人工知能は、コンピューター システム上で人間の知能プロセスを模倣する科学です。 人工知能のキャリアは、自動化、ロボット、複雑なコンピューター ソフトウェアとシステムによって定義されます。

数学、テクノロジー、ロジック、およびエンジニアリングの強力なバックグラウンドは、人工知能業界への参入に役立ちます。 企業や個人の人工知能への依存度が高まっているため、AI の運命は、より柔軟で、インテリジェントで、スケーラブルな状況へと移行しています。 このセクターは、サービスの自動化、クラウド コンピューティング、コンテナー、さらには機械学習など、いくつかの新しいトレンドに関連している可能性があります。 人間のような正確さで機能するマシンのこのような統合モデルは、アジャイルなアプローチで既存のすべてのビジネス テクノロジーの未来的な側面を形作っています。

成長を期待するすべての企業は、AI ベースの機能を採用することで、将来に向けて準備を整える必要があります。 AI に関する情報を調べたり掘り下げたりするための最良の方法は、最高の本を読んで自己学習にふけることです。

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最高の機械学習コースとオンライン AI コース

この記事では、初心者向けの人工知能に関するすべての有名な AI 書籍のリストをまとめました。

1. Tariq Rashid: 自分だけのニューラル ネットワークを作ろう

この人工知能リファレンス ブックでは、ニューラル ネットワークの数学と、Python プログラミング言語を使用してネットワークを構築する方法について説明します。

この参考書は、リラックスして楽しい旅にあなたを連れて行きます。 基本から始めて、ニューラル ネットワークのしくみを詳細に理解していきます。 この本では、Python プログラミングと、ニューラル ネットワークをプロフェッショナルな外観のネットワークに変える方法についても説明します。

2. Denis Rothman: 実例による人工知能

この本は、実際の状況を通じて人工知能を理解するための出発点を提供します。 最先端の機械学習モデル、ブロックチェーンと IoT への AI アプリケーション、ニューラル ネットワークを使用したチャットボットでの感情的な商の生成について学習します。

この本の終わりまでに、企業ビジョンの形成に役立つ AI の基礎とケース スタディに関する十分な知識が得られます。 この本は、現実世界の AI の問題に取り組むための思考プロセスとスキルを適応させるための最初のステップです。 ただし、この特定の本を最大限に活用するには、Python に関する予備知識と統計スキルが必要です。

3. ピーター・ノーヴィグとスチュアート・ラッセル: 人工知能

これは、初心者向けの最高の AI ブックの 1 つとして広く認識されています。 あまり技術的ではなく、最も重要な AI の懸念事項の概要を提供します。 非常にシンプルな文体のため、すべての概念と説明が難なく理解できます。

この本でカバーされているその他のトピックは、検索アルゴリズム、ゲーム理論、マルチエージェント システム、統計的自然言語処理、およびローカル検索計画戦略です。 高度な AI の概念については簡単に説明しますが、詳しくは説明しません。

4. Luca Massaron と John Paul Mueller: ダミーのための機械学習

ダミーのための機械学習では、すべての基本的な機械学習の概念と理論、およびそれらを実際に適用する方法について説明します。 データ分析とパターンベースのタスクを実行するために、R と Python でプログラムするように機械に教えます。

5. Oliver Theobald: まったくの初心者のための機械学習

機械学習、いくつかの形式の機械学習、ツールボックス、データ クレンジング、データ セットアップ、回帰分析などはすべて、Oliver Theobald によるこの本でカバーされています。 クラスタリング、サポート ベクター マシン、人工ニューラル ネットワーク、および Python でのモデルの作成は、この本で説明されているトピックの 1 つです。 クロス検証、アンサンブル モデリング、グリッド検索、特徴量エンジニアリング、およびワンホット エンコーディングもこの本でカバーされています。

これは、機械学習技術の理論的側面と実践的側面の両方に対処する数少ない人工知能に関する書籍の 1 つです。 初心者が専門用語に圧倒されないように、わかりやすい英語で書かれています。 視覚的なデモンストレーションと基本的な方法の簡潔な説明の両方が含まれています。

