人工智能是在計算機系統上模仿人類智能過程的科學。 人工智能職業由自動化、機器人和復雜的計算機軟件和系統定義。

強大的數學、技術、邏輯和工程背景可以幫助一個人打入人工智能行業。 由於企業和個人對人工智能的依賴程度越來越高，人工智能的命運正在向更加靈活、智能和可擴展的方向轉變。 該領域可以與服務自動化、雲計算、容器甚至機器學習等幾個新興趨勢相關聯。 這種具有類似人類準確性的機器功能集成模型以敏捷方法塑造了所有現有業務技術的未來主義面貌。

所有期待增長的企業都應該準備好通過採用基於人工智能的功能來迎接未來。 開始學習和挖掘有關 AI 信息的最佳方式是閱讀最好的書籍並沉迷於自學。

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在這篇文章中，我們為初學者整理了一份所有著名的人工智能人工智能書籍清單：

1. Tariq Rashid：打造你自己的神經網絡

這本人工智能參考書將引導您了解神經網絡的數學知識以及如何使用 Python 編程語言構建網絡。

這本參考書將帶您踏上輕鬆愉快的旅程。 它從基礎開始，逐步深入了解神經網絡的工作原理。 這本書還將教你 Python 編程以及如何將你的神經網絡變成具有專業外觀的網絡。

2. Denis Rothman：以人工智能為例

本書為通過現實生活場景理解人工智能提供了一個起點。 您將學習最先進的機器學習模型、區塊鍊和物聯網的人工智能應用，以及使用神經網絡在聊天機器人中生成情商。

在本書結束時，您將充分了解 AI 和案例研究的基礎知識，以幫助形成企業願景。 這本書是你調整思維過程和技能以解決現實世界人工智能問題的第一步。 但是，要充分利用這本書，需要具備 Python 和統計技能方面的專業知識。

3. Peter Norvig 和 Stuart Russel：人工智能

這在很大程度上被認為是初學者最偉大的人工智能書籍之一。 它的技術含量較低，並提供了最關鍵的 AI 問題的高級概述。 由於純粹的寫作風格，所有的概念和解釋都可以毫不費力地掌握。

本書涵蓋的其他主題是搜索算法、博弈論、多智能體系統、統計自然語言處理和本地搜索規劃策略。 高級 AI 概念得到了簡要說明，但沒有詳細說明。

4. Luca Massaron 和 John Paul Mueller：傻瓜機器學習

傻瓜機器學習涵蓋了所有基本的機器學習概念和理論以及如何在實踐中應用它們。 它教機器使用 R 和 Python 進行編程，以執行數據分析和基於模式的任務。

5. Oliver Theobald：面向絕對初學者的機器學習

機器學習、機器學習的幾種形式、工具箱、數據清理、數據設置、回歸分析等都在 Oliver Theobald 的書中進行了介紹。 聚類、支持向量機、人工神經網絡和用 Python 創建模型是本書討論的主題。 本書還介紹了交叉驗證、集成建模、網格搜索、特徵工程和單熱編碼。

這是為數不多的同時涉及機器學習技術的理論和實踐方面的人工智能書籍之一。 它以易於理解的英語編寫，以防止新手被技術術語所淹沒。 它包括視覺演示和基本方法的簡明解釋。

6. 人工智能引擎：深度學習數學導論

本書深入討論了關鍵的網絡學習方法，然後進行了廣泛的數學評估。 從開源存儲庫創建的在線計算機應用程序提供了神經網絡的實踐經驗。 這是對現代人工智能中使用的算法引擎的一個很好的介紹。

7. Andriy Burkov：百頁機器學習書

這本書被行業專家廣泛認為是最好的機器學習。 它為新手提供了對機器學習原理的全面介紹。 此外，它還根據作者的重要 AI 經驗為經驗豐富的專業人士提供實用建議。

這本書涵蓋了所有基本的機器學習技術。 它們涵蓋了從傳統的線性和邏輯回歸到現代支持向量機、增強、深度學習和隨機森林的所有內容。 對於剛接觸機器學習算法的人來說，這是一個很好的資源，旨在更多地了解支持它們的數學。

8. Kevin Warwick：人工智能——基礎

本書提供了核心 AI 概念和各種實現方法的基本概述。 它審視了人工智能的歷史，它現在的位置，以及它的發展方向。

這本書以獨特的方式描述了當前的人工智能和機器人。 它推薦最好的人工智能書籍，以深入分析主題。 它涉及主題的核心問題，並提供適合任何對 AI 感興趣的人的教育體驗。

9. Tom Taulli：人工智能基礎：非技術介紹

這本書非常適合初學者，因為它通過簡單的非技術語言講述了人工智能及其對人類的影響。 技術和金融作家 Tom Taulli 對機器學習、機器人、深度學習和自然語言處理等重要的 AI 理念進行了精彩的介紹。

Taulli 利用他廣泛的專業知識和經驗，討論了社會趨勢、道德規範以及人工智能對政府、企業和日常生活的潛在影響。 人工智能不僅限於像谷歌和亞馬遜這樣的科技巨頭，而是被今天的每一個大小企業所採用。 所以，複習你的基本理解是非常必要的。

10. Jeff Heaton：人類人工智能

本書為讀者提供了對人工智能算法的概述和理解。 它適用於沒有太多數學背景來學習人工智能的人。

讀者必須具備計算機編程和數學的基本知識。 基本的 AI 技術包括維度、線性回歸、聚類和距離度量。 通過引人入勝的示例、用例和讀者可以獨立執行的數值計算來解釋這些方法。

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結論

人工智能無疑是人類最驚人、最複雜的發明。 然而，這個領域在很大程度上仍未被探索。 我們今天使用的每一個基於人工智能的應用程序都只是這個範圍內的冰山一角。 人工智能對我們社會的動態和革命性影響即使在其發展的早期階段也是令人震驚的。

人工智能在不同領域帶來的轉變是值得稱讚的。 我們可能很快就會達到人工智能研究的頂峰，進一步擴大其真正的潛力。 然而，要了解這個範圍的整個範圍，我們必須加強我們的基礎知識。 上面列出了對初學者最有用的 AI 書籍，希望對您有所幫助。

人工智能每天都在發展。 因此，能夠將數字數據轉化為有意義的推論的人會受益匪淺。 雖然閱讀和學習上面列出的最著名的智能書籍對自學很有幫助，但您也可以參加 upGrad 提供的任何在線課程，為 AI 打下堅實的職業基礎。

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