Топ-11 лучших книг по искусственному интеллекту в 2023 году: обновленное руководство

Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

Author: Aurélien Géron

Formats: Kindle and Paperback

Latest edition: Second

This book is a long and dense one. It serves as both a guide and a reference. It dives deep into scikit-learn and TensorFlow to teach you how to implement machine learning algorithms. The book discusses concepts from the very beginning and takes you far into advanced theories. It makes an excellent guide for those looking to get into machine learning using informative graphics and practical code examples.

The first half of the book deals with machine learning and scikit-learn, while the second half discusses deep learning and TensorFlow. It assumes some familiarity with Python programming and the fundamentals of mathematics. This book will help your machine learning and deep learning journey if you know these two things.

One nice thing about this guide is that you can follow all the material using Jupyter notebooks. It explains the most used algorithms and concepts with the perfect balance of theory and practical application. Whether you’re a data scientist wanting to build predictive models in Python, or a software developer looking to become a machine learning engineer, this book will be your guide. 

You can get Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow from Amazon.

Особые книги для освоения специализированных техник машинного обучения на Python

В этом разделе представлены книги, которые помогут вам углубиться в специализированные техники машинного обучения на языке Python. Эти книги рассматривают различные алгоритмы и методы, используемые для решения сложных задач в области искусственного интеллекта.

Название книги Автор Уровень сложности
«Генеративно-состязательные сети с углубленным обучением на Python» Франсуа Чоллет Продвинутый
«Глубокое обучение с использованием Keras: руководство по построению и обучению нейронных сетей на Python» Франсуа Шолле Продвинутый
«Обучение с подкреплением: введение в методы адаптивного машинного обучения» Ричард Саттон, Эндрю Барто Продвинутый
«Программирование коллективного интеллекта: алгоритмы дinзорного пoвеpия» Луис Ламберт Продвинутый

Эти книги предназначены для опытных специалистов в области машинного обучения, которые уже имеют базовые навыки на языке Python и хотят углубить свои знания в определенных областях.

Чтение этих книг поможет вам получить углубленное понимание специализированных алгоритмов и обучающих методов, а также научит вас применять их на практике для решения сложных задач.

«Python. К вершинам мастерства» — Лучано Рамальо

Для опытных программистов, которые уже научились писать на языке Python, но пока не использует все его возможности.

О чем

Практическое руководство, которое раскрывает особенности языка и рассказывает, как применять возможности Python наилучшим способом. Вы сможете писать эффективный эффективный код, делать его коротким и понятным, более чистым и читаемым. Автор рассказывает о библиотеках и базовых средствах языка, описывает примеры использования различных структур данных в Python.

Читатели узнают про модель и структуры данных, функции как объекты, поток управления, контекстные менеджеры, генераторы, основы метапрограммирования, ООП, анализ данных. Есть краткий экскурс в историю развития языка, который даст понимание, почему Python именно такой.

Автор приводит множество наглядных примеров использования стандартной библиотеки, предлагает ссылки на дополнительные источники. В каждом разделе есть комментарии и рекомендации.

Книга будет полезна тем, кто уже программировал на этом языке, хочет расширить свои знания в аналитике и выйти на новый уровень разработки.

Где купить книгу

  • На русском языке: в Беларуси, в Украине или на Amazon;
  • Оригинал на английском: на Amazon или здесь.

«‎‎Главная ошибка собеса — подгонять ответы»‎. Рекрутеры рассказали о найме в IT

Откуда берутся IT-рекрутеры, с какими трудностями они сталкиваются в попытках закрыть позиции и какие ошибки сами совершают на интервью — полезно знать перед тем, как искать работу.

Изучаем Python. 4-е издание (2011)

Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках.

Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.0. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ.

Изучаем Python. 3-е издание (2009)

Мощный, переносимый и легкий в использовании язык программирования Python идеально подходит для разработки самостоятельных программ и сценариев. Эта книга позволит быстро и эффективно овладеть базовыми основами языка Python независимо от степени предварительного знакомства с ним.

Третье издание «Изучаем Python» основано на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ. Обсуждаются изменения в ожидаемой версии 3.0. В конце глав представлены упражнения и вопросы, которые позволят применить новые знания на практике и проверить, насколько хорошо усвоен материал.

Python® Machine Learning

Мягкое вступление в тему машинного обучения. Вы познакомитесь с несколькими основными библиотеками Python, благодаря которым реализуется машинное обучение. В частности, научитесь работать с числами и массивами чисел, используя NumPy. Затем разберете, как работать с табличными данными при помощи Pandas. После этого перейдете к теме визуализации данных при помощи библиотеки matplotlib.

Изучив эти основы, вы углубитесь в тему машинного обучения с использованием Python и библиотек Scikit-Learn. Вы разберете самые распространенные ML-алгоритмы (регрессия, кластеризация, классификация) и узнаете, как они работают «под капотом».

Предполагается, что читатели владеют основами языка Python и имеют базовое понимание статистики.

В 2019 году вышли еще три книги, касающиеся машинного обучения. Их мы рассматривали в статье «Изучаем популярные библиотеки Python: книги 2019 года». Здесь мы не будем повторять описания, а просто приведем названия книг.

  • «PyTorch Recipes». Автор — Pradeepta Mishra.
  • «Learn Keras for Deep Neural Networks». Автор — Jojo Moolayil.
  • «Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning». Авторы — Sridhar Alla и Suman Kalyan Adari.

Искусственный интеллект с примерами на Python

Эта книга для начала познакомит вас с самой концепцией искусственного интеллекта. Затем вы перейдете к изучению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети.

Практически каждая глава книги помимо теории содержит еще и разбор примеров ее использования. Например, в главе «Создание игр с помощью искусственного интеллекта» разбирается создание роботов для игр Last Standing и крестики-нолики, а также двух роботов, играющих между собой в игры Connect Four и Hexapawn. Исходные коды примеров выложены на GitHub.

Книга предназначена для программистов, знающих Python. В принципе, для понимания материала достаточно знать этот язык на базовом уровне, но если вы опытный питонист, вам будет куда легче разобраться в примерах.

Бонус. Книги по Python для детей

15. Джейсон Бриггс «Python для детей: самоучитель по программированию»

Бриггс «Python для детей: самоучитель по программированию»

Хороший самоучитель для детей и подростков. Книга получила много высоких оценок. В ней много иллюстраций, взаимодействие с Python расписано подробно с момента установки языка на компьютер.

Достоинства:

  • Понятный язык, картинки и последовательное повествование делают книгу доступной для всех возрастов.
  • Наличие практических заданий на закрепление материала.

Недостатки:

  • Формат книги напоминает классический учебник, поэтому в некоторых темах будет сложно разобраться самостоятельно.
  • Для детей младшего возраста книга может оказаться слишком сложной.

16. Брайсон Пэйн «Python для детей и родителей»

Брайсон Пэйн «Python для детей и родителей»

Книга яркая, в ней много иллюстраций, язык повествования более живой, чем в предыдущей, поэтому с ней несложно работать. Хотя она и написана как самоучитель для детей, в некоторых вопросах понадобится помощь и объяснения взрослых.

Достоинства:

  • Повествование увлекательное и понятное, поэтому отлично подходит для детей.
  • Автор подводит итоги в конце каждой главы и предлагает идеи по самостоятельной доработке программ.

Недостатки:

В русскоязычных версиях могут встречаться ошибки в коде.

«Python. Книга рецептов» — Давид Бизли, Брайан К. Джонс

Подойдет опытным программистом, с глубокими знаниями языка, станет хорошим подспорьем для них.

О чем

Эта книга — сборник задач с решением и обсуждением. В ней, как следует из названия, содержатся рецепты, охватывающие более 10 основных тем Python. Например, полезные скрипты для системного администрирования, метапрограммирование, тестирование и так далее. Рецепты объединены в 15 тематических глав.

В книге почти нет теории, она вся состоит из примеров. На каждой странице есть задача, решение с примерами из фрагментов кода, которые можно использовать в собственных реальных проектах, и с пояснениями принципов работы.

Python. К вершинам мастерства (2016)

Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Данная книга покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие – и иногда несправедливо игнорируемые – черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает о базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее. Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3.

«Изучаем программирование на Python» — Пол Бэрри

Больше подходит для тех, кто уже умеет программировать на других языках. Но многие разработчики рекомендуют ее и для начинающих.

