L'IA est la science et l'ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier des programmes informatiques intelligents. La forme complète de l'IA est l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle existe lorsqu'une machine a une capacité cognitive. La référence de l'IA est le niveau humain concernant le raisonnement, la parole et la vision.
Voici une liste organisée des meilleurs livres sur l'IA qui devraient faire partie de la bibliothèque de tout débutant à avancé en science des données.
1) Intelligence artificielle pour les nuls
Artificial Intelligence est un livre écrit par John Paul Mueller et Luca Massaron. Le livre fournit une introduction claire à l'IA et à la manière dont elle est utilisée aujourd'hui.
Dans ce livre, vous aurez un aperçu de la technologie. Il parle également des idées fausses courantes qui l'entourent. Le livre explore l'utilisation de l'IA dans les applications informatiques, la portée et l'histoire de l'IA.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon2) Créez votre propre réseau neuronal
Cet ouvrage de référence sur l'intelligence artificielle est un voyage étape par étape à travers les mathématiques des réseaux de neurones et la création du vôtre à l'aide du langage informatique Python.
Ce livre de référence vous emmène dans un voyage amusant et sans hâte. Le livre commence par des idées très simples et acquiert progressivement une compréhension du fonctionnement des réseaux de neurones. Dans ce livre, vous apprendrez également à coder en Python et à faire de votre réseau de neurones des réseaux développés par des professionnels.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon3) Superintelligence
Superintelligence est un livre de référence idéal écrit par Stuart Russell et Peter Norvig. Ce livre est l'introduction la plus complète et la plus à jour de la théorie et de la pratique du sujet de l'IA.
Ce livre sur l'IA met les lecteurs au courant des dernières technologies, présente les concepts de manière plus unifiée. Le livre propose également l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, les systèmes multi-agents d'apprentissage par transfert, la robotique, etc.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon4) Intelligence artificielle: une approche moderne
Ce livre propose une théorie conceptuelle de base de l'intelligence artificielle. Il sert de matériel de référence complet pour les débutants. Il aide les étudiants dans des cours de premier ou de deuxième cycle en intelligence artificielle.
Cette édition vous donne des informations détaillées sur les changements intervenus dans le domaine de l'intelligence artificielle depuis sa dernière édition. Il existe de nombreuses applications importantes de la technologie de l'IA, telles que le déploiement de la reconnaissance vocale pratique, la traduction automatique, la robotique domestique, qui sont expliquées en détail.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon5) Moteurs d'intelligence artificielle: un didacticiel Introduction aux mathématiques de l'apprentissage profond
Artificial Intelligence Engines est un livre écrit par James V Stone. Le livre explique comment les algorithmes d'IA, sous la forme de réseaux de neurones profonds. Il élimine rapidement cet avantage. Les réseaux de neurones profonds sont utilisés pour de nombreuses applications commerciales telles que le diagnostic du cancer, la reconnaissance d'objets, la reconnaissance vocale, le contrôle robotique, les échecs, le poker, etc.
Dans ce livre, les principaux algorithmes d'apprentissage des réseaux neuronaux sont expliqués, suivis d'analyses mathématiques détaillées.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon6) Life 3.0: Être humain à l'ère de l'intelligence artificielle
Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence est un livre écrit par Max Tegmark. Le livre parle de la montée en puissance de l'IA sur la façon dont elle a le potentiel de transformer notre avenir plus que toute autre technologie.
Ce livre couvre également une gamme complète de points de vue ou les questions les plus controversées. Il parle du sens, de la conscience et des limites physiques ultimes de la vie dans le cosmos.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon7) Apprentissage automatique pour les débutants absolus
Machine Learning For Absolute Beginners est un livre écrit par Oliver Theobald. Le livre couvre des chapitres tels que Qu'est-ce que l'apprentissage automatique, les types d'apprentissage automatique, la boîte à outils d'apprentissage automatique, le nettoyage des données, la configuration de vos données, l'analyse de régression. Le livre couvre également le clustering, les machines vectorielles de support, les réseaux de neurones artificiels, la construction d'un modèle en Python, etc. Il comprend des algorithmes tels que la validation croisée, la modélisation d'ensemble, la recherche de grille, l'ingénierie des fonctionnalités et l'encodage à chaud.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon8) Deep Learning illustré
Deep Learning Illustrated est un livre sur l'IA écrit par Jon Kohn, Grant Beyleveld et Aglae Basens. Ce livre parle de nombreuses nouvelles capacités puissantes d'intelligence artificielle et des performances des algorithmes. Deep Learning Illustrated et propose une introduction complète aux techniques de la discipline.
Ce livre peut servir de guide de référence pratique pour les développeurs, les chercheurs, les analystes et les étudiants qui souhaitent l'appliquer.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon9) Analyse prédictive pour les nuls
Predictive Analytics For Dummies est un livre écrit par Anasse Bari, Mohamed Chaouchi et Tommy Jung. À l'aide de cet ouvrage de référence, vous découvrirez le cœur de l'analyse prédictive.
Le livre propose des cas d'utilisation courants pour vous aider à démarrer. Il couvre également des détails sur la modélisation, le clustering k-means. Le livre fournit également des conseils sur les objectifs et les approches de l'entreprise.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon10) Data Science from Scratch: Premiers principes avec Python
Data Science from Scratch est un livre écrit par Joel Gurus. Ce livre vous aide à apprendre les mathématiques et les statistiques qui sont au cœur de la science des données. Vous apprendrez également les compétences de piratage dont vous avez besoin pour commencer en tant que data scientist.
Les livres comprennent des sujets tels que la mise en œuvre des k plus proches voisins, les bayes naïves, la régression linéaire et logistique, les arbres de décision et les modèles de clustering. Vous pourrez également explorer le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, etc.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon11) Apprentissage automatique pratique
Hands-On Machine Learning est un livre écrit par Aurélien Géron. Le livre vous aide à acquérir une compréhension intuitive des concepts et des outils de construction de systèmes intelligents.
Ce matériel de référence vous enseigne également des techniques, en commençant par une simple régression linéaire et en progressant vers des réseaux de neurones profonds. Dans ce livre, vous explorerez également plusieurs modèles de formation, y compris les machines vectorielles de support, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les méthodes d'ensemble. Vous pouvez également apprendre des techniques d'entraînement et de mise à l'échelle des réseaux de neurones profonds.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon12) Intelligence artificielle appliquée: un manuel pour les chefs d'entreprise
Applied Artificial Intelligence est un livre écrit par Mariya Yao, Adelyn Zhou et Marlene Jia. Ce livre est un guide pratique pour les chefs d'entreprise passionnés par l'utilisation de l'intelligence artificielle. Cela vous aide à améliorer la productivité de leurs organisations et à améliorer la qualité de vie de leurs communautés. Le livre vous aide également à prendre des décisions commerciales grâce à des applications de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon13) Machines de prédiction: l'économie simple de l'intelligence artificielle
Prediction Machines est un livre écrit par Ajay Agrawal, Joshua Gans et Avi Goldfarb. Le livre parle du cœur de la prise de décisions dans l'incertitude. Il explique également comment les outils de prédiction augmentent la productivité: utiliser des machines, gérer des documents, communiquer avec les clients. En fin de compte, le livre explique comment une meilleure prévision crée des opportunités pour de nouvelles structures d'entreprise.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon14) Homme + Machine: réinventer le travail à l'ère de l'IA
Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI est un livre écrit par Paul R. Daugherty et H. James Wilson. Le livre parle de l'essence du paradigme de l'IA, qui vous aide à changer la transformation de tous les processus métier au sein d'une seule organisation.
Le livre explique comment les entreprises utilisent les nouvelles règles de l'IA pour faire un bond en avant sur l'innovation. Il décrit également six types entièrement nouveaux de rôles hybrides homme + machine que chaque entreprise doit développer.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon15) Architectes de l'intelligence: la vérité sur l'IA des personnes qui la construisent
Architects of Intelligence contient une série d'entretiens approfondis et individuels où l'auteur, Martin Ford, révèle la vérité derrière ces questions. Il a parlé des esprits les plus brillants de la communauté de l'intelligence artificielle.
