Измените свое понимание ИИ

Вы опытный специалист по ИИ, любопытный новичок или человек, желающий расширить свои знания о Gen AI? Вам нужны правильные ресурсы, чтобы внести существенный вклад.

В этой статье рассматриваются самые ожидаемые книги по генеративному ИИ 2024 года. Эти книги предлагают бесценные идеи, практические приемы и более глубокое понимание того, как можно использовать генеративный ИИ для создания, инноваций и преобразований.

Лучшие книги по генеративному ИИ в 2024 году

1. Верховный алгоритм: как поиски совершенной обучающейся машины изменят наш мир – Педро Домингос

Мастер-алгоритм исследует путь к созданию унифицированного алгоритма обучения, который может решить любую проблему. Педро Домингос объясняет пять основных парадигм машинного обучения, представляя их как племена с различными философиями и подходами. Объединяя эти точки зрения, он представляет себе будущее, в котором мастер-алгоритм может произвести революцию в различных отраслях, от здравоохранения до розничной торговли.

Помимо объяснения сложных концепций доступным языком, книга также размышляет о социальных и этических последствиях таких достижений, что делает ее интересным чтением как для технической, так и для нетехнической аудитории, интересующейся будущим ИИ.

Читайте также: Учебник по машинному обучению: пошаговое руководство для начинающих

2. Глубокое обучение с Керасом – Антонио Гулли, Суджит Пал

Deep Learning with Keras — практическое руководство по построению моделей глубокого обучения с использованием фреймворка Keras. Авторы рассматривают фундаментальные концепции глубокого обучения и нейронных сетей, предоставляя практические примеры и проекты для закрепления обучения.

Читатели поймут компьютерное зрение, NLP и модели GenAI, используя удобный интерфейс Keras. Книга предназначена для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят эффективно внедрять решения для глубокого обучения, предлагая понятные объяснения и фрагменты кода для облегчения понимания и применения этих мощных методов.

3. Искусственный интеллект для чайников – Джон Мюллер, Лука Массарон

«Искусственный интеллект для чайников» — это вводное руководство по концепциям ИИ. Книга разбивает сложные идеи на легко усваиваемые части, что делает ее идеальной для новичков. Читатели узнают об истории ИИ, его современных применениях и потенциальных будущих разработках.

Джон Мюллер и Лука Массарон охватывают такие важные темы, как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, предоставляя практические примеры и реальные примеры использования. Это руководство доступно всем, кто интересуется пониманием и использованием ИИ.

Повысьте свою карьеру и используйте силу ИИ с курсом «Генеративный ИИ для трансформации бизнеса». Не упустите эту возможность трансформировать свое понимание генеративного ИИ и его применения в деловом мире.

4. Глубокое обучение для компьютерного зрения: экспертные методы обучения сложных нейронных сетей с использованием TensorFlow и Keras – Раджалингаппа Шанмугамани

Раджалингаппаа Шанмугамани объясняет передовые методы обучения нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения. В книге используются TensorFlow и Keras, чтобы направлять читателей по созданию и развертыванию моделей для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и генерация изображений.

Книга «Shanmugamani» включает в себя практические проекты и подробные объяснения, что делает ее бесценным источником информации для специалистов по обработке данных и энтузиастов искусственного интеллекта, стремящихся освоить приложения компьютерного зрения.

5. Методы глубокого обучения для создания музыки – Жан-Пьер Брио, Гаэтан Хаджерес, Франсуа-Давид Паше

В книге Жана-Пьера Брио, Гаэтана Хаджереса и Франсуа-Давида Паше «Методы глубокого обучения для создания музыки» исследуется пересечение ИИ и музыки. В книге рассматриваются различные методы глубокого обучения для создания и сочинения музыки, включая нейронные сети и генеративные модели.

Авторы дают обзор технических аспектов, таких как представление данных и архитектура моделей, а также обсуждают творческие и художественные аспекты музыки, созданной с помощью ИИ. Благодаря подробным примерам и тематическим исследованиям читатели получают представление о том, как эти технологии трансформируют музыкальную индустрию и открывают новые творческие возможности.

Рекомендуем: 10 лучших алгоритмов глубокого обучения, которые вам следует знать в 2024 году

6. Изучение генеративно-состязательных сетей – Кунтал Гангули

Learning Generative Adversarial Networks (Изучение генеративно-состязательных сетей) Кунтала Гангули — практическое руководство по пониманию и внедрению GAN. Книга охватывает теоретические основы GAN, включая их архитектуру и процесс обучения, а также содержит пошаговые инструкции по построению моделей GAN.

Читатели узнают о разнообразных применениях GAN, таких как синтез изображений, дополнение данных и перенос стилей. Гангули приводит многочисленные примеры и фрагменты кода, что облегчает читателям понимание и применение концепций в реальных проектах.

7. Искусственный интеллект для моды: как ИИ производит революцию в индустрии моды — Лиэнн Люс

В книге Лианны Люс «Искусственный интеллект для моды» рассматривается, как ИИ преобразует индустрию моды. В книге рассматриваются различные приложения ИИ, включая прогнозирование тенденций, персонализированный опыт покупок и оптимизацию цепочки поставок. Люс приводит тематические исследования и примеры того, как ведущие модные бренды используют ИИ для улучшения своей деятельности и взаимодействия с клиентами.

В книге обсуждаются этические и социальные последствия ИИ в моде, такие как проблемы устойчивости и конфиденциальности. Это содержательное чтение идеально подходит для профессионалов моды и энтузиастов технологий, интересующихся сближением ИИ и моды.

8. GAN в действии: глубокое обучение с помощью генеративно-состязательных сетей – Владимир Бок, Якуб Лангр

Владимир Бок и Якуб Лангр предоставляют пояснительное руководство по пониманию и внедрению GAN. Книга охватывает основы архитектуры GAN, методы обучения и различные варианты GAN. Читатели узнают, как применять GAN для таких задач, как обработка и генерация изображений, синтез текста в изображение и дополнение данных.

Авторы приводят практические примеры и фрагменты кода с использованием популярных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch. Эта книга идеально подходит для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят изучить творческий потенциал GAN и интегрировать их в свои проекты ИИ.

9. Ты выглядишь как вещь, и я люблю тебя – Джанель Шейн

Книга Джанель Шейн «Ты выглядишь как вещь и я люблю тебя» предлагает юмористическое и доступное исследование ИИ и его странностей. С помощью занимательных анекдотов и примеров из реальной жизни Шейн демистифицирует сложные концепции ИИ и подчеркивает ограничения и неожиданное поведение систем ИИ.

Книга охватывает нейронные сети, машинное обучение и генеративные инструменты, делая их понятными для широкой аудитории. Остроумный стиль письма Шейна и увлекательное повествование делают эту книгу восхитительным чтением для всех, кто интересуется ИИ и его влиянием на нашу жизнь.

10. Расширенное глубокое обучение с Python: проектирование и реализация передовых решений ИИ следующего поколения с использованием TensorFlow и PyTorch – Иван Васильев

Advanced Deep Learning with Python — это глубокое погружение в передовые методы и приложения ИИ. Книга охватывает такие продвинутые темы, как обучение с подкреплением, генеративные модели и поиск нейронной архитектуры. Васильев дает подробные объяснения и практические примеры с использованием TensorFlow и PyTorch, помогая читателям внедрять сложные решения ИИ.

Эта книга предназначена для опытных разработчиков и специалистов по данным, которые хотят расширить границы ИИ и изучить последние достижения в области глубокого обучения. Благодаря всеобъемлющему охвату и практическому подходу эта книга является ценным ресурсом для освоения передовых методов ИИ.

11. Практические генеративно-состязательные сети с PyTorch 1.x: внедрение нейронных сетей следующего поколения для создания мощных моделей GAN с использованием Python — Джон Хани, Грег Уолтерс

Книга Джона Хани и Грега Уолтерса «Hands-On Generative Adversarial Networks with PyTorch 1.x» представляет собой практическое руководство по созданию и внедрению GAN с использованием PyTorch. В книге рассматриваются основы GAN, включая их архитектуру и процесс обучения, а также пошаговые инструкции по созданию различных моделей GAN.