О чем

Автор подробно объясняет основы Python, рассказывает, как работать с базами данных на примере MySQL, как обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, как создавать приложения на фреймворке Flask. Рассматривает он и продвинутые возможности Python: декораторы, генераторы, виртуальные окружения и другие.

Книга совсем не похожа на классические скучные руководства по программированию. Она написана живым языком, сложные вещи объясняются просто и доступно. Материал собран в небольшие разделы, есть понятные иллюстрации, схемы и примеры, дополнительные факты, комментарии, много юмора и забавных картинок. Автор уверен, что такая подача улучшает восприятие информации и активизирует мозг. Кроме того, здесь множество практических заданий, которые можно выполнять сразу в книге.

Эта книга — не фундаментальная теория Python или справочник по всем возможностям языка. Скорее, это учебник для тех, кто хочет быстро освоить язык на приемлемом уровне. Книгу стоит использовать как основу, базу, на которой можно обучаться дальше. Ее давно не переиздавали, поэтому некоторые сведения могут быть уже не очень релевантными. Но изложенные основы актуальности не потеряли.

Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3

“Python Cookbook” Дэвида Бизли и Брайана К. Джонс поможет вам овладеть навыками программирования на Python 3 или обновить старый код на Python 2. Это “кулинарная книга, наполненная рецептами”, опробованными на Python 3.3. Книга будет являться билетом для опытных Python-программистов, которые хотят использовать современные инструменты, а не просто стандартное кодирование.

Некоторые из тем, затронутых в книге – это строки, структуры данных, итераторы, функции, классы, модули, параллелизм, тестирование, отладка и исключения. На протяжении всей книги, “рецепты”, упомянутые выше, предполагают, что вы обладаете необходимыми знаниями для понимания этих тем. Каждый “рецепт” содержит пример кода, который читатель может использовать в своих проектах.

14. Python for Unix and Linux System Administration

Python for Unix and Linux System Administration идеально подходит для программистов, которые поняли основы программирования на Python и готовы научиться использовать свои навыки для выполнения реальной работы. Эта книга включает в себя подробные руководства по различным областям применения Python, таким как графические интерфейсы, веб-разработка и системное администрирование. В книге также обсуждается очень много продвинутых тем, которые не доступны к понимаю начинающим программистам.

Книга объясняет часто используемые инструменты, синтаксис языка и методы программирования с помощью краткого, но точного подхода. В книге есть множество примеров, которые смогут улучшить ваш стиль написания кода.

15. Лучшая практическая книга: Learn Python the Hard Way (3rd Edition)

“Learn Python 3 the Hard Way” Зеда А. Шоу представляет собой сборник из 52 блестяще выполненных упражнений. Книга идеально подходит для начинающих, которые раньше не программировали, младших разработчиков и профессионалов, которым необходимо усовершенствовать свои навыки. Книга требует того, чтобы вы изучили практическое кодирование (постоянно писали код сами), выполняя упражнения и устраняя проблемы, чтобы лучше понять их причины.

В книге обсуждаются различные темы, такие как основы математики, переменные, строки, архивы, циклы, проектирование программ и структуры данных. Изучение Python с помощью упражнений помогает понять работу программного обеспечения, структуру хорошо написанной программы и то, как избежать и найти распространенные ошибки в коде, используя некоторые приемы, которые есть у профессиональных программистов в запасе.

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Справочник с практическими советами для специалистов, создающих системы машинного обучения. Предполагается, что читатель уже хорошо знаком с теорией машинного обучения, а также владеет Python на достойном уровне и умеет управлять его пакетами.

Рецепты выглядят следующим образом. Сначала озвучивается задача (например «Имеются данные с очень малым количеством ненулевых значений, которые требуется эффективно представить»). Затем предлагается готовое рабочее решение (код), после чего идет раздел с обсуждением этого решения и ссылки на дополнительные материалы по теме. Всего в книге около 200 рецептов.

Conclusion

Machine learning is a growing field, and more and more people are turning toward it for a career. Python is the language most commonly used for machine learning, so if you want to become a machine learning engineer, you need to know how to use Python programming language to create machine learning models and apply algorithms.