Ce livre sur l'IA permet de recueillir les opinions des sommités du secteur de l'IA, comme Stuart Russell, Rodney Brooks, Demis Hassabis et Yoshua Bengi. Vous devriez lire ce livre pour obtenir des connaissances approfondies et l'avenir du domaine de l'IA.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon16) Intelligence artificielle pour les humains: algorithmes fondamentaux
Artificial Intelligence for Humans est un livre écrit par Jeff Heaton. Dans ce livre sur l'IA, vous découvrirez les algorithmes de base de l'intelligence artificielle. Comme la dimensionnalité, le regroupement, le calcul d'erreur, l'escalade, Nelder Mead et la régression linéaire.
Ce livre sur l'intelligence artificielle explique tous les algorithmes à l'aide de calculs numériques réels que vous pouvez effectuer vous-même. Chaque chapitre de ce livre comprend un exemple de programmation. Des exemples sont actuellement fournis en Java, C #, Python et C. Autres langages prévus.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon17) Les 10 lectures incontournables de HBR sur l'IA, l'analyse et le nouvel âge de la machine
HBR's 10 Must Reads on AI, Analytics, and the New Machine Age est un livre écrit par Micheal E. Porter, Thomas H. Davenport, Paul Daugherty, H. James Wilson.
Le livre a passé en revue des centaines d'articles de la Harvard Business Review et a sélectionné les plus importants. Ce livre vous aide à comprendre les différents consentements de l'IA et comment les adopter.
Dans ce livre, vous apprendrez la science des données, guidée par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Il couvre également des chapitres sur la blockchain et la réalité augmentée.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon18) TensorFlow en 1 jour: créez votre propre réseau neuronal
TensorFlow est la bibliothèque de Deep Learning la plus populaire du marché. Il possède une fonctionnalité de calcul de graphes la plus authentique qui vous aide à visualiser et à concevoir un réseau de neurones. Ce livre d'apprentissage machine utile propose à la fois des convolutions et un réseau neuronal récurrent.
Les modèles d'apprentissage automatique pris en charge par TensorFlow, tels que la classification Deep Learning, Boston Tree et les méthodes d'effacement et de couche profonde, sont traités dans le livre. Le livre comprend des pratiques professionnelles complètes d'apprentissage approfondi avec des exemples détaillés.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon19) Deep Learning (série Adaptive Computation and Machine Learning)
Ce livre d'apprentissage en profondeur offre un contexte mathématique et conceptuel, ainsi que des concepts pertinents en algèbre linéaire, théorie des probabilités et de l'information et apprentissage automatique.
Le livre décrit de nombreuses techniques d'apprentissage en profondeur importantes largement utilisées dans l'industrie, notamment la régularisation, les algorithmes d'optimisation et la modélisation de séquence. Ce livre offre également des informations liées à la recherche comme les modèles à facteurs linéaires, les auto-encodeurs, les modèles probabilistes structurés, la fonction de partition, etc.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon20) Python Machine Learning, 1ère édition
Le livre Python Machine Learning vous donne accès au monde de l'analyse prédictive. Il vous aide à apprendre les meilleures pratiques et méthodes pour améliorer et optimiser les systèmes et algorithmes d'apprentissage automatique.
Vous voulez savoir comment utiliser Python? Ensuite, vous devriez choisir Python Machine Learning. Le livre vous aide à partir de zéro ou à étendre vos connaissances en science des données.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon21) Apprentissage en profondeur avec R
Deep Learning with R vous présente un univers de deep learning à l'aide de la bibliothèque Keras et de son interface de langage R. Il est écrit pour Python en tant que Deep Learning avec Python par le créateur Keras et Google.
Les livres vous aident à configurer votre environnement d'apprentissage en profondeur. Vous pouvez également mettre en pratique vos nouvelles compétences avec des applications basées sur R dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles génératifs. De plus, pour apprendre ce cours, vous n'avez besoin d'aucune expérience préalable du machine learning ou du deep learning.
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