20 книг по искусственному интеллекту, которые необходимо прочитать для глубокого понимания

Десять интересных книг об искусственном интеллекте | рбк тренды

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 автор выложил 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.

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

Скачать

Практическое руководство, которое поможет вам превратиться из новичка в мастера машинного обучения. Но практикующим специалистам по машинному обучению книга тоже пригодится: в последних главах разбираются более продвинутые темы (обработка естественного языка, глубокое обучение, основы обучения с подкреплением).

Авторы предлагают путь из шести шагов, руководствуясь теорией о том, что именно шесть ступеней отделяют человека буквально от чего угодно.

Каждая из глав книги делится на две части. В первой разбираются теоретические концепции, а во второй — их практическая реализация при помощи различных пакетов Python. Чисто математические темы, стоящие за алгоритмами, освещаются на минимальном уровне, достаточном для начала работы с машинным обучением.

Книга предназначена для питонистов, желающих приобрести навыки машинного обучения. Также она будет полезна программистам, владеющим другими языками и занимающимся машинным обучением — если они хотят приобрести навыки реализации ML-алгоритмов на Python.

Я, робот Исаака Азимова.

«Я, робот» — сборник рассказов писателя-фантаста Айзека Азимова. Азимов демонстрирует девять разных историй, которые затрагивают моральные последствия человекоподобного ИИ.

Эти рассказы были первоначально опубликованы в научно-фантастических журналах в 1940-х годах. Акцент Азимова на этических соображениях ИИ оказал большое влияние на научную фантастику.

Три закона робототехники Азимова описаны в этом сборнике и составляют объединяющую тему всей работы. Это руководство по обеспечению того, чтобы роботы оставались «этичными», до сих пор является проблемой.

В настоящее время футуристы и инженеры продолжают обсуждать последствия этического программирования.

Мечтают ли андроиды об электрических овцах? Филип К. Дик

Хотя этот роман в основном известен как источник вдохновения для «Бегущего по лезвию», он является классикой научной фантастики!

Это следует за футуристической антиутопической историей, которая проливает свет на философские последствия создания андроидов.

Главный герой Рик Декард — охотник за головами, который выслеживает новое поколение почти человекоподобных андроидов. Во время своих расследований он понимает, что сочувствует этим андроидам, и изо всех сил пытается выполнить задание.

Филип К. Дик представляет тревожную и наводящую на размышления историю о эмпатии и о том, как захват человеческого интеллекта может означать захват темных сторон человечества.

Эта книга обязательна к прочтению для поклонников научной фантастики, особенно если вы можете справиться с темными темами, поднятыми в этом романе.

Python Deep Learning

Авторы: Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna, Peter Roelants, Valentino Zocca. Язык: английский.

Скачать

Эта книга поможет вам исследовать сферу глубокого обучения и начать применять машинное обучение в своих проектах. Вы познакомитесь с различными архитектурами нейронных сетей, научитесь решать задачи в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания речи.

Книга будет интересна практикующим специалистам data science, разработчикам систем машинного обучения и всем, кто интересуется глубоким обучением. Предполагается, что читатель имеет базовые знания по машинному обучению и имеет некоторый опыт работы с Python. Наибольшую пользу эта книга принесет тем, у кого также есть бэкграунд в математике и понимание концепций вычислений и статистики.

«Алмазный век» Нила Стивенсона

Этот эпический роман рассказывает об инженере-нанотехнологе, который крадет для своей дочери суперкомпьютер, известный как «Иллюстрированный букварь для юной леди».

К сожалению, контрабандная копия попадает к неблагополучной девушке.

«Алмазный век» демонстрирует глубокие писательские способности Стефенсона и показывает его интерес как к историческому, так и к футуристическому. В сюжет романа вплетена критика искусственного интеллекта как возможного.

Мир Алмазного века называет ИИ «псевдо-интеллектом», высмеивая неспособность машин полностью воспроизвести интеллект реального человека. В романе люди, называемые «ракторами», а не ИИ, взаимодействуют с людьми в виртуальной среде.

Это показывает, что в машине изначально отсутствует что-то, что не позволит ей когда-либо заменить человека.

Глубокое обучение и нейронные сети: основы

В основе глубокого обучения лежит идея создания искусственных нейронных сетей, моделирующих работу нервной системы человека. Эти сети состоят из множества «нейронов», которые взаимодействуют между собой и обрабатывают входные данные. Глубокое обучение предполагает обучение нейронной сети на большом количестве данных с помощью алгоритмов градиентного спуска и обратного распространения ошибки.

Область глубокого обучения и нейронных сетей активно развивается и находит применение в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, автоматическое распознавание речи и многих других.

Для погружения в эту тему рекомендуется ознакомиться с рядом книг, которые являются наиболее авторитетными и развернутыми источниками знаний по глубокому обучению и нейронным сетям.

Название книги Автор Год издания
Deep Learning Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville 2016
Neural Networks and Deep Learning Michael Nielsen 2015
Deep Learning: Adaptive Computation and Machine Learning series Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 2016
Deep Learning with Python François Chollet 2017
Pattern Recognition and Machine Learning Christopher M. Bishop 2006
The Hundred-Page Machine Learning Book Andriy Burkov 2019
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow Aurélien Géron 2019
Deep Learning for Natural Language Processing Palash Goyal, Sumit Pandey, Karan Jain, Karan Jain 2018
Machine Learning: A Probabilistic Perspective Kevin P. Murphy 2012
Reinforcement Learning: An Introduction Richard S. Sutton, Andrew G. Barto 2018

Книги из этого списка предоставляют широкий обзор теоретических и практических аспектов глубокого обучения и нейронных сетей. Они позволят читателю углубить свои знания и разобраться с основами данной области.

Avogadro Corp: сингулярность ближе, чем кажется, Уильям Хертлинг

Avogadro Corp — это научно-фантастический роман, в котором рассказывается о том, как искусственный интеллект может эволюционировать из технологий, которые сегодня кажутся обычными.

Это следует за Дэвидом Райаном, который разработал систему ELOPe, направленную на оптимизацию написания электронной почты. Дэвид случайно создает лазейку, позволяющую системе ELOPe делать все, что ей заблагорассудится.

Его команда понимает, что они только что создали систему, которая может подвергнуть опасности всю их организацию.

Это пугающая история, которая показывает, насколько ИИ может манипулировать реальными людьми, чтобы они выполняли его приказы. Если вам нравятся романы, основанные на реальных событиях, а также захватывающее чтение, эта книга для вас!

Like this post? Please share to your friends: