인공 지능은 컴퓨터 시스템에서 인간 지능 프로세스를 모방하는 과학입니다. 인공 지능 직업은 자동화, 로봇, 복잡한 컴퓨터 소프트웨어 및 시스템으로 정의됩니다.

수학, 기술, 논리 및 엔지니어링에 대한 강력한 배경 지식은 인공 지능 산업에 진출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능에 대한 기업과 개인의 의존도가 높아짐에 따라 AI의 운명은 보다 유연하고 지능적이며 확장 가능한 그림으로 전환되고 있습니다. 이 부문은 서비스 자동화, 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너, 심지어 기계 학습과 같은 몇 가지 새로운 트렌드와 연결될 수 있습니다. 인간과 같은 정확도로 작동하는 기계의 통합 모델은 민첩한 접근 방식으로 기존의 모든 비즈니스 기술의 미래 지향적인 면을 형성했습니다.

성장을 기대하는 모든 기업은 AI 기반 기능을 도입하여 미래를 준비해야 합니다. AI에 대한 정보를 얻기 위해 공부하고 파고드는 가장 좋은 방법은 최고의 책을 읽고 스스로 학습하는 것입니다.

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최고의 기계 학습 과정 및 AI 과정 온라인

이 글에서 우리는 초보자를 위한 인공 지능에 대한 모든 유명한 ai 책 목록을 편집했습니다.

1. Tariq Rashid: 자신만의 신경망 만들기

이 인공 지능 참조 도서는 신경망의 수학 및 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 네트워크를 구축하는 방법을 안내합니다.

이 참고서가 당신을 편안하고 즐거운 여행으로 안내할 것입니다. 기초부터 시작하여 신경망이 어떻게 작동하는지에 대한 자세한 이해로 성장합니다. 이 책은 또한 Python 프로그래밍과 신경망을 전문가 수준의 네트워크로 바꾸는 방법을 알려줍니다.

2. Denis Rothman: 예시를 통한 인공 지능

이 책은 실제 상황을 통해 인공 지능을 이해하는 출발점을 제공합니다. 가장 진보된 기계 학습 모델, 블록체인 및 IoT에 대한 AI 응용, 신경망을 사용하여 챗봇에서 감정 지수 생성을 배우게 됩니다.

이 책을 마치면 기업 비전 형성에 도움이 되는 AI의 기초와 사례 연구에 대한 좋은 지식을 갖게 될 것입니다. 이 책은 실제 AI 문제를 해결하기 위해 사고 과정과 기술을 조정하는 첫 번째 단계입니다. 그러나 이 특정 책을 최대한 활용하려면 Python에 대한 사전 전문 지식과 통계 기술이 필요합니다.

3. Peter Norvig와 Stuart Russel: 인공 지능

이것은 초보자를 위한 최고의 인공 지능 책 중 하나로 널리 알려져 있습니다. 덜 기술적이고 가장 중요한 AI 문제에 대한 높은 수준의 개요를 제공합니다. 순전히 간단한 쓰기 스타일로 인해 모든 개념과 설명이 쉽게 이해됩니다.

이 책에서 다루는 다른 주제는 검색 알고리즘, 게임 이론, 다중 에이전트 시스템, 통계적 자연어 처리 및 지역 검색 계획 전략입니다. 고급 AI 개념은 간략하게 설명되지만 자세히는 다루지 않습니다.

4. Luca Massaron과 John Paul Mueller: 입문자를 위한 머신 러닝

입문자를 위한 머신 러닝은 모든 기본적인 머신 러닝 개념과 이론, 그리고 이를 실제로 적용하는 방법을 다룹니다. 기계가 데이터 분석 및 패턴 기반 작업을 수행하기 위해 R 및 Python으로 프로그래밍하도록 가르칩니다.

5. Oliver Theobald: 초보자를 위한 머신 러닝

기계 학습, 여러 형태의 기계 학습, 도구 상자, 데이터 정리, 데이터 설정, 회귀 분석 등은 모두 Oliver Theobald가 이 책에서 다룹니다. 클러스터링, 지원 벡터 머신, 인공 신경망 및 Python에서 모델 생성이 이 책에서 논의되는 주제 중 하나입니다. 교차 검증, 앙상블 모델링, 그리드 검색, 기능 엔지니어링 및 원-핫 인코딩도 이 책에서 다룹니다.

이 책은 기계 학습 기술의 이론적 측면과 실제적 측면을 모두 다루는 몇 안 되는 인공 지능 책 중 하나입니다. 초보자가 전문 용어에 압도되지 않도록 이해하기 쉬운 영어로 작성되었습니다. 기본 방법에 대한 시각적 데모와 간결한 설명이 모두 포함되어 있습니다.

