Los 20 mejores libros sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial

La forma de la tecnología del futuro está de la mano de la Inteligencia Artificial. La ‘inteligencia artificial’ y su bebé ‘Machine Learning’ se han vuelto demasiado poderosos para que otras innovaciones se hayan quedado atrás en este siglo. Su presencia se esconde dentro de nosotros pero realizando numerosas tareas para hacernos la vida más fácil. Nuestros teléfonos móviles, computadoras portátiles, cámaras, aviones, naves espaciales, submarinos, equipos de guerra, etc., están adoptando IA para un resultado rápido, fluido y perfecto. Hoy discutiremos una lista de libros de inteligencia artificial y libros de aprendizaje automático que mostrarán la evolución, importancia y y la inteligencia artificial.

Como dije, la Inteligencia Artificial es la innovación más poderosa; por lo tanto, no hay atajos para aprenderlo. Todas las máquinas que están allí hasta ahora y en camino de llegar a existir estarán con el toque de la IA.

Entonces, si alguien carece de conocimientos de inteligencia artificial, será muy difícil manejar todas las máquinas y dispositivos innovadores y necesarios. Estamos aquí para sugerir algunos de los mejores libros en PDF de inteligencia artificial y algunos libros de aprendizaje automático para que su estudio sea más fácil y fructífero sobre este tema. 

Libros de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Este artículo le proporcionará algunos de los mejores libros sobre disponibles en Internet. Estos libros lo ayudarán a conocer los antecedentes, el desarrollo, la estructura y el análisis profundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Se mencionan libros sobre algunos campos importantes como la educación, la agricultura, los juegos, el transporte, etc., donde se señalan claramente la importancia, la aplicación y todos los demás aspectos de la IA. Espero que pueda obtener todo tipo de conocimiento y gusto de los libros de inteligencia artificial y aprendizaje automático de estos.

1. Inteligencia artificial

Es un libro en pdf de inteligencia artificial básico pero detallado. El libro analiza los aprendizajes iniciales y muy generales sobre la IA y luego profundiza sistemáticamente. Tiene diferentes capítulos a medida que se elabora la discusión y mantiene un resumen y antecedentes para que sea concisa y fructífera para los lectores. El libro ofrece diferentes formas destacadas de aprender la inteligencia artificial. Puede aprender diferentes reglas e idiomas de este libro.

Tabla de contenido

  • Parte I: Representaciones y métodos
    • Capítulo 1: Computadora inteligente
    • Capítulo 2: Redes semánticas y correspondencia de descripciones
    • Capítulo 3: Generación y prueba, análisis de medios y fines, reducción de problemas de anuncios
    • Capítulo 4: Redes y búsqueda básica
    • Capítulo 5: Redes y búsqueda óptima
    • Capítulo 6: Árboles y búsqueda de adversarios
    • Capítulo 7: Reglas y encadenamiento de reglas
    • Capítulo 8: Reglas, sustratos y modelado cognitivo
    • Capítulo 9: Marcos y herencia
    • Capítulo 10: Marcos y sentido común
    • Capítulo 11: Restricciones numéricas de una propagación
    • Capítulo 12: Restricciones simbólicas y propagación
    • Capítulo 13: Prueba lógica y de resolución
    • Capítulo 14: Horquillado y mantenimiento de la verdad
    • Capítulo 15: Planificación
  • Parte II: Aprendizaje y reconocimiento de regularidad
    • Capítulo 16: Aprender analizando las diferencias
    • Capítulo 17: Aprender explicando la experiencia
    • Capítulo 18: Aprender corrigiendo errores
    • Capítulo 19: Aprendizaje registrando casos
    • Capítulo 20: Aprendizaje mediante la gestión de varios modelos
    • Capítulo 21: Aprendizaje mediante árboles de identificación
    • Capítulo 22: Aprendizaje entrenando redes neuronales
    • Capítulo 23: Aprendizaje mediante la formación de redes de aproximación
    • Capítulo 25: Aprendizaje simulando la evolución
  • Parte III: Visión y lenguajes
    • Capítulo 26: Reconocimiento de objetos
    • Capítulo 27: Descripción de imágenes
    • Capítulo 28: Expresar restricciones de lenguaje 
    • Capítulo 29: Respuesta a preguntas y comandos

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2. Manual de inteligencia artificial

¿Qué tal un libro sobre IA que contenga todas sus respuestas relacionadas con la IA? Sí, este es uno de los mejores libros de inteligencia artificial y aprendizaje automático, rico en toda la información relacionada con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El libro es demasiado extenso y trata todos los temas de forma elaborada.

AI, ML, DL se tratan muy bien en el libro. En el libro han surgido algunos temas más importantes como la programación automática y las plataformas importantes de IA. El libro tiene un énfasis especial en Medicina, Educación, Química en su discusión.

Tabla de contenido

  • Buscar
  • Representación del conocimiento
  • Comprensión del lenguaje natural
  • Sistema de comprensión del habla
  • Lenguaje de programación AI 
  • Investigación de IA orientada a aplicaciones – Parte I
  • Investigación de IA orientada a aplicaciones – Parte II – Química
  • Investigación de IA orientada a aplicaciones – Parte III – Medicina
  • Investigación de IA orientada a aplicaciones – Parte IV – Educación
  • Programación automática

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3. Inteligencia artificial: sistemas inteligentes

Para aquellos que quieran seleccionar la IA como materia de su curso, este libro es perfecto, ya que proporciona información básica y conocimientos básicos sobre la IA. El libro es un tutorial y está preparado para estudiantes de nivel primario. Necesitas tener conocimientos básicos de informática, matemáticas, ciencias, aprendizaje automático, etc.

El libro cubre casi todos los temas importantes relacionados con la IA, como algoritmos, logística, lenguajes, etc. Es uno de los mejores libros de inteligencia artificial que ofrece robótica, redes neuronales y muchos más. Sin embargo, también puede considerarse uno de los mejores libros de aprendizaje automático.

Tabla de contenido

  • Descripción general de la IA
  • Sistemas inteligentes
  • Áreas de investigación de la IA
  • Agentes y entornos
  • Algoritmos de búsqueda populares
  • Sistemas de lógica difusa
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Sistemas expertos
  • Robótica
  • Redes neuronales
  • Problemas de IA
  • Terminología de IA 

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4. Inteligencia artificial en la sociedad

El libro es uno de los libros de inteligencia artificial perfectos para las personas que quieren interesarse por el tema. La maquetación del libro es sobresaliente, donde casi todas las áreas y plataformas están bien cubiertas. La forma en que se utiliza la IA en todo el mundo y cómo nos dedicamos a la IA se analiza bien en el libro. Todos los temas en el sujetalibros con referencias y notas para que sea auténtico. 

Tabla de contenido

  • Paisaje técnico
  • Paisaje economico
  • Aplicaciones de IA
  • Consideraciones de política pública
  • Políticas e iniciativas de IA

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5. Inteligencia artificial en la educación

La educación es siempre una plataforma esencial para el campo de aplicación de cualquier innovación. La aplicación adecuada de la IA es el tema principal de este libro. En primer lugar, el libro ha explicado por qué la IA es importante en la educación y cómo utilizarla. No se olvidó de destacar los antecedentes de la inteligencia artificial y .

El libro será muy fácil para el nuevo lector ya que hay una discusión sobre la terminología. Los lectores de nivel avanzado también obtendrán suficiente para leer quienes conocen la IA pero no pensaron en ello con educación. Puede considerarlo como uno de los mejores libros de inteligencia artificial y aprendizaje automático. 

Tabla de contenido

  • El contexto
  • El qué
  • El como
  • La evaluación de roles
  • IA en la educación
  • El trasfondo de la IA
  • Terminología y técnicas de IA
  • Cómo funciona la IA en la educación
  • Aplicaciones de la IA en la educación

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6. Breve introducción a las implicaciones educativas de la inteligencia artificial

Al tratar la educación como la columna vertebral de una nación, la sociedad de IA ha introducido inteligencia artificialmente en el sistema educativo. Este libro de inteligencia artificial es la elección correcta, que debe comprender mejor por qué la inteligencia artificial o el aprendizaje automático deben introducirse en la educación. Aunque el término “breve” se encuentra en el título del libro, el libro contiene una cantidad considerable de información y materiales para comprender el objetivo del libro. 

Tabla de contenido

  • Inteligencia y otras ayudas para la resolución de problemas
  • Objetivos de la educación
  • Ajedrez informático y Clesslandia
  • Procedimientos algorítmicos y heurísticos
  • Procedimientos utilizados en el juego
  • Aprendizaje automático 

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7. Programación práctica de inteligencia artificial con Java

El libro trata sobre cuadrículas bidimensionales, búsqueda heurística, sistema Power-Loom, web semántica y muchos más. Como la mayoría de los libros básicos sobre inteligencia artificial, este libro proporciona una buena descripción de las redes neuronales . Su concepto quedará claro sobre el algoritmo genético en la IA después de leer este libro. Las diferentes tablas y figuras hacen que el libro sea muy fácil de entender y asimilar.