To help you start your Python machine learning journey, we have discussed the 15 best machine learning books that use Python to teach ML concepts. Most of these books do not cover the mathematical or statistical side of machine learning; they are focused more on teaching you libraries to help you implement ML algorithms. Some of the books’ code may be outdated, but it should not hinder your learning. 

Overall, this list is almost exhaustive and contains the best books for all skill and experience levels.

BEFORE YOU GO: Don’t forget to check out my latest article – 6 Proven Steps To Becoming a Data Scientist . We interviewed numerous data science professionals (data scientists, hiring managers, recruiters – you name it) and created this comprehensive guide to help you land that perfect data science job.

Article Sources

  1. 20 best machine learning books for beginners & experts in 2020. (n.d.). Hackr.io. https://hackr.io/blog/best-machine-learning-books
  2. Top 10 books for machine learning you should read. (2020, July 21). Edureka. https://www.edureka.co/blog/top-10-machine-learning-books/
  3. Top 5 essential books for Python machine learning. (n.d.). Algorithmic Trading, Quantitative Trading, Trading Strategies, Backtesting, and Implementation | QuantStart. https://www.quantstart.com/articles/Top-5-Essential-Books-for-Python-Machine-Learning/

Affiliate Disclosure: We participate in several affiliate programs and may be compensated if you make a purchase using our referral link, at no additional cost to you. You can, however, trust the integrity of our recommendation. Affiliate programs exist even for products that we are not recommending. We only choose to recommend you the products that we actually believe in.

Топ книг Python для продвинутых

Прочитав Python книги для начинающих на русском, можно переходить к более глубокому изучению языка программирования.

Список лучших изданий для специалистов среднего уровня, а также для профессионалов:

Дэн Бейдер «Чистый Python. Тонкости программирования для профи»

Пособие рассчитано на тех, кто уже имеет базовые знания и желает повысить свой уровень.

Его стоит читать, чтобы узнать фишки и нюансы ЯП, по заверениям самого автора, книга родилась из личных заметок Бейдера в Твиттер, где он раскрывал малоизвестные трюки.

Марк Лутц «Программируем на Python»

Самоучитель, который научит приемам работы с базами данных, созданию веб-сайтов разного уровня сложности, графических интерфейсов.

Книга содержит материалы, касающиеся реализации структур данных (стеков, графов). Поможет интегрировать код на Python в готовые приложения.

«Python. Книга рецептов»

Дэвид Бизли и Брайан Джонс написали книгу для профессионалов, где наглядно показали, как писать приложения разного уровня сложности.

Особое внимание уделили читаемости кода. После каждой главы есть задания по теме урока

Франсуа Шолле (автор библиотеки Keras) «Глубокое обучение на Python»

Издание описывает работу с нейронными сетями, искусственным интеллектом.

Упор сделан на практику, много практических заданий, приведены алгоритмы. Считается лучшей книгой по машинному обучению.

Пройти обучение Python

Лучано Рамальо «Python. К вершинам мастерства»

Лучшая книга по Python, которая поможет сделать код чистым и понятным.

Пройти обучение Python

Не подходит для новичков, так как не раскрывает вопрос синтаксиса, базовых особенностей языка, но объясняет тонкости и фишки ЯП, о которых почти не говорится в других пособиях.

«Библиотека профессионала. Python: создание приложений»

Книга Уэсли Дж. Чана раскрывает такие вопросы как:

  • программирование баз данных;
  • создание расширений;
  • разработка веб-приложений;
  • создание графического интерфейса;
  • многопоточное и сетевое программирование.

Пособие постоянно переиздается и дополняется, учитываются новые версии языка программирования.

Бесплатные книги по Python для начинающих

9. Learning with Python: How to Think Like a Computer Scientist

‘Learning with Python” Аллена Дауни, Джеффа Элкнера и Криса Мейерса – это введение в программирование на Python, целью которого является создание превосходных программ. Книга разделена на 20 глав, а также включает в себя список авторов и план дальнейшего развития. В начальных разделах обсуждаются основы программирования. Затем процесс переходит к основным понятиям Python, таким как переменные, функции, условные выражения и итерация. Ближе к концу книги обсуждаются основные концепции, такие как объекты, наследование, полиморфизм, деревья, списки и т.д..

Книга доступна бесплатно в различных форматах, включая PDF, Postscript, Gzipped Rar и HTML. Пользователи могут бесплатно загружать и распечатывать эти файлы, поскольку книга имеет лицензию GNU Free Documentation License. Книга переведена на такие языки, как испанский, итальянский, немецкий и чешский.

10. Лучшая бесплатная книга по Python: A Byte of Python

“A Byte of Python” – это лучшая бесплатная книга по программированию на Python, которая поможет начинающей аудитории понять язык Python. В книге, в основном, обсуждается версия Python 3. Книга доступна более чем на 26 языках, включая турецкий, шведский, французский, китайский, немецкий, испанский, русский, украинский, португальский и корейский. Переводы были предоставлены активными членами сообщества, которые энергично работают над тем, чтобы правки продолжались по мере обновления книги.

Данная книга имеет очень хорошую структуру содержания: начинается всё с введения читателя в курс дела, дальше идут все важные концепции языка, которые любого разработчику необходимо знать. В заключении рассказывается о способах продолжения обучения после прочтения книги.

What is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence is the field of study that simulates the processes of human intelligence on computer systems. 

These processes include the acquisition of information, using them, and approximating conclusions. 

The research topics in AI include problem-solving, reasoning, planning, natural language, programming, and machine learning. Automation, robotics, and sophisticated computer software and programs characterize a career in Artificial Intelligence. 

Basic foundations in maths, technology, logic, and engineering can go a long way in kick-starting a career in Artificial Intelligence.

How to Learn Artificial Intelligence?

If you’re wondering how to learn artificial intelligence from scratch, maybe consider starting with Python. You can choose to pick this up via self-study or by considering some of the best Python courses.

You should then consider branching out into data science, and again, one of the best ways to learn data science is to take some of the best data science courses. You’ll then be ready to learn about machine learning and artificial intelligence. When you reach this stage, refer to the AI books in this article to help you learn the skills you need.

Another great way to elevate your data science and AI skills is to take part in Kaggle competitions, as these can test your knowledge and skills. The great thing about this approach is that you’ll be solving the same problems as other engineers, giving you the chance to see different approaches that you may not have thought of otherwise.

Advanced Machine Learning With Python

Author: John Hearty

Formats: Kindle and Paperback

Latest edition: First

As the title suggests, this book is not meant for beginners. It requires that you have a fair bit of knowledge about machine learning and Python programming. For example, you can start your journey with Python Machine Learning and perhaps pick up Building Machine Learning Systems with Python for an additional perspective. Then, grabbing this book will allow you to grasp cutting-edge machine learning concepts and step up your game.

The author covers many approaches, including principal component analysis (PCA), self-organizing maps, deep learning, and semi-supervised learning, such as Contrastive Pessimistic Likelihood Estimation (CPLE).

The book explains some less commonly used machine learning algorithms, mainly with the help of the Python Theano library. Also, it uses popular datasets used in machine learning contests like CIFAR-10 and MNIST.

Throughout the book, you’ll be solving challenging data science problems by using advanced machine learning techniques in Python. It is a practical book that helps you sharpen your machine learning skills. Although it may feel fast and difficult at times, the book is rewarding if you stick to it until the end. You can buy a copy of this guide from Amazon.

Прагматичный ИИ

Книга об искусственном интеллекте, машинном обучении и облачных вычислениях. А кроме того, в ней красной нитью проходит тема автоматизации и практичности. Как пишет автор, «То, что не развернуто в промышленной эксплуатации, — не в счет. Не автоматизировано — значит не работает».

Автор книги, Ной Гифт, преподает машинное обучение и облачные архитектуры в Калифорнийском университете в Дэвисе. У него около 20 лет опыта в программировании на Python. Гифт работал в самых разных компаниях, а в настоящее время выступает в роли консультанта по вопросам машинного обучения.

Книга «Прагматичный ИИ» предназначена для широкого круга читателей, в том числе и для не-программистов (они тоже найдут для себя что-то полезное). Написана она на основе других публикаций автора, а также проведенных им семинаров и курсов. Для примеров в книге используется Python (в блокнотах Jupiter).

Like this post? Please share to your friends: