7 книг об искусственном интеллекте, которые вы должны прочесть
Искусственный интеллект все еще среди технологических трендов. Темпы его развития ошеломляют. Эта подборка книг об ИИ — для тех, кто хочет понимать принципы его работы.
Introduction to Artificial Intelligence (Philip C Jackson)
Могут ли компьютеры думать? Могут ли они конструировать свои собственные концепты? Фундаментальное исследование, в котором автор задается этими вопросами, было впервые издано более 40 лет назад, но не потеряло актуальность. Книга будет интересна всем, кто планирует детально разобраться в теме искусственного интеллекта и связанных с ним технологий.
Deep Learning (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville)
В основе искусственного интеллекта лежит машинное обучение. Глубинное (или глубокое) обучение — это класс алгоритмов машинного обучения. Он применяет многослойную систему фильтров для иерархического извлечения полезных признаков.
Эта книга подходит для тех, у кого уже есть опыт программирования.
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (Trevor Hastie, Robert Tibshirani и Jerome Friedman)
Эта книга — подходящий источник знаний для тех, кто хочет лучше разобраться в data майнинге, машинном обучении и биоинформатике, используя статистический подход. Четкие определения понятий сопровождаются цветными иллюстрациями.
Python Machine Learning (Sebastian Raschka)
Практическое руководство, которое поможет разобраться в дебрях машинного обучения. Книга предлагает новейшие разработки в области прогнозирующей аналитики. Python Machine Learning рассматривает большинство библиотек Python, включая scikit-learn, Theano и Pylearn2. Автор доказывает, почему Python — ведущий язык программирования для data science. Книга понравится тем, кто программирует на Python.
How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed (Ray Kurzweil)
Известный футуролог Рэймонд Курцвайл написал книгу о том, как создать разум. Звучит интригующе, согласитесь. Книга небольшая — всего 321 страница. Рэй рассказывает, какие методы нужно использовать, чтобы сконструировать разум, объясняет, в чем суть обучения естественному языку и рассматривает философские аспекты создания искусственного интеллекта.
Artificial Intelligence and Soft Computing: Behavioral and Cognitive Modeling of the Human Brain (Amit Konar)
Эта книга — библия в области теории ИИ. Книга излагает информацию доступно: так, чтобы читатель мог не только понять всё, но и применить полученные знания на практике. Рассчитана на широкий круг читателей – от студентов, изучающих computer science и просто интересующихся темой до профессоров.
Reinforcement Learning: An Introduction (Richard S. Sutton, Andrew G. Barto)
Книга посвящена обучению с подкреплением. Это метод deep learning, который можно представить так: для того, чтобы ИИ обучился, его помещают в некую сложную игру, и когда он совершает правильные действия, то зарабатывает очки. Игра может решать различные задачи. Например, для “тренировок” знаменитого AlphaGo, обыгравшего людей в го, тоже использовали обучение с подкреплением. Рекмендуем книгу тем, кто уже работает в сфере ИИ и хочет быть в курсе трендов.
Обложка: Mckinsey.
Источник: Signifai.io.