teach AI in business
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Estou coletando material para ensinar questões relacionadas à IA para pessoas que não são de tecnologia. Os links devem fornecer uma compreensão geral da IA sem se aprofundar demais em questões técnicas. Por favor, contribua!
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Novo check -out também o wiki da AI novo
| Link para a edição | Descrição |
|---|---|
| Tecnologias de tendências principais | Canal do youtube para dominar as principais tecnologias de tendências, incluindo inteligência artificial |
| Ai4all | Ai 4 tudo é um recurso para os facilitadores da IA levarem a IA para estudiosos e estudantes |
| Elementos de AI | Elementos da IA é um curso on -line aberto gratuito para ensinar princípios de IA |
| Introdução visual ao aprendizado de máquina | Introdução visual ao aprendizado de máquina é um belo site que oferece uma introdução abrangente e o primeiro encontro de facilidade com o aprendizado de máquina |
| Introdução à inteligência artificial do CS50 com Python | Aprenda a usar o aprendizado de máquina em Python neste curso introdutório de inteligência artificial. |
| Curso de AI | Esta é uma série de vídeos divertida que apresenta aos alunos e educadores a inteligência artificial e também oferece vídeos adicionais mais avançados. Aprenda sobre o básico, redes neurais, algoritmos e muito mais. |
| Tutorial de aprendizado de máquina do YouTuber Channel | Canal do youtube Máquina de ensino turística para iniciantes |
| Inteligência Artificial (AI) | Aprenda os fundamentos da inteligência artificial (AI) e aplique -os. Projete agentes inteligentes para resolver problemas do mundo real, incluindo, busca, jogos, aprendizado de máquina, lógica e problemas de satisfação de restrições |
| Ai para todos por Andrew Ng | Ai para todos é um curso, especialmente para pessoas de um histórico não técnico para entender as estratégias de IA |
| Quão longe está longe demais? A idade de Ai | Esta é uma série do YouTube Orignals de Robert Downey |
| Fundamentos da inteligência artificial | Este curso é para iniciantes absolutos, sem conhecimento técnico. |
| Algoritmo Bandit (aprendizado de máquina online) | Nenhum requisito de conhecimento técnico, mas uma pesquisa básica de probabilidade de Theory ajudaria |
| Um guia executivo para ai | Este é um guia interativo para ensinar profissionais de negócios como eles podem empregar inteligência artificial em seus negócios |
| Escola de Negócios da AI | Série de vídeos que ensinam como a IA pode ser incorporada em várias indústrias de negócios |
| Tutorial de inteligência artificial para iniciantes | Este vídeo fornecerá um conhecimento abrangente e detalhado dos conceitos de inteligência artificial com exemplos práticos. |
| Tutorial de aprendizado de máquina indonésio | Máquina de ensino turístico para treinar um computador para iniciantes |
| Tutorial da lista de reprodução do YouTube indonésio | Tutorial da AI da lista de reprodução do YouTube para iniciantes |
| Métodos de busca de inteligência artificial para resolução de problemas pelo Prof. Deepak Khemani | Essas palestras em vídeo são para iniciantes absolutos, sem conhecimento técnico |
| AI Basics Tutorial | Este vídeo começa com o básico da IA e do ML e, finalmente, tem uma demonstração prática do modelo de detecção de número de dados MNIST padrão usando Keras e Tensorflow. |
| Tutorial simples do cérebro.js | Este vídeo explica uma biblioteca AI JavaScript muito simples chamada Brain.js para que você possa executar facilmente a IA no navegador. |
| Google AI | Um kit completo para o funcionário do Google para o cara que não é de tecnologia começar de novo no básico, até avançar |
| Microsoft AI para iniciantes | Um currículo autodidata pela Microsoft, que inclui 24 lições sobre a IA. |
| Link para a edição | Descrição |
|---|---|
| Máquina de ensino | Use a máquina ensinável para treinar um computador para reconhecer suas próprias imagens, sons e poses |