Авторы включают многочисленные примеры и фрагменты кода для облегчения обучения и внедрения. Эта книга идеально подходит для разработчиков программного обеспечения и специалистов по данным, которые хотят использовать мощь GAN в своих проектах.

12. Проекты глубокого обучения TensorFlow: 10 реальных проектов по компьютерному зрению, машинному переводу, чат-ботам и обучению с подкреплением — Лука Массарон, Альберто Боскетти, Алексей Григорьев, Абишек Такур, Раджалингаппаа Шанмугамани

TensorFlow Deep Learning Projects Луки Массарона, Альберто Боскетти, Алексея Григорьева, Абишека Такура и Раджалингаппы Шанмугамани — это практический подход к освоению глубокого обучения с помощью TensorFlow. В книге представлены десять реальных проектов, охватывающих различные приложения, такие как компьютерное зрение, машинный перевод, чат-боты с искусственным интеллектом и обучение с подкреплением.

Каждый проект включает подробные объяснения и примеры кода, помогающие читателям создавать и развертывать собственные модели глубокого обучения. Это практическое руководство идеально подходит для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят получить практический опыт и улучшить свои навыки в области глубокого обучения с использованием TensorFlow.

Погрузитесь в мир ИИ с нашим курсом специализации «Прикладной генеративный ИИ». Независимо от того, стремитесь ли вы стать оперативным инженером или хотите использовать мощь ИИ в своей области, этот курс предлагает необходимые вам знания и практический опыт.

13. «Уравновешивающее перо» Анджелы Э. Лаурии

The Equalizing Quill Анджелы Э. Лаурии исследует преобразующий потенциал генеративного ИИ в написании и создании контента. Книга углубляется в то, как инструменты на основе ИИ выравнивают игровое поле для писателей, автоматизируя рутинные задачи, повышая креативность и предоставляя новые возможности для повествования.

Лория рассматривает этические последствия и проблемы, связанные с контентом, созданным ИИ, предлагая идеи о том, как писатели и создатели могут адаптироваться к этому меняющемуся ландшафту. Эта книга побуждает к размышлениям всех, кто интересуется пересечением ИИ и творческого письма.

14. «Пульсации генеративного ИИ: как генеративный ИИ влияет, информирует и трансформирует нашу жизнь» Джейкоба Эмерсона

Книга Джейкоба Эмерсона «Ripples of Generative AI» предлагает полный обзор далеко идущих эффектов генеративного ИИ на различные аспекты общества. В книге рассматриваются многочисленные приложения GenAI в здравоохранении, образовании, индустрии развлечений и финансов. Эмерсон приводит тематические исследования и примеры из реальной жизни, иллюстрирующие глубокое влияние технологий на основе ИИ на нашу повседневную жизнь.

В книге также рассматриваются этические, социальные и экономические последствия генеративного ИИ, побуждая читателей рассмотреть возможности и проблемы, которые представляют эти достижения. Это проницательное чтение идеально подходит для тех, кто заинтересован в понимании более широких последствий ИИ.

15. Основы искусственного интеллекта для руководителей бизнеса, И Алмейда

«Основы искусственного интеллекта для руководителей бизнеса» И. Алмейды — это практическое руководство, призванное помочь руководителям бизнеса понять и использовать ИИ в своих организациях. Книга охватывает основы ИИ, включая машинное обучение, обработку естественного языка и аналитику данных, а также дает практические идеи по внедрению решений на основе ИИ.

Алмейда подчеркивает необходимость согласования инициатив ИИ с бизнес-целями и рассматривает распространенные проблемы и заблуждения. Эта книга является важным ресурсом для руководителей и менеджеров, которые хотят использовать возможности ИИ для стимулирования инноваций и роста в своих организациях.

16. Генеративный ИИ на AWS Криса Фрегли, Антье Барт, Шелби Эйгенброде

Generative AI on AWS Криса Фрегли, Антье Барт и Шелби Эйгенброд — это практическое руководство по созданию и развертыванию моделей генеративного ИИ с использованием Amazon Web Services. Книга охватывает различные темы, включая настройку среды AWS, использование готовых сервисов ИИ и разработку пользовательских моделей для различных приложений, таких как генерация текста, синтез изображений и дополнение данных.

