Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft der Nachahmung menschlicher Intelligenzprozesse auf Computersystemen. Eine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz wird durch Automatisierung, Roboter und komplexe Computersoftware und -systeme definiert.

Ein starker Hintergrund in Mathematik, Technologie, Logik und Ingenieurwesen kann einem helfen, in die Branche der künstlichen Intelligenz einzusteigen. Aufgrund der wachsenden Abhängigkeit von Unternehmen und Einzelpersonen von künstlicher Intelligenz verändert sich das Schicksal der KI in ein flexibleres, intelligenteres und skalierbareres Bild. Dieser Sektor kann mit mehreren aufkommenden Trends wie der Automatisierung von Diensten, Cloud Computing, Containern und sogar maschinellem Lernen in Verbindung gebracht werden. Ein solches integriertes Modell der Maschinenfunktion mit menschenähnlicher Genauigkeit hat das futuristische Gesicht aller bestehenden Geschäftstechnologien in einem agilen Ansatz geprägt.

Alle Unternehmen, die sich auf Wachstum freuen, sollten bereit sein, in die Zukunft zu stürzen, indem sie KI-basierte Funktionen übernehmen. Der beste Weg, um mit dem Studium und der Suche nach Informationen über KI zu beginnen, besteht darin, die besten Bücher zu lesen und sich dem Selbstlernen hinzugeben.

Melden Sie sich für den Machine Learning-Kurs an den besten Universitäten der Welt an. Erwerben Sie Master-, Executive PGP- oder Advanced Certificate-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Beste Online-Kurse für maschinelles Lernen und KI-Kurse

In diesem Artikel haben wir eine Liste aller berühmten KI-Bücher für künstliche Intelligenz für Anfänger zusammengestellt:

1. Tariq Rashid: Machen Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk

Dieses Nachschlagewerk zur künstlichen Intelligenz führt Sie durch die Mathematik neuronaler Netze und wie Sie Ihr Netzwerk mit der Programmiersprache Python aufbauen.

Dieses Nachschlagewerk nimmt Sie mit auf eine entspannende und genussvolle Reise. Es beginnt mit den Grundlagen und entwickelt sich zu einem detaillierten Verständnis der Funktionsweise neuronaler Netze. Dieses Buch wird Ihnen auch die Python-Programmierung beibringen und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr neuronales Netzwerk in ein professionell aussehendes Netzwerk verwandeln.

2. Denis Rothman: Künstliche Intelligenz am Beispiel

Dieses Buch bietet einen Ausgangspunkt für das Verständnis der künstlichen Intelligenz anhand realer Situationen. Sie lernen die fortschrittlichsten Modelle für maschinelles Lernen, KI-Anwendungen für Blockchain und IoT und die Erzeugung emotionaler Quotienten in Chatbots mithilfe neuronaler Netze.

Am Ende dieses Buches verfügen Sie über gute Kenntnisse der Grundlagen von KI und Fallstudien, die Ihnen bei der Bildung einer Unternehmensvision helfen. Dieses Buch ist Ihr erster Schritt zur Anpassung Ihres Denkprozesses und Ihrer Fähigkeiten zur Bewältigung realer KI-Probleme. Vorkenntnisse in Python und statistische Kenntnisse sind jedoch erforderlich, um das Beste aus diesem speziellen Buch herauszuholen.

3. Peter Norvig und Stuart Russel: Künstliche Intelligenz

Dies ist weithin als eines der größten KI-Bücher für Anfänger anerkannt. Es ist weniger technisch und bietet einen allgemeinen Überblick über die wichtigsten KI-Anliegen. Durch den schlichten Schreibstil werden alle Konzepte und Erklärungen mühelos erfasst.

Die anderen in dem Buch behandelten Themen sind Suchalgorithmen, Spieltheorie, Multi-Agenten-Systeme, statistische Verarbeitung natürlicher Sprache und lokale Suchplanungsstrategien. Fortgeschrittene KI-Konzepte werden kurz, aber nicht im Detail angesprochen.

4. Luca Massaron und John Paul Mueller: Maschinelles Lernen für Dummies

Maschinelles Lernen für Dummies deckt alle grundlegenden Konzepte und Theorien des maschinellen Lernens ab und zeigt, wie man sie in der Praxis anwendet. Es bringt Maschinen bei, in R und Python zu programmieren, um Datenanalysen und musterbasierte Aufgaben durchzuführen.

5. Oliver Theobald: Maschinelles Lernen für absolute Anfänger

Maschinelles Lernen, verschiedene Formen des maschinellen Lernens, Toolbox, Datenbereinigung, Dateneinrichtung, Regressionsanalyse und mehr werden in diesem Buch von Oliver Theobald behandelt. Clustering, Support Vector Machines, künstliche neuronale Netze und die Erstellung eines Modells in Python gehören zu den Themen, die in dem Buch behandelt werden. Kreuzvalidierung, Ensemble-Modellierung, Grid-Suche, Feature-Engineering und One-Hot-Codierung werden ebenfalls in dem Buch behandelt.

Dies ist eines der wenigen Bücher über künstliche Intelligenz, das sich sowohl mit theoretischen als auch mit praktischen Aspekten maschineller Lerntechniken befasst. Es ist in leicht verständlichem Englisch geschrieben, damit Neueinsteiger nicht vom Fachjargon überwältigt werden. Es enthält sowohl visuelle Demonstrationen als auch prägnante Erklärungen der grundlegenden Methoden.