| Ecraft2learn | Recursos e espaço interativo (Snap, um ambiente de programação visual como o Scratch) para aprender a criar programas de IA |
| Draw rápido do Google | Treine uma IA para adivinhar os desenhos |
| Gerador DeepDream | Mesclar fotos para sonhos profundos usando o gerador DeepDream |
| Crie ML | Crie e treine rapidamente modelos ML Core no seu Mac sem código. |
| Ferramenta What-If | Sond visualmente o comportamento de modelos treinados de aprendizado de máquina, com codificação mínima. |
| Metaranx | Use e construa ferramentas de inteligência artificial para analisar e tomar decisões sobre seus dados. Arrastar e soltar. Sem código. |
| obviamente.ai | O processo total de construção de algoritmos ML, explicando resultados e prevendo resultados em um único clique. |
| Por & título | Descrição |
|---|---|
| Inteligência artificial | Página da Wikipedia de AI |
| O guia AI não técnico | Uma das boas postagens do blog que poderia ajudar a IA mais compreensível para pessoas sem formação técnica |
| Liai | Uma introdução detalhada à IA e redes neurais |
| Introdução do leigo | A introdução de um leigo à IA |
| AI e aprendizado de máquina: uma visão geral não técnica | AI e aprendizado de máquina: uma visão geral não técnica de Oreilly é um guia para aprender qualquer pessoa que tudo o que precise saber sobre IA, focada em pessoas que não são de tecnologia |
| O que os líderes empresariais precisam saber sobre inteligência artificial | Artigo curto que resume os aspectos essenciais da IA que os líderes empresariais precisam entender |
| Como não o código não afetará o futuro da IA de conversação | Uma explicação humilde para o estado atual dos IA iChatbots conversacionais e como ele evolui com a tendência atual de nenhuma codificação. |
| Investocedia | Explicação básica do que a IA é de uma maneira muito básica e abrangente |
| PackTpub | Um guia não programador para aprender aprendizado de máquina |
| Construído | Inteligência artificial. O que é a inteligência artificial? Como funciona a IA? |
| Futuro da vida | Benefícios e riscos de inteligência artificial |
| Nsdm Índia -arpit | Mais de 100 ferramentas de IA para não codificadores que melhorarão seu marketing. |
| AI em marketing para startups e profissionais de marketing não técnicos | Um guia prático para pessoas não técnicas |
| Blog - Machine Learning Mastery | Blogs e artigos de Jason Browniee no ML |
| Ai chatbots sem programação | Os chatbots estão cada vez mais procurados entre os negócios globais. Este curso ensinará como construir, analisar, implantar e monetizar os chatbots - com a ajuda do IBM Watson e o poder da IA. |
| Autor | Livro | Descrição e Notas |
|---|---|---|
| Ethem Alpaydin | Aprendizado de máquina: a nova IA | Teoria dos gráficos com aplicações para engenharia e ciência da computação. Uma visão geral concisa do aprendizado de máquina - programas de computadores que aprendem com dados - que estão subjacentes a aplicativos que incluem sistemas de recomendação, reconhecimento de rosto e carros sem motorista. |
| Charu C. Aggarwal | Redes neurais e aprendizado profundo | Este livro abrange modelos clássicos e modernos em aprendizado profundo. O foco principal está na teoria e nos algoritmos da aprendizagem profunda. O livro também é rico em discutir diferentes aplicações, a fim de dar ao profissional um sabor de como as arquiteturas neurais são projetadas para diferentes tipos de problemas. |
| Hal Daumé III | Um curso de aprendizado de máquina | O objetivo deste livro é fornecer uma introdução suave e pedagogicamente organizada ao campo. Um segundo objetivo deste livro é fornecer uma visão do aprendizado de máquina que se concentra em idéias e modelos, não em matemática. |
| Ian Goodfellow e Yoshua Bengio e Aaron Courville | Aprendizado profundo | O livro começa com uma discussão sobre o básico do aprendizado de máquina, incluindo a matemática aplicada e os algoritmos necessários para estudar efetivamente o aprendizado profundo de uma perspectiva acadêmica. Não há código coberto no livro, tornando-o perfeito para um entusiasta da IA não técnica. |
