В наши дни мы поглощаем информацию быстрее, чем когда-либо прежде. Мы постоянно сталкиваемся с изображениями, новостями, фактами, деталями и цифрами, и это почти чудо, что мы можем сохранить половину из них. Не знаю, как вы, но независимо от того, насколько передовыми становятся технологии, ощущение, когда вы берете в руки новую книгу, не имеет себе равных.
Это дает вашим глазам отдых от синего света, ваши пальцы отдыхают от мастерского балансирования крошечного устройства в руке, и вы внезапно чувствуете себя более расслабленным и менее отвлеченным, чем когда читаете с экрана. Недавно я спросил своих коллег, могут ли они порекомендовать лучшие книги по ИИ (научно-популярной литературы), которые они прочитали, и ответы, которые я получил, пришли из различных отделов нашей компании. Неважно, чем вы зарабатываете себе на жизнь, любой может понять технологии, если у него есть правильный материал, который поможет в их понимании.
Если вы собираетесь заняться сложной темой, например искусственным интеллектом, вам необходимо сосредоточиться, поэтому расслабьтесь, поднимите ноги и просмотрите наши рекомендации для вашей следующей литературной покупки:
Суперинтеллект: пути, опасности, стратегии (переиздание)
Автор: Ник Бостром
Технический уровень: низкий
Дата публикации: апрель 2016 г.
Тема: Философия
Вы начали слышать об особенностях ИИ, важности этичного ИИ, неизбежности появления сверхчеловеческого интеллекта в машинах и задавались вопросом, откуда взялись все эти идеи? Многие люди, которые в настоящее время работают над этикой ИИ, такие как Илон Маск, находились под сильным влиянием этой основополагающей литературы, описывающей влияние сверхразумного ИИ на наш образ жизни. Эта книга предназначена для всех, кто интересуется тем, как может выглядеть взаимодействие между технологиями и обществом в следующие 50 лет.
По мнению нашего бизнес-аналитика, тон книги следует рассматривать не как плохое предзнаменование, а как возможность. Хотя многие части посвящены таким вопросам, как проблема контроля, проблемы, связанные с выравниванием ценностей и тезис об ортогональности, значительное внимание уделяется разделам, в которых обсуждаются основы международного сотрудничества и организационная структура. Книга заканчивается призывом к действию, побуждающим философов сосредоточиться на проблемах, которые не только интересны, но и полезны. Исследователи искусственного интеллекта должны помнить о широких социальных последствиях своей работы, и человечество в целом не должно тревожиться, а решительно. Разработка стратегии построения правильного будущего всегда начинается с правильных вопросов, многие из которых можно найти на этих страницах.
Добавьте его в свой список для чтения:
Главный алгоритм: как поиски совершенной обучающей машины переделают наш мир
Автор: Педро Домингос
Технический уровень: средний
Дата публикации: сентябрь 2015 г.
Тема: Машинное обучение
Очевидно, у нашего штатного юрисконсульта есть что-то общее с Биллом Гейтсом, потому что они оба очень рекомендуют эту книгу. Если вы как читатель без технических знаний хотите изучить основы машинного обучения, этот курс для вас.
Он не такой простой и упрощенный, как «машинное обучение для чайников», но он определенно предлагает базовое понимание методов и математики, необходимых для того, чтобы эта технология работала. Если вы думаете пропустить это, потому что хотите прочитать об ИИ, подумайте еще раз! Не думайте, что машинное обучение выходит за рамки искусственного интеллекта, потому что именно эта область информатики позволяет системам учиться, поэтому будьте уверены, вы не упустите то, что делает ИИ таким увлекательным.
У автора есть способность часто использовать сухую концепцию и добавлять образы, конкретные аналогии и даже в некоторых случаях юмор, чтобы описать машинное обучение так, чтобы оно было доступно обычным людям. В частности, вы можете рассчитывать узнать о пяти «племенах» мира машинного обучения (аналогизаторы, эволюционисты, байесовцы, коннекционисты и символисты), концепции обучения без учителя и философских вопросах о будущем и использовании данных во благо. и / или зло.
Добавьте его в свой список для чтения:
Новый разум императора: о компьютерах, разуме и законах физики
Автор: Роджер Пенроуз
Технический уровень: высокий
Дата публикации: февраль 2003 г.
Тема: Физика
Вот что вам нужно знать об следующем авторе: он физик, он выиграл престижную премию Вольфа вместе со своим коллегой Стивеном Хокингом (вы, возможно, слышали о нем), и он твердо верит, что машины, какими бы продвинутыми они ни были, никогда не появятся. способен воспроизводить определенные аспекты человеческого разума.
Один из наших разработчиков программного обеспечения нашел особенно захватывающим подтверждение в книге оценки Эйнштейна о том, что квантовая механика неполна, потому что она статистическая, не говорит нам ничего, кроме« вероятностей об отдельных системах». То, как работает наш разум, выходит далеко за рамки фундаментальной теории, и без нее машины по существу ограничены, а не безграничны.
Чтобы поддержать его аргумент, книга углубляется в различные темы, такие как: машины Тьюринга, теория сложности, квантовая механика, черные дыры, белые дыры, излучение Хокинга, энтропия, квазикристаллы и структура мозга и это лишь некоторые из них.
Добавьте его в свой список для чтения:
Машинное обучение с нуля: практическое руководство с Python (науки о данных)
Автор: Ален Кауфманн
Технический уровень: высокий
Дата публикации: март 2017 г.
Тема: Машинное обучение
Это практическое руководство по машинному обучению и науке о данных на Python, которое только что вышло из печати, посвящено анализу реальных данных и его приложениям. Для тех, у кого мало опыта программирования, и кто хочет выйти в сферу машинного обучения, эта книга познакомит вас с основной методологией и библиотеками Python, которые обычно используются профессионалами отрасли, включая scikit-learn, numpy и pandas.
В разговоре с одним из наших мобильных разработчиков он упомянул, насколько сложно может быть решение серьезных вопросов в области науки о данных, если вы не знаете основ. В этой книге рассматриваются фундаментальные области, такие как линейная и логистическая регрессия, с использованием фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow, поддержки векторных машин, кластеризации, деревьев решений и генеративных моделей. Для тех, кто не заинтересован в копировании груды исследовательских статей десятилетней давности и пыльных учебников, эта книга станет хорошим началом.
Добавьте его в свой список для чтения:
Обучение с подкреплением: введение (адаптивные вычисления и машинное обучение)
Автор: Ричард Саттон и Эндрю Барто
Технический уровень: высокий
Дата публикации: ноябрь 2018 г.
Тема: Обучение с подкреплением
Когда наш главный научный сотрудник порекомендует книгу, стоит ее прочитать! Этот классический отчет об обучении с подкреплением, впервые опубликованный в 1998 году, является настолько важным текстом в литературе по машинному обучению, что в этом году авторы публикуют второе издание.
Несмотря на то, что книга глубоко вникает в математическое обоснование рамок обучения с подкреплением, ее текст доступен и ясен. В дополнение к предоставлению всестороннего обзора ключевых идей, таких как процессы марковского принятия решений, динамическое программирование, методы Монте-Карло и обучение с разницей во времени, в работе представлены проницательные тематические исследования таких приложений, как AlphaGo Zero, и высказываются предположения о том, как могут выглядеть будущие исследования. .
В качестве настоящего подарка для практиков машинного обучения второе издание книги будет содержать полностью укомплектованный репозиторий на github, который проведет читателя по программируемым цифрам, представленным в каждой главе. Те, кто использует книгу для самообучения, могут даже получить ответы на упражнения, связавшись с доктором Ричардом Саттоном, всемирно известным исследователем в области обучения с подкреплением и исследователем из Института машинного интеллекта Альберты. Это издание в открытом доступе в лучшем виде!
Добавьте его в свой список для чтения:
Что вы думаете о наших рекомендациях? Делитесь с нами своими любимыми в комментариях!
Хотите начать свой путь в области искусственного интеллекта? Свяжитесь с нами сегодня.