6. 인공 지능 엔진: 딥 러닝 수학 입문서

이 책은 중요한 네트워크 학습 방법에 대해 심층적으로 논의한 후 광범위한 수학적 평가를 제공합니다. 오픈 소스 리포지토리에서 만든 온라인 컴퓨터 앱은 신경망에 대한 실습 경험을 제공합니다. 현대 인공 지능에 사용되는 알고리즘 엔진에 대한 훌륭한 소개입니다.

7. Andriy Burkov: 100페이지짜리 기계 학습 책

이 책은 업계 전문가들 사이에서 머신러닝에 관한 최고의 책으로 널리 인정받고 있습니다. 초보자에게 기계 학습 원리에 대한 철저한 소개를 제공합니다. 또한 저자의 중요한 AI 경험을 바탕으로 노련한 전문가들에게 실질적인 조언을 제공합니다.

이 책은 모든 필수 기계 학습 기술을 다룹니다. 그들은 전통적인 선형 및 로지스틱 회귀에서 현대적인 지원 벡터 머신, 부스팅, 딥 러닝 및 랜덤 포레스트에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 기계 학습 알고리즘을 처음 접하는 사람들을 위한 훌륭한 리소스로, 이를 뒷받침하는 수학에 대해 더 많이 배우려는 목표를 가지고 있습니다.

8. Kevin Warwick: 인공 지능 – 기본 사항

이 책은 핵심 AI 개념과 다양한 구현 방법론에 대한 기본 개요를 제공합니다. 인공지능의 역사, 현재, 나아가고 있는 방향을 고찰한다.

이 책은 현재의 AI와 로봇을 독특한 방식으로 묘사합니다. 주제에 대한 심층 분석을 위한 최고의 AI 도서를 추천합니다. 주제의 핵심 문제로 이동하여 AI에 관심이 있는 모든 사람에게 적합한 교육 경험을 제공합니다.

9. Tom Taulli: 인공 지능 기초: 비기술적 소개

이 책은 인공지능과 인공지능이 인간에게 미치는 영향을 비전문적인 언어로 간단하게 설명하고 있어 초보자에게 적합합니다. 기계 학습, 로봇, 딥 러닝, 자연어 처리와 같은 중요한 AI 아이디어에 대한 흥미로운 소개는 기술 및 재무 작가인 Tom Taulli가 제공합니다.

Taulli는 광범위한 전문 지식과 경험을 바탕으로 사회 동향, 윤리 및 AI가 정부, 기업 및 일상 생활에 미치는 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 인공 지능은 Google 및 Amazon과 같은 거대 기술 기업에만 국한되지 않고 오늘날 모든 중소기업에서 채택하고 있습니다. 따라서 기본 이해를 닦는 것은 매우 중요합니다.

10. Jeff Heaton: 인간을 위한 인공 지능

이 책은 독자들에게 AI 알고리즘에 대한 개요와 이해를 제공합니다. AI를 배울 수 있는 수학적 배경이 별로 없는 사람들을 위한 것입니다.

독자는 컴퓨터 프로그래밍과 수학에 대한 기본 지식이 있어야 합니다. 기본 AI 기술에는 차원, 선형 회귀, 클러스터링 및 거리 메트릭이 포함됩니다. 접근 방식은 독자가 독립적으로 수행할 수 있는 매력적인 예제, 사용 사례 및 수치 계산을 통해 설명됩니다.

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결론

인공 지능은 의심할 여지 없이 인간이 만든 가장 놀랍고 복잡한 발명품입니다. 그러나 이 분야는 대부분 미개척 상태로 남아 있습니다. 오늘날 우리가 사용하는 모든 AI 기반 애플리케이션은 이 스펙트럼에서 빙산의 일각에 불과합니다. 우리 사회에 대한 인공 지능의 역동적이고 혁명적인 영향은 진화의 초기 단계에서도 놀랍습니다.

AI가 다양한 분야에서 가져온 변화는 칭찬할 만합니다. 우리는 곧 AI 연구의 정점에 도달하여 진정한 잠재력을 더욱 확장할 수 있습니다. 그러나 이 스펙트럼의 전체 범위에 대해 배우려면 기본을 강화해야 합니다. 초보자를 위한 AI에 대한 가장 유용한 책이 위에 나열되어 있으며 이 책이 도움이 되었기를 바랍니다.

인공지능은 나날이 발전하고 있습니다. 결과적으로 디지털 데이터를 의미 있는 추론으로 변환할 수 있는 사람들은 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 위에 나열된 가장 유명한 지능 책을 읽고 공부하는 것이 자가 학습에 큰 도움이 될 것입니다. 또한 upGrad에서 제공하는 온라인 과정에 등록하여 AI에서 탄탄한 경력 기반을 구축할 수도 있습니다.

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