| Peter Harrington | Aprendizado de máquina em ação | (Fonte: https://github.com/kerasking/book-1/blob/master/ml%20machine%20learning%20in%20action.pdf) Este livro atua como um guia para acompanhar os recém-chegados através das técnicas necessárias para o aprendizado de máquina, bem como os conceitos por trás das práticas. |
| Jeff Heaton | Inteligência artificial para humanos | Este livro ajuda seus leitores a obter uma visão geral e compreensão dos algoritmos da IA. É destinado a ensinar IA para aqueles que não têm uma extensa formação matemática. Os leitores precisam ter apenas um conhecimento básico de programação de computadores e álgebra universitária. |
| John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy | Fundamentos do aprendizado de máquina para análise de dados preditivos: algoritmos, exemplos trabalhados e estudos de caso (The MIT Press) | Este livro abrange todos os fundamentos do aprendizado de máquina, mergulhando na teoria do assunto e usando aplicações práticas, exemplos de trabalho e estudos de caso para impulsionar a casa do conhecimento. |
| Deepak Khemani | [Um primeiro curso em inteligência artificial] | É um curso introdutório de inteligência artificial, uma abordagem baseada no conhecimento usando agentes em todo e algoritmos detalhados e bem estruturados com provas. Este livro segue principalmente uma abordagem de baixo para cima, explorando as estratégias básicas necessárias para a solução de problemas na parte da inteligência. |
| Maxim Lapan | Aprendizagem de reforço profundo - Segunda edição | Aprendizagem de reforço profundo, a segunda edição é uma versão atualizada e expandida do guia mais vendido para as mais recentes ferramentas e técnicas de aprendizado de reforço de reforço (RL). Ele fornece uma introdução aos fundamentos da RL, juntamente com a capacidade prática de codificar agentes de aprendizagem inteligentes para realizar uma variedade de tarefas práticas. |
| Tom M Mitchell | Aprendizado de máquina | Este livro abrange o campo do aprendizado de máquina, que é o estudo de algoritmos que permitem que os programas de computador melhorem automaticamente através da experiência. O livro destina -se a apoiar cursos de graduação e nível introdutório de nível superior em aprendizado de máquina. |
| John Paul Mueller e Luca Massaron | Aprendizado de máquina para manequins | Este livro pretende familiarizar os leitores com os conceitos e teorias básicas do aprendizado de máquina e como ele se aplica ao mundo real. E "manequins" aqui refere -se a iniciantes absolutos, sem antecedentes técnicos. O livro apresenta um pouco de codificação em Python e R usados para ensinar máquinas para encontrar padrões e analisar resultados. A partir dessas pequenas tarefas e padrões, podemos extrapolar como o aprendizado de máquina é útil em vidas diárias por meio de pesquisas na web, anúncios na Internet, filtros de e -mail, detecção de fraude e assim por diante. Com este livro, você pode dar um pequeno passo no reino do aprendizado de máquina e podemos aprender alguma codificação básica em Pyton e R (se estiver interessado) |
| Michael Nielsen | Redes neurais e aprendizado profundo | Introdução aos princípios centrais das redes neurais e aprendizado profundo na IA |
| Simon Rogers e Mark Girolami | Um curso de aprendizado de máquina | Um primeiro curso de aprendizado de máquina de Simon Rogers e Mark Girolami é o melhor livro introdutório para ML atualmente disponível. Ele combina rigor e precisão com a acessibilidade, começa a partir de uma explicação detalhada dos fundamentos básicos da análise bayesiana nas configurações mais simples e vai até as fronteiras do sujeito, como modelos de mistura infinita, GPS e MCMC. |