Tabla de contenido

  • Buscar
  • Razonamiento
  • Sistemas expertos 
  • Algoritmos genéticos
  • Redes neuronales
  • Aprendizaje automático con Weka
  • Procesamiento estadístico del lenguaje natural
  • Recopilación de información

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8. Inteligencia artificial y juegos

El libro es un gran libro que ilumina la historia, la evolución, el progreso y el avance de la IA y los juegos. Le explicará por qué debe identificarse y profundizar en el estudio de este libro. La relación entre la inteligencia artificial y el juego está muy clara en el libro de su primera parte.

Poco a poco el libro te enseñará diferentes métodos y algoritmos relacionados con el tema. Puede aprender a usar la IA en juegos como un experto que también incluye jugadores de modelado. Finalmente, obtendrá conocimiento y visualización de la IA y los juegos futuros en el libro.

Tabla de contenido

  • Parte I: Antecedentes
    • Breve historia e introducción
    • Métodos de IA
  • Parte II: Formas de usar la IA en los juegos
    • Jugando juegos
    • Generando contenido
    • Jugadores de modelado
  • Parte II: Camino por delante
    • Panorama de la IA del juego
    • Fronteras de la investigación de la IA de juegos

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9. Inteligencia artificial en el transporte

¿Qué tal un libro que te alimente del concepto de inteligencia artificial en movilización? Sí, este es uno de los mejores libros de inteligencia artificial que analiza el transporte basado en IA. Todos los temas del libro están escritos por escritores de renombre que cubren redes neuronales, teorías, , y muchos más. El libro es un buen libro en pdf de introducción y recursos sobre inteligencia artificial disponible en Internet.

Tabla de contenido

  • Aplicaciones de inteligencia artificial en el transporte 
  • Sistemas basados ​​en el conocimiento en el transporte
  • Redes neuronales
  • Enfoque de la teoría de conjuntos difusos para los problemas de transporte
  • Algoritmos genéticos
  • Modelado basado en agentes en el transporte

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10. Aplicación de la inteligencia artificial a problemas críticos de transporte

El transporte es una parte vital de nuestra vida, y este libro de inteligencia artificial le llevará de los métodos de transporte tradicionales al sistema de inteligencia artificial. Puede juzgar si la IA se adapta al transporte o no.

Después de eso, uno de los mejores libros de aprendizaje automático discutirá cinco áreas de aplicación diferentes de la inteligencia artificial en el transporte. Después de eso, se organizará una imagen clara de las futuras aplicaciones de IA y las perspectivas en el transporte.

Tabla de contenido

  • Por qué la inteligencia artificial
    • Diferencia entre inteligencia artificial y métodos tradicionales
    • Ventajas y limitaciones de la inteligencia artificial
  • Áreas de aplicaciones clave de inteligencia artificial y transporte
    • Área de aplicación 1: Operaciones de tráfico
    • Área de aplicación 2: Modelado de demanda de viajes
    • Área de aplicación 3: Seguridad y protección en el transporte 
    • Área de aplicación 4: Transporte público
    • Área de aplicación 5: Diseño y construcción de infraestructura 
  • Reflexiones sobre el futuro de la inteligencia artificial y el transporte 

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11. Inteligencia artificial en la salud y la asistencia sanitaria

La salud es riqueza y la IA la ha considerado con la debida importancia. Por lo tanto, hay muchas aplicaciones de IA y muchos libros de inteligencia artificial sobre salud. Este es uno de los mejores libros de inteligencia artificial donde los sistemas avanzados de IA en el campo de la medicina son claros. El libro también analiza los dispositivos y aplicaciones personales en red que se utilizan en la ciencia médica. El algoritmo de la IA en este campo en particular es la parte principal de discusión de este libro. 

Tabla de contenido

  • IA en el diagnóstico de salud: oportunidades y problemas para la práctica clínica
  • La proliferación de dispositivos y aplicaciones para la recopilación y el análisis de datos
  • Avanzando en el desarrollo de algoritmos de IA
  • Datos de salud a gran escala
  • Problemas para el éxito

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12. Inteligencia artificial en finanzas

Las finanzas son un campo muy vital para la inteligencia artificial. Es uno de los mejores libros de aprendizaje automático que trata sobre inteligencia artificial o aprendizaje automático y finanzas. Este libro tiene un buen trasfondo histórico sobre IA, ML y DL, como todos los demás libros. Cronológicamente, el libro analiza la forma en que la IA cambió la perspectiva y el futuro de las finanzas. El libro analiza la computación cuántica y el aprendizaje automático en paralelo para dejarlo en claro para los lectores. 

