teach AI in business

การสอน AI ในธุรกิจ

-

ฉันกำลังรวบรวมเนื้อหาสำหรับการสอนปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ AI ให้กับคนที่ไม่ใช่เทคโนโลยี ลิงค์ควรให้ความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับ AI โดยไม่ต้องลึกเข้าไปในประเด็นทางเทคนิค กรุณามีส่วนร่วม!

ทำให้ปัญหานี้เป็นเรื่องแรกของคุณ ฉันกำลังรวบรวมเนื้อหาสำหรับการสอนปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ AI ให้กับคนที่ไม่ใช่เทคโนโลยี ลิงค์ควรให้ความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับ AI โดยไม่ต้องลึกเข้าไปในประเด็นทางเทคนิค กรุณามีส่วนร่วม! กรุณาใช้เฉพาะทรัพยากรเหล่านั้นที่ ไม่มีรหัส

ใหม่ เช็คเอาท์ AI Wiki ใหม่

วิดีโอและหลักสูตรออนไลน์

ลิงก์ไปยังปัญหา	คำอธิบาย
เทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมสูงสุด	ช่อง YouTube เพื่อหลักเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมสูงสุดรวมถึงปัญญาประดิษฐ์
ai4all	AI 4 ทั้งหมดเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับผู้อำนวยความสะดวก AI ที่จะนำ AI มาสู่นักวิชาการและนักเรียน
องค์ประกอบของ AI	องค์ประกอบของ AI เป็นหลักสูตรออนไลน์แบบเปิดฟรีเพื่อสอนหลักการ AI
บทนำภาพการเรียนรู้ของเครื่องจักร	การแนะนำภาพการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเว็บไซต์ที่สวยงามที่ให้การแนะนำที่ครอบคลุมและเข้าใจการเผชิญหน้าครั้งแรกกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้ง่าย
การแนะนำของ CS50 เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ด้วย Python	เรียนรู้ที่จะใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรใน Python ในหลักสูตรเบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
หลักสูตร Crash สำหรับ AI	นี่คือซีรีย์วิดีโอที่สนุกสนานที่แนะนำนักเรียนและนักการศึกษาเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และยังมีวิดีโอขั้นสูงเพิ่มเติม เรียนรู้เกี่ยวกับพื้นฐานเครือข่ายประสาทอัลกอริทึมและอื่น ๆ
การสอนการเรียนรู้ของเครื่องช่อง YouTuber Channel	YouTube Channel Turioral Teachable Machine สำหรับผู้เริ่มต้น
ปัญญาประดิษฐ์ (AI)	เรียนรู้พื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และนำไปใช้ ออกแบบตัวแทนอัจฉริยะเพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงรวมถึงการค้นหาเกมการเรียนรู้ของเครื่องตรรกะและปัญหาความพึงพอใจของข้อ จำกัด
AI สำหรับทุกคนโดย Andrew Ng	AI สำหรับทุกคนเป็นหลักสูตรโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคเพื่อทำความเข้าใจกลยุทธ์ AI
ไกลแค่ไหนไกลเกินไป? อายุของ AI	นี่คือซีรี่ส์ YouTube Orignals โดย Robert Downey
พื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์	หลักสูตรนี้มีไว้สำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค
อัลกอริทึมโจร (การเรียนรู้ของเครื่องออนไลน์)	ไม่มีข้อกำหนดของความรู้ด้านเทคนิค แต่การอธิบายพื้นฐานของความน่าจะเป็น ththeory จะช่วยได้
คู่มือผู้บริหารสำหรับ AI	นี่เป็นคู่มือแบบโต้ตอบในการสอนผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจว่าพวกเขาอาจใช้ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจของพวกเขาอย่างไร
โรงเรียนธุรกิจ AI	ชุดวิดีโอที่สอนวิธีการที่ AI อาจรวมอยู่ในอุตสาหกรรมธุรกิจต่างๆ
การสอนปัญญาประดิษฐ์สำหรับผู้เริ่มต้น	วิดีโอนี้จะช่วยให้คุณมีความรู้ที่ครอบคลุมและมีรายละเอียดเกี่ยวกับแนวคิดปัญญาประดิษฐ์พร้อมตัวอย่าง
บทช่วยสอนการเรียนรู้ของเครื่องจักรชาวอินโดนีเซีย	เครื่องที่สอนได้แบบตุรกีเพื่อฝึกคอมพิวเตอร์สำหรับผู้เริ่มต้น
เพลย์ลิสต์ AI เพลย์ลิสต์อินโดนีเซีย	YouTube Playlist AI Tutorial สำหรับผู้เริ่มต้น
วิธีการค้นหาปัญญาประดิษฐ์สำหรับการแก้ปัญหาโดยศาสตราจารย์ Deepak Khemani	การบรรยายวิดีโอเหล่านี้มีไว้สำหรับผู้เริ่มต้นอย่างแน่นอนโดยไม่มีความรู้ด้านเทคนิค
การสอนพื้นฐาน AI	วิดีโอนี้เริ่มต้นจากพื้นฐานของ AI และ ML และในที่สุดก็มีการสาธิตแบบจำลองข้อมูลชุดข้อมูล MNIST มาตรฐานโดยใช้ Keras และ TensorFlow
Simple Brain.js Tutorial	วิดีโอนี้อธิบายไลบรารี JavaScript AI ที่เรียกว่า Brain.js เพื่อให้คุณสามารถเรียกใช้ AI ในเบราว์เซอร์ได้อย่างง่ายดาย
Google AI	ชุดที่สมบูรณ์สำหรับโดย Google อย่างเป็นทางการสำหรับผู้ชายที่ไม่ใช่เทคโนโลยีที่จะเริ่มต้นใหม่จากพื้นฐานจนถึงขั้นสูง
Microsoft AI สำหรับผู้เริ่มต้น	หลักสูตรที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองโดย Microsoft ซึ่งมี 24 บทเรียนใน AI

ฝึก AI ของคุณเอง

ลิงก์ไปยังปัญหา	คำอธิบาย
เครื่องจักรที่สอนได้	ใช้เครื่องที่สอนได้เพื่อฝึกคอมพิวเตอร์เพื่อจดจำภาพเสียงและท่าของคุณเอง
Ecraft2Learn	ทรัพยากรและพื้นที่โต้ตอบ (SNAP สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมด้วยภาพเช่น Scratch) เพื่อเรียนรู้วิธีการสร้างโปรแกรม AI
Google Quick Draw	ฝึก AI เพื่อเดาจากภาพวาด
เครื่องกำเนิดไฟฟ้าลึก	ผสานรูปภาพเข้ากับความฝันที่ลึกล้ำโดยใช้เครื่องกำเนิด DeepDream
สร้าง ML	สร้างและฝึกอบรมรุ่น ML Core ML อย่างรวดเร็วบน Mac ของคุณโดยไม่มีรหัส
เครื่องมือ what-if	ตรวจสอบพฤติกรรมของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ผ่านการฝึกอบรมด้วยการเข้ารหัสน้อยที่สุด
metaranx	ใช้และสร้างเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์และตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ ลากแล้ววาง ไม่มีรหัส
เห็นได้ชัด.	กระบวนการรวมของการสร้างอัลกอริทึม ML อธิบายผลลัพธ์และการทำนายผลลัพธ์ในคลิกเดียวครั้งเดียว