| Peter Norvig | Paradigma de programação de inteligência artificial | Os paradigmas da programação de IA são o primeiro texto para ensinar técnicas LISP comuns avançadas no contexto da construção de principais sistemas de IA. Ao reconstruir programas autênticos e complexos de IA usando o Common Lisp de última geração, o livro ensina estudantes e profissionais a construir e depurar programas práticos robustos, enquanto demonstra o estilo de programação superior e os importantes conceitos de IA. |
| Stuart Russel e Peter Norvig | Inteligência Artificial: uma abordagem moderna, 3ª edição | Este é o livro de texto prescrito para minha introdução ao curso da AI University. Começa explicar todos os conceitos básicos e definições do que é IA, antes de lançar agentes, algoritmos e como aplicá -los. Russel é da Universidade da Califórnia em Berkeley. Norvig é do Google. |
| Richard S. Sutton e Andrew G. Barto | Aprendizagem de reforço: uma introdução | A aprendizagem de reforço, uma das áreas de pesquisa mais ativas em inteligência artificial, é uma abordagem computacional para o aprendizado, pela qual um agente tenta maximizar a quantidade total de recompensa que recebe ao interagir com um ambiente complexo e incerto. |
| Alex Smola e Svn Vishwanathan | Introdução ao aprendizado de máquina | Fornece ao leitor uma visão geral das vastas aplicações do ML, incluindo algumas ferramentas básicas de estatística e teoria de probabilidade. Também inclui discussões sobre idéias e conceitos sofisticados. |
| Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David | Entendendo o aprendizado de máquina da teoria para os algoritmos | O objetivo principal deste livro é fornecer uma introdução rigorosa, mas fácil de seguir, aos principais conceitos subjacentes ao aprendizado de máquina. |
| Chandra SSV | Inteligência artificial e aprendizado de máquina | Este livro é destinado principalmente a estudantes de graduação e pós -graduação em ciência da computação e engenharia. Este livro abrange a lacuna entre os contextos difíceis de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ele fornece o maior número de estudos de caso e exemplos de trabalho. Além da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, ele também abrange vários tipos de aprendizado, como aprendizado reforçado, supervisionado, sem supervisão e estatístico. Possui algoritmos e pseudo-código bem explicados para cada tópico, o que torna este livro muito útil para os alunos. |
| Oliver Theobald | Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos: uma introdução simples em inglês | Este é um guia de ML para iniciantes absolutos. Não é necessário um histórico matemático, nem a experiência de codificação - esta é a introdução mais básica ao tópico para qualquer pessoa interessada em aprendizado de máquina. O idioma "simples" é altamente valorizado aqui para impedir que os iniciantes sejam sobrecarregados por jargão técnico. Explicações claras e acessíveis e exemplos visuais acompanham os vários algoritmos para garantir que as coisas sejam fáceis de seguir. |
| Tom Taulli | Básico da inteligência artificial: uma introdução não técnica | Este livro o equipa com uma compreensão fundamental da inteligência artificial e seu impacto. Ele fornece uma introdução não técnica a conceitos importantes, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural, robótica e muito mais. Além disso, o autor expande as questões em torno do impacto futuro da IA em aspectos que incluem tendências sociais, ética, governos, estruturas da empresa e vida cotidiana. |
| Cornelius Weber, Mark Elshaw, N. Michael Mayer | Aprendizagem de reforço | Aprender é um aspecto muito importante. Este livro é sobre aprendizado de reforço que envolve executar ações para atingir uma meta. Os 11 primeiros capítulos deste livro descrevem e estendem o escopo do aprendizado de reforço. |
| John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife d'Arcy | Algoritmos, exemplos trabalhados e estudos de caso | Uma introdução abrangente às abordagens de aprendizado de máquina mais importantes usadas na análise de dados preditivas, cobrindo conceitos teóricos e aplicações práticas. |