6. 人工知能エンジン: 深層学習の数学のチュートリアル入門

この本では、重要なネットワーク学習方法を詳細に説明し、続いて広範な数学的評価を行います。 オープンソース リポジトリから作成されたオンライン コンピューター アプリは、ニューラル ネットワークの実践的な体験を提供します。 これは、現代の人工知能で使用されるアルゴリズム エンジンの優れた入門書です。

7. Andriy Burkov: 百ページの機械学習の本

この本は、業界の専門家から機械学習に関する最高の本として広く認められています。 初心者に機械学習の原理を徹底的に紹介します。 さらに、著者の重要な AI の経験に基づいて、ベテランの専門家に実践的なアドバイスを提供します。

この本には、機械学習の基本的なテクニックがすべて網羅されています。 従来の線形およびロジスティック回帰から、最新のサポート ベクター マシン、ブースティング、ディープ ラーニング、ランダム フォレストまで、すべてをカバーしています。 機械学習アルゴリズムを初めて使用する人にとって、アルゴリズムを支える数学についてさらに学ぶことを目的とした優れたリソースです。

8. ケビン・ワーウィック: 人工知能 – 基本

この本では、コア AI の概念とさまざまな実装方法論の基本的な概要を説明します。 人工知能の歴史、今どこにあり、どこに向かっているのかを調べます。

この本は、現在の AI とロボットをユニークな方法で描いています。 トピックの詳細な分析に最適な AI ブックを推奨します。 主題の核心的な問題に踏み込み、AI に関心のあるすべての人に適した教育体験を提供します。

9. Tom Taulli: 人工知能の基礎: 非技術的な紹介

この本は、人工知能とその人間への影響を、単純で技術的でない言葉で説明しているため、初心者に最適です。 機械学習、ロボット、深層学習、自然言語処理などの重要な AI アイデアの魅力的な紹介が、テクノロジーと金融のライターである Tom Taulli によって提供されます。

Taulli は、彼の広範な専門知識と経験を活用して、社会的傾向、倫理、政府、企業、および日常生活に対する AI の潜在的な影響について説明します。 人工知能は、Google や Amazon などのテクノロジーの巨人に限定されているわけではありませんが、今日、あらゆる大小の企業で採用されています。 したがって、基本的な理解をブラッシュアップすることは非常に重要です。

10. ジェフ・ヒートン: 人間のための人工知能

この本は、読者に AI アルゴリズムの概要と理解を提供します。 これは、AI を学ぶための数学的背景があまりない人を対象としています。

読者は、コンピュータ プログラミングと数学の基本的な知識を持っている必要があります。 基本的な AI 手法には、次元、線形回帰、クラスタリング、距離メトリックが含まれます。 アプローチは、魅力的な例、ユースケース、および読者が単独で実行できる数値計算を通じて説明されています。

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結論

人工知能は、間違いなく人間による最も驚異的で複雑な発明です。 しかし、この分野はほとんど未開拓のままです。 私たちが現在使用しているすべての AI ベースのアプリケーションは、このスペクトルの氷山の一角にすぎません。 私たちの社会に対する人工知能のダイナミックで革新的な影響は、その進化の初期段階であっても驚くべきものです。

AI がさまざまな分野でもたらした変革は賞賛に値します。 AI研究の頂点に達し、その真の可能性をさらに広げていく日も近いかもしれません。 ただし、このスペクトルの全範囲について学ぶには、基本を強化する必要があります。 初心者向けの AI に関する最も役立つ本を上に挙げました。

人工知能は日々進化しています。 その結果、デジタル データを意味のある推論に変換できる人は、大きな利益を得ます。 上記の最も有名なインテリジェンスの本を読んで勉強することは、自己学習に非常に役立ちますが、upGrad が提供するオンライン コースに登録して、AI の強固なキャリア基盤を構築することもできます。

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