บทความ

โดย & title	คำอธิบาย
ปัญญาประดิษฐ์	หน้า Wikipedia ของ AI
คู่มือ AI ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค	หนึ่งในโพสต์บล็อกที่ดีที่สามารถช่วยให้ AI เข้าใจได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่มีภูมิหลังทางเทคนิค
liai	การแนะนำรายละเอียดเกี่ยวกับ AI และ Neural Networks
คำนำของคนธรรมดา	การแนะนำคนธรรมดาเกี่ยวกับ AI
AI และการเรียนรู้ของเครื่อง: ภาพรวมที่ไม่เป็นเทคนิค	AI และการเรียนรู้ของเครื่อง: ภาพรวมที่ไม่เกี่ยวกับเทคโนโลยีจาก Oreilly เองเป็นแนวทางในการเรียนรู้ทุกสิ่งที่พวกเขาจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ AI เพ่งความสนใจไปที่คนที่ไม่ใช่เทคโนโลยี
ผู้นำธุรกิจสิ่งที่จำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์	บทความสั้น ๆ ที่สรุปแง่มุมที่สำคัญของ AI ที่ผู้นำธุรกิจต้องเข้าใจ
ไม่มีรหัสจะส่งผลกระทบต่ออนาคตของการสนทนา AI ได้อย่างไร	คำอธิบายที่ต่ำต้อยต่อสถานะปัจจุบันของการประชุมกันน้ำ Iechatbots และวิธีการที่จะพัฒนาไปตามแนวโน้มปัจจุบันของการไม่มีการเข้ารหัส
การลงทุน	คำอธิบายพื้นฐานเกี่ยวกับสิ่งที่ AI เป็นพื้นฐานและครอบคลุมมาก
packtpub	คู่มือการเรียนรู้ของโปรแกรมการเรียนรู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์
ในตัว	ปัญญาประดิษฐ์ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร? AI ทำงานอย่างไร?
อนาคตของชีวิต	ประโยชน์และความเสี่ยงของปัญญาประดิษฐ์
NSDM อินเดีย -Arpit	เครื่องมือ AI 100+ สำหรับผู้ที่ไม่ใช่ตัวส่งสัญญาณที่จะทำให้การตลาดของคุณดีขึ้น
AI ด้านการตลาดสำหรับนักธุรกิจที่เพิ่งเริ่มต้นและนักการตลาดที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค	คู่มือปฏิบัติสำหรับคนที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
บล็อก - ความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องจักร	บล็อกและบทความโดย Jason Browniee บน ML
AI chatbots โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม	Chatbots มีความต้องการมากขึ้นในหมู่ธุรกิจระดับโลก หลักสูตรนี้จะสอนวิธีการสร้างวิเคราะห์ปรับใช้และสร้างรายได้จากแชทบอท - ด้วยความช่วยเหลือของ IBM Watson และพลังของ AI

