Los mejores libros sobre IA sobre inteligencia artificial para leer en 2024

La Inteligencia Artificial (IA) ha logrado avances significativos en los últimos años, y la aparición de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) marcó un hito importante en su crecimiento. Con una adopción tan generalizada, no es raro sentirse excluido de esta revolución. Una forma en que una persona puede mantenerse actualizada con las últimas tendencias es leyendo libros sobre diversas facetas de la IA. A continuación se detallan los mejores libros sobre inteligencia artificial que uno debería leer en 2024.

Aprendizaje profundo (serie Computación adaptativa y aprendizaje automático)

Este libro cubre una amplia gama de temas de aprendizaje profundo junto con sus antecedentes matemáticos y conceptuales. También proporciona información sobre las diferentes técnicas de aprendizaje profundo utilizadas en diversas aplicaciones industriales.

Python: guía avanzada de inteligencia artificial

Este libro ayuda a las personas a familiarizarse con los algoritmos de aprendizaje automático (ML) más populares y profundiza en los detalles del aprendizaje profundo, cubriendo temas como CNN, RNN, etc. Proporciona una comprensión integral de los conceptos avanzados de IA mientras se enfoca en su implementación práctica utilizando Pitón.

Aprendizaje automático (en Python y R) para principiantes

Este libro explica los fundamentos del aprendizaje automático proporcionando ejemplos prácticos utilizando Python y R. Es una guía para principiantes y un buen punto de partida para las personas nuevas en este campo.

Aprendizaje automático para principiantes

Dado el ritmo al que están creciendo los sistemas de aprendizaje automático, este libro proporciona una buena base para cualquiera que se incorpore a este campo. El autor habla sobre los antecedentes históricos de la inteligencia artificial y proporciona a los principiantes información sobre cómo funcionan los algoritmos avanzados.

Inteligencia artificial: un enfoque moderno

Este es un libro muy aclamado que cubre una amplia gama de temas de IA, incluida la resolución de problemas, la representación del conocimiento, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Proporciona explicaciones teóricas junto con ejemplos prácticos, lo que lo convierte en un excelente punto de partida para cualquiera que desee sumergirse en el mundo de la IA.

Compatible con humanos: la inteligencia artificial y el problema del control

El libro analiza el inevitable conflicto entre humanos y máquinas y proporciona un contexto importante antes de defender la IA. El autor también habla de la posibilidad de una IA sobrehumana y cuestiona los conceptos de comprensión humana y aprendizaje automático.

El problema de la alineación: aprendizaje automático y valores humanos

Este libro habla de un concepto llamado “El problema de la alineación”, donde los sistemas que pretendemos enseñar no funcionan como se esperaba y surgen varios riesgos éticos y existenciales.

Vida 3.0: Ser humano en la era de la inteligencia artificial

El autor de este libro habla de cuestiones como cómo será el futuro de la IA y la posibilidad de que la inteligencia sobrehumana se convierta en nuestra maestra. También habla de cómo podemos garantizar que estos sistemas funcionen sin funcionar mal.

La próxima ola: tecnología, energía y el mayor dilema del siglo XXI

Este libro advierte sobre los riesgos que las tecnologías emergentes plantean para el orden global. Cubre temas como la robótica y los grandes modelos de lenguaje y examina las fuerzas que impulsan estas innovaciones.

Motores de inteligencia artificial: un tutorial de introducción a las matemáticas del aprendizaje profundo

“Motores de inteligencia artificial” profundiza en los fundamentos matemáticos del aprendizaje profundo. Proporciona una comprensión holística del aprendizaje profundo, que abarca tanto el desarrollo histórico de las redes neuronales como las técnicas y la arquitectura modernas, centrándose en los conceptos matemáticos subyacentes.

Redes neuronales y aprendizaje profundo

Este libro cubre los conceptos fundamentales de las redes neuronales y el aprendizaje profundo. También cubre los aspectos matemáticos de los mismos, abarcando temas como álgebra lineal, teoría de probabilidad y cálculo numérico.

Inteligencia artificial para humanos

Este libro explica cómo se utilizan los algoritmos de IA mediante cálculos numéricos reales. El libro está dirigido a aquellos sin una amplia formación matemática y cada unidad va seguida de ejemplos en diferentes lenguajes de programación.

Superpotencias de la IA: China, Silicon Valley y el nuevo orden mundial

El autor de este libro explica las consecuencias inesperadas del desarrollo de la IA. El libro arroja luz sobre la competencia entre EE. UU. y China por las innovaciones en IA a través de hechos reales.

Hola mundo: ser humano en la era de los algoritmos

El autor habla de los poderes y limitaciones de los algoritmos que se utilizan ampliamente en la actualidad. El libro prepara a sus lectores para las incertidumbres morales de un mundo regido por códigos.

El algoritmo maestro: cómo la búsqueda de la máquina de aprendizaje definitiva rehará nuestro mundo

Este libro habla sobre el concepto de “algoritmo maestro”, que es un algoritmo de aprendizaje único y global capaz de incorporar diferentes enfoques.

Inteligencia artificial aplicada: un manual para líderes empresariales

La “Inteligencia artificial aplicada” proporciona una guía para las empresas sobre cómo aprovechar la IA para impulsar la innovación y el crecimiento. Cubre diversas aplicaciones de la IA y también explora sus consideraciones éticas. Además, arroja luz sobre la creación de equipos de inteligencia artificial y la adquisición de talentos.

Superinteligencia: caminos, peligros, estrategias

Este libro plantea preguntas como si los agentes de IA nos salvarán o destruirán y qué sucederá cuando las máquinas superen a los humanos en inteligencia general. El autor habla de la importancia de la colaboración global para desarrollar una IA segura.

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