Tabla de contenido

  • Taxonomía y descripción histórica de IA, ML y DL
  • Crecimiento global de la industria de la inteligencia artificial
  • Cómo la IA está cambiando la industria de los servicios financieros
  • Econometría versus ML
  • Aprendizaje automático versus computación cuántica
  • Regulación y formulación de políticas
  • Direcciones para futuras investigaciones

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13. Exploraciones en inteligencia artificial y aprendizaje automático

Las exploraciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático son una buena opción de todos los libros de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Este PressBook de CRP contiene el enfoque bayesiano, modelos de Markov ocultos, redes neuronales y muchos más. El libro pone un buen énfasis en el aprendizaje profundo y la integridad de la inteligencia artificial. 

Tabla de contenido

  • El enfoque bayesiano del aprendizaje automático
  • Una reveladora introducción a los modelos ocultos de Markov
  • Introducción al aprendizaje por refuerzo
  • Aprendizaje profundo para la representación de funciones
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo
  • Integridad de la IA: el dominio del problema de las máquinas superinteligentes

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14. Inteligencia artificial práctica para tontos

Practical Artificial Intelligence for Dummies es una edición de ciencia narrativa y uno de los mejores libros de inteligencia artificial. El libro evalúa la inteligencia artificial en función de los requisitos comerciales y borra todas las exageraciones y la confusión sobre la inteligencia artificial. El lector puede inspirarse y planificar el futuro de la IA después de leer el libro. 

Tabla de contenido

  • Preparándose para Out Robot Masters
  • Pensando en pensar: el ecosistema de la IA
  • Impulsar la inteligencia con Big Data
  • Adopción de tecnologías emergentes
  • Comunicarse con la IA
  • Preparándose para el futuro y diez consejos sobre cómo llegar allí

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15. Introducción al aprendizaje automático: la guía de Wikipedia

Anteriormente, llamé a un libro la biblia de la IA, y ahora puedo decirles que esta es una biblia para el aprendizaje automático. Este enorme libro contiene todo lo que necesita saber como principiante y estudiantes de nivel avanzado. Hay muchas teorías, diferentes lenguajes, muchos sistemas de aprendizaje, diferentes análisis. La mejor parte del libro es que todos los términos y temas importantes se discuten ampliamente, y puede obtener el conocimiento adecuado para comprender ese tema en particular.

Tabla de contenido

  • Aprendizaje automático
  • Inteligencia artificial
  • Teoría de la información
  • Ciencia computacional
  • Análisis exploratorio de datos
  • Análisis predictivo
  • Inteligencia de Negocio
  • Analítica
  • Big Data
  • Distancia euclidiana
  • Distancia de Hamming
  • Normas (Matemáticas)
  • Y mucho más

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16. Introducción al aprendizaje automático

A diferencia del libro anterior, el libro también es uno de los mejores libros de aprendizaje automático que lleva el aprendizaje automático a un buen nivel de comprensión. El libro viene con una buena introducción junto con probabilidad, algoritmos, teoremas de límites, etc. El libro es conciso pero contiene buena información para alimentar a los lectores con información adecuada y exacta. 

Tabla de contenido

  • Estimación de densidad
  • Mejoramiento
  • Densidades condicionales
  • Núcleos y espacios funcionales
  • Álgebra lineal y análisis funcional
  • Conjugate es tributo uno
  • Funciones de pérdida

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17. Aprendizaje automático para humanos

Este es el único libro sobre aprendizaje automático que presenta sistemáticamente el aprendizaje automático con el pasado, el presente y el futuro. El libro analiza regresión lineal, funciones de pérdida, sobreajuste, descenso de gradiente, regresión logística, descenso de gradiente, reducción dimensional, PCA, VDA y mucho en su forma de aprendizaje supervisada y no supervisada similar a esta. Los libros presentan una lista de recursos buena y curada para los alumnos.

