Искусственный интеллект (ИИ) за последние несколько лет добился значительных успехов, особенно с появлением больших языковых моделей (LLM), что стало важной вехой в его развитии. В условиях такого широкого распространения неудивительно, что многие чувствуют себя оторванными от этой революции. Один из способов быть в курсе последних тенденций — читать книги по различным аспектам ИИ. Вот список лучших книг по ИИ, которые стоит прочитать в 2025 году.
1. Deep Learning (серия «Адаптивные вычисления и машинное обучение»).
Эта книга охватывает широкий спектр тем, связанных с глубоким обучением, включая их математическую и концептуальную основу. Также представлена информация о различных методах глубокого обучения, используемых в различных промышленных приложениях.
2. Python: продвинутое руководство по искусственному интеллекту.
Эта книга помогает читателям ознакомиться с наиболее популярными алгоритмами машинного обучения (ML) и подробно рассматривает глубокое обучение, охватывая такие темы, как CNN, RNN и т. д. Она обеспечивает всестороннее понимание передовых концепций ИИ с акцентом на их практическую реализацию с использованием Python.
3. Machine Learning (на Python и R) для «чайников».
Эта книга объясняет основы машинного обучения на практических примерах с использованием Python и R. Это руководство для начинающих и хорошая отправная точка для тех, кто только знакомится с этой областью.
4. Machine Learning for Beginners (машинное обучение для начинающих).
Учитывая темпы роста систем машинного обучения, эта книга станет хорошей основой для всех, кто переходит в эту область. Автор рассказывает об историческом фоне машинного интеллекта и предоставляет новичкам информацию о том, как работают передовые алгоритмы.
5. Artificial Intelligence: A Modern Approach (искусственный интеллект: современный подход).
Это признанная книга, охватывающая широкий спектр тем ИИ, включая решение задач, представление знаний, машинное обучение и обработку естественного языка. Она содержит теоретические объяснения наряду с практическими примерами, что делает её отличным стартовым пособием для всех, кто хочет погрузиться в мир ИИ.
6. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control (человекоподобный: искусственный интеллект и проблема контроля).
В книге обсуждается неизбежный конфликт между людьми и машинами, что даёт важный контекст, прежде чем мы будем выступать за ИИ. Автор также говорит о возможности сверхчеловеческого ИИ и ставит под вопрос концепции человеческого понимания и машинного обучения.
7. The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values (проблема выравнивания: машинное обучение и человеческие ценности).
Эта книга рассказывает о концепции «проблемы выравнивания», когда системы, которым мы стремимся научить, работают не так, как ожидалось, и возникают различные этические и экзистенциальные риски.
8. Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence (жизнь 3.0: быть человеком в эпоху искусственного интеллекта).
Автор этой книги рассуждает о том, как будет выглядеть будущее ИИ, и о возможности того, что сверхчеловеческий интеллект станет нашим хозяином. Также рассматривается вопрос о том, как мы можем обеспечить бесперебойную работу этих систем.
9. The Coming Wave: Technology, Power, and the Twenty-First Century’s Greatest Dilemma (надвигающаяся волна: технологии, власть и величайшая дилемма XXI века).
В этой книге предупреждается о рисках, которые новые технологии представляют для мирового порядка. Она охватывает такие темы, как робототехника и большие языковые модели, и исследует силы, которые способствуют этим инновациям.
10. Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning (двигатели искусственного интеллекта: учебное введение в математику глубокого обучения).
Эта книга погружает в математические основы глубокого обучения. Она обеспечивает целостное понимание глубокого обучения, охватывая как историческое развитие нейронных сетей, так и современные методы и архитектуру, уделяя особое внимание лежащим в их основе математическим концепциям.
11. Neural Networks and Deep Learning (нейронные сети и глубокое обучение).
Эта книга охватывает фундаментальные концепции нейронных сетей и глубокого обучения. Она также рассматривает математические аспекты этих тем, охватывая такие темы, как линейная алгебра, теория вероятностей и численные вычисления.
12. Artificial Intelligence for Humans (искусственный интеллект для людей).
В этой книге объясняется, как используются алгоритмы ИИ, с помощью реальных числовых расчётов. Книга нацелена на тех, у кого нет обширного математического образования, и каждый раздел сопровождается примерами на разных языках программирования.
13. AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order (сверхдержавы ИИ: Китай, Силиконовая долина и новый мировой порядок).
Автор этой книги объясняет неожиданные последствия развития ИИ. Книга проливает свет на конкуренцию между США и Китаем в области инноваций в области ИИ на основе реальных событий.
14. Hello World: Being Human in the Age of Algorithms (привет, мир: быть человеком в эпоху алгоритмов).
Автор рассказывает о возможностях и ограничениях алгоритмов, которые широко используются сегодня. Книга готовит читателей к моральным неопределённостям мира, управляемого кодом.
15. The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World (главный алгоритм: как поиски идеальной обучающей машины изменят наш мир).
В этой книге рассказывается о концепции «главного алгоритма», который представляет собой единый всеобъемлющий алгоритм обучения, способный включать различные подходы.
16. Applied Artificial Intelligence: A Handbook for Business Leaders (прикладной искусственный интеллект: руководство для бизнес-лидеров).
«Прикладной искусственный интеллект» представляет собой руководство для бизнеса о том, как использовать ИИ для стимулирования инноваций и роста. В нём рассматриваются различные приложения ИИ, а также этические соображения. Кроме того, в нём рассказывается о создании команд ИИ и подборе персонала.
17. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (сверхинтеллект: пути, опасности, стратегии).
В этой книге ставятся такие вопросы, как смогут ли агенты ИИ спасти нас или уничтожить и что произойдёт, когда машины превзойдут людей по общему интеллекту. Автор говорит о важности глобального сотрудничества в разработке безопасного ИИ.