6. Künstliche Intelligenz-Engines: Eine Tutorial-Einführung in die Mathematik des Deep Learning

Dieses Buch behandelt kritische Netzwerk-Lernmethoden eingehend, gefolgt von ausführlichen mathematischen Bewertungen. Online-Computer-Apps, die aus Open-Source-Repositorys erstellt wurden, bieten praktische Erfahrungen mit neuronalen Netzen. Es ist eine großartige Einführung in die algorithmischen Engines, die in der modernen künstlichen Intelligenz verwendet werden.

7. Andriy Burkov: Das hundertseitige Buch über maschinelles Lernen

Dieses Buch wird von Branchenexperten weithin als das beste zum maschinellen Lernen angesehen. Es gibt Neueinsteigern eine gründliche Einführung in die Prinzipien des maschinellen Lernens. Darüber hinaus bietet es praktische Ratschläge für erfahrene Fachleute, die auf der bedeutenden KI-Erfahrung des Autors basieren.

Das Buch behandelt alle wesentlichen Techniken des maschinellen Lernens. Sie decken alles ab, von traditioneller linearer und logistischer Regression über moderne Support Vector Machines, Boosting, Deep Learning und Random Forests. Es ist eine großartige Ressource für Leute, die noch keine Erfahrung mit maschinellen Lernalgorithmen haben und mehr über die ihnen zugrunde liegende Mathematik erfahren möchten.

8. Kevin Warwick: Künstliche Intelligenz – Die Grundlagen

Dieses Buch bietet einen grundlegenden Überblick über die wichtigsten KI-Konzepte und eine Vielzahl von Implementierungsmethoden. Es untersucht die Geschichte der künstlichen Intelligenz, wo sie heute steht und wohin sie geht.

Das Buch zeigt aktuelle KI und Roboter auf einzigartige Weise. Es empfiehlt die besten KI-Bücher für eine eingehende Analyse von Themen. Es geht auf die Kernthemen des Fachs ein und bietet eine lehrreiche Erfahrung, die für jeden geeignet ist, der sich für KI interessiert.

9. Tom Taulli: Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Eine nichttechnische Einführung

Dieses Buch eignet sich hervorragend für Anfänger, da es künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf den Menschen in einfacher, nicht technischer Sprache erzählt. Eine faszinierende Einführung in wichtige KI-Ideen wie maschinelles Lernen, Roboter, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache bietet Tom Taulli, ein Technologie- und Finanzautor.

Taulli diskutiert gesellschaftliche Trends, Ethik und die potenziellen Auswirkungen von KI auf Regierungen, Unternehmen und das normale Leben und stützt sich dabei auf sein umfangreiches Fachwissen und seine Erfahrung. Künstliche Intelligenz ist nicht auf Tech-Giganten wie Google und Amazon beschränkt, sondern wird heute von jedem kleinen und großen Unternehmen aufgegriffen. Das Auffrischen des Grundverständnisses ist also sehr wichtig.

10. Jeff Heaton: Künstliche Intelligenz für Menschen

Dieses Buch gibt den Lesern einen Überblick und Verständnis von KI-Algorithmen. Es ist für Leute gedacht, die nicht viel mathematischen Hintergrund haben, um KI zu lernen.

Die Leser müssen über Grundkenntnisse in Computerprogrammierung und Mathematik verfügen. Zu den grundlegenden KI-Techniken gehören Dimensionalität, lineare Regression, Clustering und Distanzmetriken. Die Ansätze werden durch ansprechende Beispiele, Anwendungsfälle und numerische Berechnungen erklärt, die der Leser selbstständig durchführen kann.

Beliebte Blogs zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Fazit

Künstliche Intelligenz ist zweifellos die erstaunlichste und komplexeste Erfindung des Menschen. Dieses Feld ist jedoch noch weitgehend unerforscht. Jede KI-basierte Anwendung, die wir heute verwenden, stellt nur die Spitze des Eisbergs in diesem Spektrum dar. Die dynamische und revolutionäre Wirkung der künstlichen Intelligenz auf unsere Gesellschaft ist selbst in einem so frühen Stadium ihrer Entwicklung erstaunlich.

Der Wandel, den KI in verschiedenen Sektoren bewirkt hat, ist lobenswert. Wir könnten bald den Zenit der KI-Forschung erreichen und ihr wahres Potenzial weiter ausbauen. Um jedoch die gesamte Bandbreite dieses Spektrums zu erlernen, müssen wir unsere Grundlagen stärken. Die hilfreichsten Bücher über KI für Anfänger sind oben aufgeführt, und wir hoffen, dass sie für Sie von Nutzen waren.

Künstliche Intelligenz entwickelt sich täglich weiter. Infolgedessen profitieren Personen, die digitale Daten in aussagekräftige Schlussfolgerungen übersetzen können, erheblich. Während das Lesen und Studieren des berühmtesten Intelligenzbuchs, wie oben aufgeführt, beim Selbstlernen sehr hilfreich sein wird, können Sie sich auch für einen der von upGrad angebotenen Online-Kurse anmelden, um eine solide Karrieregrundlage in der KI aufzubauen.

Der Master of Science in Machine Learning & AI bei upGrad ist einer der besten verfügbaren Studiengänge. Dieser Weltklasse-Kurs zu künstlicher Intelligenz macht Sie mit allen Aspekten des maschinellen Lernens und computerintegrierter Leistungstechniken vertraut. Als Mitarbeiter können Sie Ihrem Unternehmen helfen, die IT-Kosten zu senken, indem Sie in diesem Kurs etwas über künstliche Intelligenz lernen.