Aquí hay algunos libros, específicamente enfocados en IA y aprendizaje profundo porque eso es lo que busca la pregunta. Dejo en claro a continuación cuando cierto libro tiene un énfasis en el aprendizaje automático en lugar de una inteligencia artificial amplia o un aprendizaje profundo.
Libros para principiantes:
El libro de texto estándar utilizado para muchas introducciones a los cursos de IA es Inteligencia Artificial: un enfoque moderno. Este libro es apropiado para personas que están trabajando para obtener un título universitario en ciencias de la computación. Si espera comenzar a comprender la IA amplia y, por ejemplo, tiene de 5 a 8 horas a la semana para estudiar, sugiero comenzar con este libro. Puede encontrar la segunda edición por aproximadamente $ 6 usados; o, si le gusta gastar dinero, puede pagar $ 170 por la tercera edición.
- ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural en términos simples?
- ¿Existe alguna directriz para diseñar redes neuronales en términos de número de capas ocultas, número de unidades ocultas, tamaño de filtro (CNN) y paso de tiempo (RNN)?
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- Yoshua Bengio: ¿cuáles son las preguntas abiertas más importantes en el aprendizaje profundo?
- Después de lograr una precisión de aproximadamente el 82% en los datos de prueba mediante regresión logística, ¿cómo puedo estar seguro / seguro de que mi algoritmo se generalizará bien para toda la población?
Machine Learning For Dummies, de John Mueller, en realidad cubre una cantidad bastante amplia de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo. Sus comentarios en Amazon son decentes (~ 3 estrellas), pero sus críticos señalan que asume que necesitas saber Python y R para sacarle mucho provecho y puede ser molesto por partes.
Finalmente, está el aprendizaje automático para principiantes absolutos, que tiene mejores críticas que ML para tontos, pero cubre los métodos generales de aprendizaje automático en lugar de la inteligencia artificial amplia o el aprendizaje profundo.
Intermedio
Las redes neuronales y el aprendizaje profundo son un excelente libro en línea de Michael Nielsen que cubre el aprendizaje profundo de una manera accesible. Este libro salta directamente a las redes neuronales, por lo que no tendrá un tratamiento tan amplio como el libro de IA anterior.
Intermedio Avanzado:
Ian Goodfellow y Yoshuo Bengio, dos importantes investigadores de la comunidad de aprendizaje profundo, han escrito el libro bien revisado Deep Learning, aunque este libro puede no ser bueno para principiantes absolutos. También puede encontrar explicaciones sobre el aprendizaje profundo al final del libro de Kevin Murphy Machine Learning: A Probabilistic Perspective.
Si también está interesado en otros libros de texto de reconocidos investigadores de aprendizaje automático (incluso si esos libros se centran más en el aprendizaje automático tradicional que en la inteligencia artificial o el aprendizaje profundo), es posible que también desee considerar libros como Reconocimiento de patrones y Aprendizaje automático, de Chris Bishop o Modelos gráficos probabilísticos: Principios y técnicas de Daphne Koller (aunque debe tener en cuenta que estos libros son apropiados para estudiantes de pregrado o graduados avanzados).
Nota:
Estoy escribiendo un libro sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial que explica muchas de las ideas importantes en inteligencia artificial y aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, sin ninguna matemática. Ese libro es una introducción mucho más amable que los libros anteriores, pero tiene como objetivo darle al lector una intuición de por qué funcionan estos métodos. Compartiré un enlace a esta publicación cuando salga ese libro. Siéntase libre de agregar su nombre aquí si desea recibir una notificación en ese momento.
