial para humanos: algoritmos fundamentales
Inteligencia artificial para humanos es un libro escrito por Jeff Heaton. En este libro de IA, aprenderá sobre los algoritmos básicos de Inteligencia Artificial. Como dimensionalidad, agrupamiento, cálculo de errores, escalada, Nelder Mead y regresión lineal.
Este libro de Inteligencia Artificial explica todos los algoritmos utilizando cálculos numéricos reales que puede realizar usted mismo. Cada capítulo de este libro incluye un ejemplo de programación. Actualmente se proporcionan ejemplos en Java, C #, Python y C. Otros lenguajes previstos.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon17) Las 10 lecturas obligatorias de HBR sobre inteligencia artificial, análisis y la nueva era de las máquinas
Las 10 lecturas imprescindibles de HBR sobre inteligencia artificial, análisis y la nueva era de las máquinas es un libro escrito por Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.
El libro revisó cientos de artículos de Harvard Business Review y seleccionó los más importantes. Este libro le ayuda a comprender varios consentimientos de IA y cómo adoptarlos.
En este libro, aprenderá ciencia de datos impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. También cubre capítulos sobre blockchain y realidad aumentada.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon18) TensorFlow en 1 día: crea tu propia red neuronal
TensorFlow es la biblioteca de aprendizaje profundo más popular disponible en el mercado. Tiene una característica de cálculos de gráficos más auténtica que le ayuda a visualizar y diseñar la red neuronal. Este útil libro de aprendizaje automático ofrece convoluciones y redes neuronales recurrentes.
Los modelos de aprendizaje automático compatibles con TensorFlow, como la clasificación de aprendizaje profundo, el árbol de Boston y los métodos de limpieza y capa profunda, se tratan en el libro. El libro incluye prácticas profesionales completas de aprendizaje profundo con ejemplos detallados.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon19) Aprendizaje profundo (serie Computación adaptativa y aprendizaje automático)
Este libro de aprendizaje profundo ofrece una base matemática y conceptual, y conceptos relevantes en álgebra lineal, teoría de la probabilidad e información y aprendizaje automático.
El libro describe muchas técnicas importantes de aprendizaje profundo ampliamente utilizadas en la industria, que incluyen regularización, algoritmos de optimización y modelado de secuencias. Este libro también ofrece información relacionada con la investigación como modelos de factores lineales, codificadores automáticos, modelos probabilísticos estructurados, la función de partición, etc.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon20) Python Machine Learning, 1.a edición
El libro Python Machine Learning le da acceso al mundo de la analítica predictiva. Le ayuda a aprender las mejores prácticas y métodos para mejorar y optimizar los sistemas y algoritmos de aprendizaje automático.
¿Quiere saber cómo usar Python? Entonces deberías elegir Python Machine Learning. El libro le ayuda a empezar desde cero o le ayuda a ampliar sus conocimientos sobre ciencia de datos.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon21) Aprendizaje profundo con R
Deep Learning with R le presenta un universo de aprendizaje profundo utilizando la biblioteca Keras y su interfaz de lenguaje R. Está escrito para Python como Deep Learning con Python por el creador de Keras y Google.
Los libros le ayudan a configurar su entorno de aprendizaje profundo. También puede practicar sus nuevas habilidades con aplicaciones basadas en R en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y modelos generativos. Además, para aprender este curso, no necesita ninguna experiencia previa en aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
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