11 книг по ИИ и Data Science для изучения в 2019

С революционными возможностями в области ИИ и Data Science трудно разобраться, поэтому мы предлагаем подборку лучших книг в данной области.

Книги по Data Science и искусственному интеллекту на любой вкус: каждый найдет здесь что-то свое.

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence – Max Tegmark

Это одна из самых популярных must-read книг по ИИ. Макс Тегмарк – поклонник искусственного интеллекта. Он заставляет задуматься о том, как изменится наша жизнь с внедрением автоматизации, будут ли стабильно работать ИИ-системы и т. д. Автор представляет нашу жизнь в трех измерениях: биологическом, культурном и технологическом, каждое из которых видоизменено, а также показывает, как технологические нарушения влияют на наш образ жизни.

Numsense! Data Science for the Layman – Annalyn Ng, Kenneth Soo

Хотите разобраться в Data Science? Эта книга для всех, кто желает познакомиться с основами без математической сложности. Она охватывает важные темы, такие как регрессионный анализ, нейронные сети, деревья решений, A/B тестирование и т. д. На легкость чтения влияют иллюстрации, которые соответствуют реальным процессам. Книга рекомендуется к прочтению новичкам.

Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling – Wayne Winston

Когда дело доходит до анализа данных, популярное ПО от Microsoft нельзя игнорировать. В книге разбираются как основы Excel, так и сложные вопросы бизнес-аналитики. Большинство проблем и тематических исследований, представленных в книге, сосредоточены на финансовой составляющей бизнеса. Темы включают в себя различные функции Excel: сводные таблицы, описательную статистику, OFFSET, INDIRECT, Excel Solver и макросы для автоматизации повторяющихся задач в анализе данных. Автор позаботился о том, чтобы читатель получил больше информации на реальных примерах.

Machine Learning – Tom Mitchell

Впервые опубликованная в 1986 году, эта книга является наилучшим вводным материалом для изучения элементарных аспектов ML. Автор предполагает, что читатель не имеет знаний об искусственном интеллекте или статистике, и обеспечивает легкий подход к пониманию обеих тем. В книге подробными примерами иллюстрируются популярные алгоритмы, такие как нейронные сети, байесовское обучение, обучение с подкреплением, а также, анализ наборов данных ML.

R for Data Science – Hadley Wickham, Garrett Grolemund

Эта книга познакомит вас с основами самого популярного статистического ЯП – R. Авторы объясняют визуализацию и преобразование данных с использованием функций языка R, Tidyverse, представляющий собой набор пакетов R для Data Science, а также показывают, как использовать IDE под названием в RStudio, для разработки ПО. Прочитав эту книгу, вы поймете истинный смысл R, изучая стиль программирования простым способом. Каждый раздел книги завершается упражнениями для закрепления материала.

A Student’s Guide to Python for Physical Modeling – Jesse Kinder and Philip Nelson

Python с каждым годом набирает обороты в сфере Data Science. Книга познакомит вас с задачами от настройки среды программирования Python и до выполнения вычислительных задач и моделирования в простой для понимания форме. Кроме того, предоставляются образцы кода, наборы данных и упражнения. Рекомендуем прочитать тем, кто заинтересован в изучении Python по классическому учебнику.

Head First Learn to Code: A Learner’s Guide to Coding and Computational Thinking – Eric Freeman

Данный труд сфокусирован на знакомстве с искусством программирования. Поскольку в ИИ и Data Science присутствует много кодинга, книга вводит в этикет программирования, помогая писать правильный и понятный код. В качестве основного ЯП для объяснения понятий и примеров используется Python. Особенность этой книги заключается в том, что в ней больше картинок, чем текста, что определенно нравится многим начинающим программистам любого ИТ-сегмента.

AI and Analytics: Accelerating Business Decisions – Sameer Dhanrajani

Необходимая к прочтению книга, предназначенная для руководителей и начинающих предпринимателей в области ИИ и Data Science. Она располагает бизнес-идеями, которые помогут стимулировать изменения в организации, используя популярные технологии: чат-боты, блокчейн и криптовалюту. Основное внимание уделено комплексным стратегиям и методологиям в аналитике. Автор охватывает большинство популярных отраслей бизнеса, таких как банковское дело, здравоохранение, страхование, розничная торговля и т. д.

Generation Robot: A Century of Science Fiction, Fact, and Speculation – Terri Favro

Эта новелла в сфере ИИ, рассматривающая вымысел, факты и последствия, к которым может привести использование роботов. Терри Фавро использует в своих рассуждениях творчество популярного писателя-фантаста Айзека Азимова, комиксы и научную фантастику, а также рассматривает, как робототехника и технологии проникают в нашу культуру. Книга для всех, кто интересуется роботами и желает порцию научной фантастики.

The Industries of the Future – Alec Ross

В книге, автор которой – американский эксперт по технологиям, описывается возможная яркая картина следующих десяти лет. Автор в основном сосредоточился на инновациях, происходящих в области технологий в различных странах, которые он посетил. Экономические идеи в цифровых технологиях – вот, что делает этот труд увлекательным. Темой книги являются такие технологии, как ИИ, кибербезопасность и геномика.

Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps – Daniel Drescher

В последнее время технология Blockchain является модным словом и ассоциируется с областью ИИ и Data Science. При помощи криптовалют, таких как Bitcoin, Ethereum и Litecoin, эта книга рассматривает в простом ключе информацию, не озадачивая читателя какой-либо математической сложностью или «программерскими терминами». Все понятия четко объясняются примерами с картинками. Интересная особенность этой книги – отсутствие технического и делового повествования, что делает ее более приятной для чтения.

Надеемся, что наша подборка книг по ИИ и Data Science вам пригодится.

А какие книги по искусственному интеллекту и Data Science порекомендовали бы вы?

Источник: proglib.io

Комментарии: