Измените свое понимание ИИ

Вы опытный специалист в области искусственного интеллекта, любопытный новичок или человек, желающий расширить свои знания в области искусственного интеллекта? Нужны ли вам для этого подходящие ресурсы? В этой статье представлены самые востребованные книги о генеративном ИИ в 2024 году. Эти книги предлагают бесценную информацию, практические методы и более глубокое понимание того, как генеративный ИИ можно использовать для создания, инноваций и трансформации.

Лучшие книги о генеративном искусственном интеллекте в 2024 году

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

Главный алгоритм исследует путь к созданию единого алгоритма обучения, который может решить любую проблему. Педро Домингос объясняет пять основных парадигм машинного обучения, представляя их как племена с разными философиями и подходами. Объединив эти точки зрения, он видит будущее, в котором главный алгоритм может произвести революцию в различных отраслях, от здравоохранения до розничной торговли.

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

Читайте также: Учебное пособие по машинному обучению: пошаговое руководство для начинающих.

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

Deep Learning with Keras — это практическое руководство по созданию моделей глубокого обучения с использованием платформы Keras. Авторы освещают фундаментальные концепции глубокого обучения и нейронных сетей, предоставляя практические примеры и проекты для закрепления обучения.

Читатели будут понимать модели компьютерного зрения, НЛП и GenAI, используя при этом удобный интерфейс Keras. Книга предназначена для разработчиков и специалистов по обработке данных, стремящихся эффективно реализовать решения глубокого обучения, и предлагает четкие объяснения и фрагменты кода, которые облегчат понимание и применение этих мощных методов.

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

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

Джон Мюллер и Лука Массарон освещают такие важные темы, как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, предоставляя практические примеры и примеры использования из реальной жизни. Это руководство делает его доступным для всех, кто заинтересован в понимании и использовании искусственного интеллекта.

Повысьте свою карьеру и используйте возможности искусственного интеллекта с помощью курса «Генераторный искусственный интеллект для трансформации бизнеса». Не упустите возможность изменить свое понимание генеративного ИИ и его применения в мире бизнеса.

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

Раджалингаппаа Шанмугамани объясняет передовые методы обучения нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения. В книге используются TensorFlow и Keras, чтобы помочь читателям создавать и развертывать модели для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и генерация изображений.

Шанмугамани включает в себя практические проекты и подробные объяснения, что делает его бесценным ресурсом 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

Книга Жан-Пьера Брио, Гаэтана Хаджереса и Франсуа-Давида Паше «Методы глубокого обучения для создания музыки» исследует пересечение искусственного интеллекта и музыки. В книге рассматриваются различные методы глубокого обучения для создания и сочинения музыки, включая нейронные сети и генеративные модели.

Авторы предоставляют обзор технических аспектов, таких как представление данных и архитектура моделей, а также обсуждают творческие и художественные последствия музыки, генерируемой искусственным интеллектом. Благодаря подробным примерам и тематическим исследованиям читатели получают представление о том, как эти технологии трансформируют музыкальную индустрию и открывают новые творческие возможности.

Рекомендуется: 10 лучших алгоритмов глубокого обучения, которые вы должны знать в 2024 году

6. Обучение генеративно-состязательных сетей – Кунтал Гангули

«Изучение генеративно-состязательных сетей» Кунтала Гангули — практическое руководство по пониманию и реализации GAN. В книге рассматриваются теоретические основы GAN, включая их архитектуру и процесс обучения, а также приводятся пошаговые инструкции по построению моделей GAN.

Читатели узнают о различных применениях GAN, таких как синтез изображений, увеличение данных и передача стилей. Гангули приводит множество примеров и фрагментов кода, облегчая читателям понимание и применение концепций в реальных проектах.

7. Искусственный интеллект в моде: как ИИ совершает революцию в индустрии моды – Линн Люс

В книге Линн Люс «Искусственный интеллект для моды» исследуется, как искусственный интеллект меняет индустрию моды. В книге рассматриваются различные приложения искусственного интеллекта, включая прогнозирование тенденций, персонализированный опыт покупок и оптимизацию цепочки поставок. Luce предоставляет 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 вопросы устойчивости и конфиденциальности. Эта содержательная книга идеально подходит для профессионалов моды и энтузиастов технологий, заинтересованных в сближении искусственного интеллекта 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 реализации GAN. В книге рассматриваются 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 увеличение данных.

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

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 причуд. С помощью занимательных анекдотов и примеров из реальной жизни Шейн раскрывает тайну сложных концепций искусственного интеллекта и подчеркивает ограничения и неожиданное поведение систем искусственного интеллекта.

В книге рассматриваются нейронные сети, машинное обучение и генеративные инструменты, что делает их понятными для широкой аудитории. Остроумный стиль письма Шейна и увлекательное повествование делают эту книгу восхитительным чтением для всех, кто интересуется искусственным интеллектом и его влиянием на нашу жизнь.

10. Продвинутое глубокое обучение с помощью Python: проектирование и реализация передовых решений искусственного интеллекта следующего поколения с использованием TensorFlow и PyTorch – Иван Васильев

Advanced Deep Learning with Python — это глубокое погружение в передовые методы и приложения искусственного интеллекта. В книге рассматриваются сложные темы, такие как обучение с подкреплением, генеративные модели и поиск нейронной архитектуры. Васильев предоставляет подробные объяснения и практические примеры с использованием TensorFlow и PyTorch, помогая читателям реализовать сложные решения искусственного интеллекта.

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

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

«Практические генеративно-состязательные сети с PyTorch 1.x» Джона Хани и Грега Уолтерса — это практическое руководство по созданию и внедрению GAN с использованием PyTorch. В книге рассматриваются основы GAN, включая их архитектуру и процесс обучения, а также приводятся пошаговые инструкции по созданию различных моделей GAN.

Авторы включают многочисленные примеры и фрагменты кода для облегчения обучения и реализации. Эта книга идеально подходит для разработчиков программного обеспечения и специалистов по обработке данных, которые хотят использовать возможности 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, Абхишек Тхакур, Раджалингаппаа Шанмугамани

Проекты глубокого обучения TensorFlow Луки Массарона, Альберто Боскетти, Алексея Григорьева, Абхишека Тхакура и Раджалингаппаа 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 пояснения и примеры кода, помогающие читателям создавать и развертывать собственные модели глубокого обучения. Это практическое руководство идеально подходит для разработчиков и специалистов по обработке данных, которые хотят получить практический опыт и улучшить свои навыки глубокого обучения с использованием TensorFlow.

Погрузитесь в мир искусственного интеллекта с нашим специализированным курсом «Прикладной генеративный искусственный интеллект». Независимо от того, стремитесь ли вы стать быстрым инженером или хотите использовать возможности искусственного интеллекта в своей области, этот курс предлагает необходимые вам знания и практический опыт.

13. «Уравнивающее перо», Анджела Э. Лаурия

«Уравнивающее перо» Анжелы Э. Лаурия исследует преобразующий потенциал генеративного искусственного интеллекта в письменной форме и создании контента. В книге рассказывается о том, как инструменты, управляемые искусственным интеллектом, уравнивают правила игры для писателей, автоматизируя рутинные задачи, повышая творческий потенциал и предоставляя новые возможности для рассказывания историй.

Лаурия исследует этические последствия и проблемы, связанные с контентом, создаваемым искусственным интеллектом, и предлагает понимание того, как писатели и создатели могут адаптироваться к этой развивающейся ситуации. Эта книга заставляет задуматься всех, кто интересуется пересечением искусственного интеллекта и творческого письма.

14. «Волны генеративного ИИ: как генеративный ИИ влияет, информирует и трансформирует нашу жизнь», Джейкоб Эмерсон

Книга Джейкоба Эмерсона «Пульсация генеративного ИИ» предлагает полный взгляд на далеко идущие последствия генеративного ИИ на различные аспекты жизни общества. В книге рассматриваются многочисленные приложения GenAI в сфере здравоохранения, образования, развлечений и финансов. Emerson предоставляет тематические исследования и примеры из реальной жизни, чтобы проиллюстрировать глубокое влияние технологий, основанных на искусственном интеллекте, на нашу повседневную жизнь.

В книге также рассматриваются этические, социальные и экономические последствия генеративного ИИ, побуждая читателей задуматься о возможностях и проблемах, связанных с этими достижениями. Это содержательное чтение идеально подходит для всех, кто заинтересован в понимании более широких значений ИИ.

15. «Основы искусственного интеллекта для бизнес-лидеров», И. Алмейда.

«Основы искусственного интеллекта для бизнес-лидеров» издательства I Almeida — это практическое руководство, призванное помочь бизнес-лидерам понять и использовать искусственный интеллект в своих организациях. В книге рассматриваются основы искусственного интеллекта, включая машинное обучение, обработку естественного языка и анализ данных, а также представлены практические идеи по внедрению решений на основе искусственного интеллекта.

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

16. Генеративный искусственный интеллект на AWS, Крис Фрегли, Антье Барт, Шелби Эйгенброде.

Генеративный искусственный интеллект на AWS Криса Фрегли, Антье Барт и Шелби Эйгенброде — это практическое руководство по созданию и развертыванию моделей генеративного искусственного интеллекта с использованием Amazon Web Services. В книге рассматриваются различные темы, включая настройку среды AWS, использование готовых сервисов искусственного интеллекта и разработку пользовательских моделей для различных приложений, таких как генерация текста, синтез изображений и увеличение данных.

Авторы предоставляют практические примеры и лучшие практики, которые помогут читателям разобраться в сложностях искусственного интеллекта на платформе AWS. Эта книга идеально подходит для разработчиков и специалистов по обработке данных, которые хотят использовать AWS для своих проектов в области искусственного интеллекта.

17. Генеративное глубокое обучение: обучение машин рисовать, писать, сочинять и играть, Дэвид Фостер

Генеративное глубокое обучение Дэвида Фостера исследует творческие возможности искусственного интеллекта, демонстрируя, как можно научить машины рисовать, писать, сочинять музыку и многому другому. В книге рассматриваются основы генеративных моделей, включая GAN, автоэнкодеры и преобразователи, а также приводятся практические примеры их применения в различных художественных областях.

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

18. Демистификация оперативного проектирования: подсказки ИИ у вас под рукой (пошаговое руководство), Хариш Бхат

В книге «Демистификация подсказок» Хариш Бхат представляет подробное руководство по овладению искусством создания эффективных подсказок ИИ. В книге рассматриваются основы разработки подсказок и предлагаются практические советы и методы создания подсказок, которые дают точные и релевантные ответы от моделей ИИ.

Бхат иллюстрирует концепции пошаговыми инструкциями и примерами из реальной жизни, облегчая читателям применение этих методов в своих собственных проектах. Эта книга является важным ресурсом для всех, кто хочет улучшить свои навыки взаимодействия с искусственным интеллектом и оптимизировать производительность своих систем искусственного интеллекта.

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

Библия Алджера Фрэли «Искусственный интеллект и генеративный искусственный интеллект» — это руководство, охватывающее разнообразные темы, связанные с искусственным интеллектом и генеративными моделями. Книга разделена на пять разделов, каждый из которых посвящен различным аспектам ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети, GAN и практические приложения.

Фрейли предоставляет подробные объяснения, практические примеры и фрагменты кода, чтобы помочь читателям понять и применить методы искусственного интеллекта. Это комплексное руководство идеально подходит как новичкам, так и опытным практикам, стремящимся улучшить свое понимание и опыт в области искусственного интеллекта.

20. Генеративный искусственный интеллект на практике, Бернард Марр.

Генеративный ИИ на практике — это 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 широкий спектр приложений: от создания контента и дизайна продуктов до прогнозной аналитики и обслуживания клиентов.

В книге рассматриваются проблемы и этические соображения, связанные с внедрением генеративных решений в области искусственного интеллекта. Это практическое руководство идеально подходит для бизнес-лидеров и практиков, которые хотят понять и использовать потенциал генеративного ИИ в своих организациях.

21. «Искусственный интеллект и генеративный искусственный интеллект для начинающих», Дэвид М. Патель.

Книга Дэвида М. Пателя «Искусственный интеллект и генеративный искусственный интеллект для начинающих» — это вводное руководство, призванное сделать искусственный интеллект доступным для новичков. Книга охватывает основы искусственного интеллекта, машинного обучения, нейронных сетей и генеративных моделей, предоставляя четкие объяснения и практические примеры.

Патель дает пошаговые инструкции по созданию простых проектов ИИ, облегчая читателям начало работы. Эта книга идеально подходит для всех, у кого нет опыта работы с искусственным интеллектом, и кто хочет изучить основы и начать экспериментировать с технологиями искусственного интеллекта.

22. Генеративный ИИ с LangChain от БенАуффарта

В книге «Генераторный искусственный интеллект с LangChain» БенАуффарт исследует возможности платформы LangChain для построения моделей генеративного искусственного интеллекта. В книге рассматриваются основы LangChain, включая его архитектуру и ключевые функции. В нем представлены практические примеры для различных приложений, таких как генерация текста, синтез изображений и увеличение данных.

Auffarth включает подробные пояснения и фрагменты кода, которые упрощают понимание и внедрение LangChain в проектах. Эта книга идеально подходит для разработчиков и специалистов по обработке данных, которые хотят использовать возможности LangChain для своих нужд в области генеративного искусственного интеллекта.