แหล่งข้อมูลหนังสือสำหรับการอ่านเพิ่มเติม

ผู้เขียน	หนังสือ	คำอธิบายและหมายเหตุ
Ethem Alpaydin	การเรียนรู้ของเครื่อง: AI ใหม่	ทฤษฎีกราฟพร้อมแอปพลิเคชันกับวิศวกรรมศาสตร์และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ภาพรวมที่กระชับของการเรียนรู้ของเครื่องจักร - โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้จากข้อมูลซึ่งเป็นแอพพลิเคชั่นที่มีระบบแนะนำการจดจำใบหน้าและรถยนต์ที่ไม่มีคนขับ
Charu C. Aggarwal	เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง	หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมทั้งแบบจำลองคลาสสิกและสมัยใหม่ในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง จุดสนใจหลักคือทฤษฎีและอัลกอริทึมของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง หนังสือเล่มนี้ยังอุดมไปด้วยการพูดคุยเกี่ยวกับแอปพลิเคชันที่แตกต่างกันเพื่อให้ผู้ประกอบการมีรสชาติว่าสถาปัตยกรรมของระบบประสาทได้รับการออกแบบมาสำหรับปัญหาประเภทต่างๆ
Hal Daumé III	หลักสูตรในการเรียนรู้ของเครื่องจักร	วัตถุประสงค์ของหนังสือเล่มนี้คือการแนะนำการแนะนำที่อ่อนโยนและมีการสอนในสาขานี้ เป้าหมายที่สองของหนังสือเล่มนี้คือการให้มุมมองของการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นไปที่ความคิดและรูปแบบไม่ใช่ในวิชาคณิตศาสตร์
Ian Goodfellow และ Yoshua Bengio และ Aaron Courville	การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง	หนังสือเล่มนี้เริ่มต้นด้วยการอภิปรายเกี่ยวกับพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องรวมถึงคณิตศาสตร์ประยุกต์และอัลกอริทึมที่จำเป็นในการศึกษาการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งจากมุมมองทางวิชาการอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่มีรหัสที่ครอบคลุมในหนังสือทำให้เหมาะสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ AI ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
ปีเตอร์แฮร์ริงตัน	การเรียนรู้ของเครื่องจักรในการดำเนินการ	(ที่มา: https://github.com/kerasking/book-1/blob/master/ml%20machine%20Learning%20In%20inact.pdf) หนังสือเล่มนี้ทำหน้าที่เป็นแนวทางในการเดินใหม่ผ่านเทคนิคที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
Jeff Heaton	ปัญญาประดิษฐ์สำหรับมนุษย์	หนังสือเล่มนี้ช่วยให้ผู้อ่านได้รับภาพรวมและความเข้าใจเกี่ยวกับอัลกอริทึม AI มันหมายถึงการสอน AI สำหรับผู้ที่ไม่มีภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ที่กว้างขวาง ผู้อ่านจำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์และพีชคณิตวิทยาลัย
John D. Kelleher, Brian Mac Namee และ Aoife d'Arcy	พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการทำนาย: อัลกอริทึมตัวอย่างที่ทำงานและกรณีศึกษา (สื่อมวลชน MIT)	หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมพื้นฐานทั้งหมดของการเรียนรู้ของเครื่องดำน้ำในทฤษฎีของเรื่องและการใช้งานจริงตัวอย่างการทำงานและกรณีศึกษาเพื่อขับเคลื่อนความรู้กลับบ้าน
Deepak Khemani	[หลักสูตรแรกในปัญญาประดิษฐ์]	มันเป็นหลักสูตรเบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้ความรู้โดยใช้ตัวแทนทั่วทั้งและอัลกอริทึมที่มีโครงสร้างที่มีโครงสร้างอย่างละเอียดพร้อมการพิสูจน์ หนังสือเล่มนี้ส่วนใหญ่เป็นไปตามวิธีการจากล่างขึ้นบนการสำรวจกลยุทธ์พื้นฐานที่จำเป็นต้องแก้ปัญหาในส่วนข่าวกรอง
Maxim Lapan	การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งการเรียนรู้แบบมือที่สอง	การเสริมแรงอย่างลึกล้ำการเรียนรู้แบบมือที่สองเป็นคู่มือที่ได้รับการปรับปรุงและขยายตัวของคู่มือที่ขายดีที่สุดสำหรับเครื่องมือและเทคนิคการเรียนรู้การเสริมแรงล่าสุด (RL) มันช่วยให้คุณแนะนำพื้นฐานของ RL พร้อมกับความสามารถในการใช้รหัสตัวแทนการเรียนรู้อัจฉริยะเพื่อดำเนินการในทางปฏิบัติที่หลากหลาย
Tom M Mitchell	การเรียนรู้ของเครื่องจักร	หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมสาขาการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นการศึกษาอัลกอริทึมที่อนุญาตให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ปรับปรุงผ่านประสบการณ์โดยอัตโนมัติ หนังสือเล่มนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสนับสนุนหลักสูตรระดับปริญญาตรีระดับปริญญาตรีและระดับบัณฑิตศึกษาระดับสูงในการเรียนรู้ของเครื่อง
John Paul Mueller และ Luca Massaron	การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับหุ่น	หนังสือเล่มนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้อ่านคุ้นเคยกับแนวคิดพื้นฐานและทฤษฎีการเรียนรู้ของเครื่องจักรและวิธีการใช้กับโลกแห่งความเป็นจริง และ "Dummies" ที่นี่หมายถึงผู้เริ่มต้นที่แน่นอนโดยไม่มีภูมิหลังทางเทคนิคหนังสือเล่มนี้แนะนำการเข้ารหัสเล็กน้อยใน Python และ R ที่ใช้ในการสอนเครื่องจักรเพื่อค้นหารูปแบบและวิเคราะห์ผลลัพธ์ จากงานและรูปแบบเล็ก ๆ เหล่านั้นเราสามารถคาดการณ์ว่าการเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์ในชีวิตประจำวันผ่านการค้นหาเว็บโฆษณาทางอินเทอร์เน็ตตัวกรองอีเมลการตรวจจับการฉ้อโกงและอื่น ๆ ด้วยหนังสือเล่มนี้คุณสามารถก้าวไปสู่ขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่องจักรและเราสามารถเรียนรู้การเข้ารหัสพื้นฐานใน Pyton และ R (ถ้าสนใจ)
Michael Nielsen	เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง	เบื้องต้นเกี่ยวกับหลักการหลักของเครือข่ายประสาทและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งใน AI
Simon Rogers และ Mark Girolami	หลักสูตรในการเรียนรู้ของเครื่องจักร	หลักสูตรแรกในการเรียนรู้ของเครื่องโดย Simon Rogers และ Mark Girolami เป็นหนังสือเบื้องต้นที่ดีที่สุดสำหรับ ML ในปัจจุบัน มันรวมความเข้มงวดและความแม่นยำเข้ากับการเข้าถึงเริ่มต้นจากคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับฐานรากพื้นฐานของการวิเคราะห์แบบเบย์ในการตั้งค่าที่ง่ายที่สุดและไปตลอดทางไปจนถึงพรมแดนของวิชาเช่นแบบจำลองผสมที่ไม่มีที่สิ้นสุด GPS และ MCMC
Peter Norvig	กระบวนทัศน์ของการเขียนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์	กระบวนทัศน์ของการเขียนโปรแกรม AI เป็นข้อความแรกที่สอนเทคนิค Lisp ทั่วไปขั้นสูงในบริบทของการสร้างระบบ AI ที่สำคัญ ด้วยการสร้างโปรแกรม AI ที่ซับซ้อนและซับซ้อนโดยใช้ Lisp Common Lisp ที่ล้ำสมัยหนังสือเล่มนี้สอนนักเรียนและมืออาชีพถึงวิธีการสร้างและดีบักโปรแกรมการปฏิบัติที่แข็งแกร่งในขณะที่แสดงให้เห็นถึงรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่เหนือกว่าและแนวคิด AI ที่สำคัญ
Stuart Russel & Peter Norvig	ปัญญาประดิษฐ์: แนวทางที่ทันสมัยรุ่นที่ 3	นี่คือหนังสือเรียนที่กำหนดสำหรับหลักสูตรการแนะนำของฉันเกี่ยวกับ AI University มันเริ่มต้นจากการอธิบายพื้นฐานและคำจำกัดความทั้งหมดของสิ่งที่ AI คือก่อนที่จะเปิดตัวเป็นตัวแทนอัลกอริทึมและวิธีการใช้งาน รัสเซลมาจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียที่เบิร์กลีย์ Norvig มาจาก Google