Tabla de contenido

  • El panorama general de la IA
  • Aprendizaje supervisado: aprendizaje con una clave de respuestas.
  • Aprendizaje supervisado II: dos métodos de clasificación
  • Aprendizaje supervisado III: aprendices no paramétricos
  • Aprendizaje no supervisado: agrupación
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo
  • Aprendizaje reforzado

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18. Aprendizaje automático para principiantes

IBM le ofrece uno de los mejores libros de aprendizaje automático llamado ‘Aprendizaje automático para principiantes’ que le ofrece una gran comprensión del tema. El libro analiza principalmente las dos primeras partes para aclarar la comprensión básica de ML y cómo aplicar ML. Gradualmente, analiza las formas de desarrollar habilidades y la utilización de ML de diferentes formas innovadoras.

Tabla de contenido

  • Comprensión del aprendizaje automático
  • Aplicar el aprendizaje automático
  • Aprendizaje de habilidades de máquina
  • Uso del problemas
  • Diez predicciones sobre el futuro del aprendizaje automático

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19. Comprensión del aprendizaje automático desde la teoría hasta los algoritmos

El aprendizaje automático es una parte integral de la inteligencia artificial. Este libro ocupa un buen lugar entre los mejores libros de aprendizaje automático disponibles. El libro brinda todos los detalles de la teoría que necesita saber sobre ML. Simultáneamente, como dice en su título, proporciona todos los detalles del algoritmo para dejar claro a los lectores. Puede obtener una sesión de ejercicios después de cada capítulo del libro.

Tabla de contenido

  • Parte I: Fundamentos
    • Un comienzo suave
    • Un modelo de aprendizaje formal
    • Aprendizaje de convergencia uniforme del bus
    • La compensación sesgo-complejidad
    • La dimensión VC
    • Sin capacidad de aprendizaje uniforme
    • El tiempo de ejecución del aprendizaje
  • Parte II: De la teoría a los algoritmos
    • Predictores lineales
    • Impulsando
    • Selección y validación de modelos
    • Problemas de aprendizaje convexo
    • Regularización y estabilidad 
    • Descenso de gradiente estocástico
    • Máquinas de vectores de soporte
    • Métodos de kernel
    • Problemas de predicción complejos de anuncios de varias clases, tanques
    • Árboles de decisión
    • Vecino más cercano
    • Redes neuronales
  • Parte III: Modelos de aprendizaje adicionales
    • Aprender en línea
    • Agrupación
    • Reducción de dimensionalidad
    • Modelos generativos
    • Selección y generación de funciones
  • Parte IV: Teoría avanzada
    • Complejidades de Radmacher
    •  Cubriendo números
    • Prueba del teorema fundamental de la teoría del aprendizaje
    • Capacidad de aprendizaje de varias clases
    • Límites de compresión
    • PAC- Bayes

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20. Aprendizaje profundo con Python

El aprendizaje profundo es una rama esencial del aprendizaje automático. Podemos considerarlo como un libro muy estándar y uno de los mejores libros de aprendizaje automático. El libro comienza con aspectos fundamentales del aprendizaje profundo y, después de proporcionar suficiente introducción y conceptos básicos, analiza los estudios de nivel avanzado.

Una discusión muy agradable y completa sobre la red neuronal con explicación matemática es una de las principales discusiones del libro. El comienzo básico con redes neuronales también es un tema de estudio en el libro. 

Tabla de contenido

  • Parte I: Fundamentos del aprendizaje profundo
    • ¿Qué es el aprendizaje profundo?
    • Bloques de construcción matemáticos de redes neuronales 
    • Introducción a las redes neuronales
    • Fundamentos del aprendizaje automático 
  • Parte II: Aprendizaje profundo en la práctica
    • Aprendizaje profundo para visión artificial
    • Aprendizaje profundo para texto y secuencia 
    • Prácticas recomendadas de aprendizaje profundo avanzado
    • Aprendizaje profundo generativo

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Finalmente, Insights

La inteligencia artificial es ahora una tecnología que producirá diferentes sistemas para facilitar el trabajo humano en muy poco tiempo. Como usuario ideal de la tecnología actual y desarrollador de la tecnología emergente, debemos trabajar duro para conocer más y perfeccionar la inteligencia artificial. Hasta ahora, hemos tratado de brindarle algunos libros esenciales y de calidad sobre aprendizaje profundo, aprendizaje automático e inteligencia artificial que alimentarán su hambre de aprendizaje.

Esperamos que estos libros le ayuden mucho en su búsqueda de conocimientos. Comparta nuestro esfuerzo y facilite los esfuerzos de otros para encontrar los mejores libros de inteligencia artificial. Siempre es bienvenido si tiene alguna sugerencia o recomendación. Háganos saber comentando a continuación. Tus sugerencias serán muy apreciadas y valoradas.

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