Авторы приводят практические примеры и рекомендации, чтобы помочь читателям разобраться в сложностях ИИ на платформе AWS. Эта книга идеально подходит для разработчиков и специалистов по данным, желающих использовать AWS для своих проектов ИИ.

17. Генеративное глубокое обучение: обучение машин рисовать, писать, сочинять и играть Дэвида Фостера

В книге Дэвида Фостера «Генеративное глубокое обучение» исследуются творческие возможности ИИ, демонстрируя, как машины можно научить рисовать, писать, сочинять музыку и т. д. В книге рассматриваются основы генеративных моделей, включая GAN, автоэнкодеры и трансформаторы, а также приводятся практические примеры их применения в различных художественных областях.

Фостер дает подробные объяснения и фрагменты кода, что облегчает читателям понимание и реализацию этих методов. Эта книга идеально подходит для энтузиастов ИИ и творческих людей, заинтересованных в изучении пересечения технологий и искусства.

18. Разоблачение инженерных подсказок: подсказки ИИ у вас под рукой (пошаговое руководство) Хариша Бхата

В книге «Demystifying Prompt Engineering» Хариш Бхат дает подробное руководство по овладению искусством создания эффективных подсказок ИИ. Книга охватывает основы проектирования подсказок и предлагает практические советы и методы создания подсказок, которые дают точные и релевантные ответы от моделей ИИ.

Бхат иллюстрирует концепции пошаговыми инструкциями и реальными примерами, облегчая читателям применение этих методов в собственных проектах. Эта книга является важным ресурсом для тех, кто хочет улучшить свои навыки взаимодействия с ИИ и оптимизировать производительность своих систем ИИ.

19. Библия искусственного интеллекта и генеративного ИИ: (5 в 1) Самое обновленное и полное руководство Элджера Фрейли

The Artificial Intelligence and Generative AI Bible Элджера Фрейли — это руководство, охватывающее различные темы, связанные с ИИ и генеративными моделями. Книга разделена на пять разделов, каждый из которых посвящен отдельному аспекту ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети, GAN и практические приложения.

Фрейли дает исчерпывающие объяснения, практические примеры и фрагменты кода, чтобы помочь читателям понять и применить методы ИИ. Это всеобъемлющее руководство идеально подходит как для новичков, так и для опытных практиков, стремящихся улучшить свое понимание и опыт в области ИИ.

20. Генеративный ИИ на практике Бернарда Марра

Generative AI in Practice — практическая книга по применению генеративного ИИ в различных отраслях. В книге представлены тематические исследования и примеры компаний, использующих искусственный интеллект для инноваций и улучшения своей деятельности. Марр охватывает целый ряд приложений: от создания контента и дизайна продукта до предиктивной аналитики и обслуживания клиентов.

В книге рассматриваются проблемы и этические аспекты внедрения решений генеративного ИИ. Это практическое руководство идеально подходит для руководителей и практиков бизнеса, которые хотят понять и использовать потенциал генеративного ИИ в своих организациях.

21. Искусственный интеллект и генеративный ИИ для начинающих Дэвида М. Пателя

Книга Дэвида М. Пателя «Искусственный интеллект и генеративный ИИ для начинающих» — это вводное руководство, призванное сделать ИИ доступным для новичков. В книге рассматриваются основы ИИ, МО, нейронных сетей и генеративных моделей, даются понятные объяснения и практические примеры.

Патель дает пошаговые инструкции по созданию простых проектов ИИ, что облегчает читателям начало работы. Эта книга идеально подходит для тех, у кого нет опыта работы с ИИ, но кто хочет изучить основы и начать экспериментировать с технологиями ИИ.

22. Генеративный ИИ с LangChain от BenAuffarth

В книге Generative AI with LangChain Бен Ауффарт исследует возможности фреймворка LangChain для построения моделей генеративного ИИ. В книге рассматриваются основы LangChain, включая его архитектуру и ключевые особенности. В ней приводятся практические примеры для различных приложений, таких как генерация текста, синтез изображений и дополнение данных.

Auffarth включает подробные объяснения и фрагменты кода, облегчающие понимание и внедрение LangChain в проекты. Эта книга идеально подходит для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят использовать возможности LangChain для своих потребностей в генеративном ИИ.