Richard S. Sutton และ Andrew G. Barto	การเรียนรู้การเสริมแรง: บทนำ	การเรียนรู้การเสริมแรงซึ่งเป็นหนึ่งในพื้นที่การวิจัยที่ใช้งานมากที่สุดในปัญญาประดิษฐ์เป็นวิธีการคำนวณในการเรียนรู้โดยตัวแทนพยายามเพิ่มจำนวนรางวัลทั้งหมดที่ได้รับในขณะที่มีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและไม่แน่นอน
Alex Smola และ SVN Vishwanathan	รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร	ให้ภาพรวมของแอพพลิเคชั่นมากมายของ ML ผู้อ่านรวมถึงเครื่องมือพื้นฐานของสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็น รวมถึงการอภิปรายเกี่ยวกับแนวคิดและแนวคิดที่ซับซ้อน
Shai Shalev-Shwartz และ Shai Ben-David	การทำความเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่องจักรจากทฤษฎีสู่อัลกอริทึม	เป้าหมายหลักของหนังสือเล่มนี้คือการให้คำแนะนำเกี่ยวกับแนวคิดหลักเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง
จันทรา SSV	ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร	หนังสือเล่มนี้มีวัตถุประสงค์หลักสำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรีและสูงกว่าปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิศวกรรม ตำราเรียนนี้ครอบคลุมช่องว่างระหว่างบริบทที่ยากลำบากของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง มันให้กรณีศึกษาจำนวนมากที่สุดและตัวอย่างการทำงาน นอกเหนือจากปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องแล้วยังครอบคลุมถึงการเรียนรู้ประเภทต่าง ๆ เช่นการเสริมแรง, ภายใต้การดูแล, ไม่ได้รับการดูแลและการเรียนรู้ทางสถิติ มันมีอัลกอริทึมและรหัสหลอกสำหรับแต่ละหัวข้อซึ่งทำให้หนังสือเล่มนี้มีประโยชน์มากสำหรับนักเรียน
Oliver Theobald	การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้นที่สมบูรณ์: บทนำภาษาอังกฤษธรรมดา	นี่เป็นคู่มือผู้เริ่มต้นอย่างแน่นอน ML ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์หรือประสบการณ์การเข้ารหัส - นี่คือการแนะนำขั้นพื้นฐานที่สุดสำหรับหัวข้อสำหรับทุกคนที่สนใจในการเรียนรู้ของเครื่องจักร "ภาษาธรรมดา" มีคุณค่าอย่างมากที่นี่เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้เริ่มต้นถูกครอบงำโดยศัพท์แสงทางเทคนิค คำอธิบายที่ชัดเจนและเข้าถึงได้และตัวอย่างภาพมาพร้อมกับอัลกอริทึมต่างๆเพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งต่าง ๆ เป็นเรื่องง่ายที่จะติดตาม
Tom Taulli	พื้นฐานปัญญาประดิษฐ์: การแนะนำที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค	หนังสือเล่มนี้ช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์และผลกระทบของมัน มันให้การแนะนำที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคเกี่ยวกับแนวคิดที่สำคัญเช่นการเรียนรู้ของเครื่องการเรียนรู้ลึกการประมวลผลภาษาธรรมชาติหุ่นยนต์และอื่น ๆ นอกจากนี้ผู้เขียนขยายคำถามเกี่ยวกับผลกระทบในอนาคตของ AI ในแง่มุมที่รวมถึงแนวโน้มทางสังคมจริยธรรมรัฐบาลโครงสร้าง บริษัท และชีวิตประจำวัน
Cornelius Weber, Mark Elshaw, N. Michael Mayer	การเรียนรู้เสริมแรง	การเรียนรู้เป็นสิ่งสำคัญมาก หนังสือเล่มนี้อยู่ในการเรียนรู้การเสริมแรงซึ่งเกี่ยวข้องกับการดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย 11 บทแรกของหนังสือเล่มนี้อธิบายและขยายขอบเขตของการเรียนรู้การเสริมแรง
John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife d'Arcy	อัลกอริทึมตัวอย่างที่ทำงานและกรณีศึกษา	การแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญที่สุดที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลการทำนายครอบคลุมทั้งแนวคิดทางทฤษฎีและการใช้งานจริง