É importante se preparar para o futuro! E para entender o futuro, é importante conhecer conceitos como o de Inteligência Artificial (IA). Afinal, como funciona esta tecnologia? Como ela afeta e afetará ainda mais diferentes áreas da indústria e comércio? Por que as empresas estão investindo mais em máquinas ou robôs para desenvolver funções variadas no lugar dos humanos? Uma boa maneira de entender tudo isso é através dos livros especializados. Aliás, existem diferentes opções no mercado. E fizemos uma pequena lista de sugestões de títulos para você! Confira!

Livros de tecnologia que apresentam conceitos que envolvem a Inteligência Artificial

1. Inteligência artificial: uma abordagem moderna

Obra dos cientistas da computação Stuart Russel e Peter Norvig. É muito bem avaliada e indicada para recém-formados em Engenharia. E traz uma introdução à teoria e à prática da IA, com atualizações sobre tecnologias atuais e outros conceitos.

2. Inteligência Artificial

Livro escrito por George Luger. Bastante utilizado para o ensino de IA em universidades. E com uma abordagem mais clássica – falando sobre história das novas tecnologias, representação do conhecimento, aprendizado de máquinas, teoria de agentes de fora, e mais.

3. AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order

Escrito por Kai-Fu Lee e com título ‘Inteligência Artificial’, em português, conta como a tecnologia é explorada em países como China e Estados Unidos. Inclusive, um tema importante discutido em seu conteúdo é a ameaça da IA aos empregos dos humanos e outros riscos do uso dessa tecnologia.

4. Applied Artificial Intelligence: A Handbook for Business Leader

Este é um livro escrito por Adely Zhou e apresenta uma abordagem bastante básica sobre Inteligência Artificial e Machine Learning. Pode-se dizer que é uma boa opção de leitura para empresários – ensinando sobre tomada de decisões mais seguras -, mas não desenvolvedores de produtos.

5. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow

Trata-se de uma obra de Aurélien Géron, que ensina sobre IA ficando na prática, utilizando a framework Scikit-Learn, em Python, para mostrar a aplicabilidade desta tecnologia na resolução de diversos problemas do mundo real.

6. Código Limpo: habilidades práticas do Agile Software

Escrito por Robert C. Martin, este livro fala sobre a escrita de códigos ou as boas práticas para estruturar um código, identificando modelos bons e ruins. Resumindo, é para quem curte programação!

7. Problemas Clássicos De Ciência Da Computação Com Python

Por David Kopec, é dedicado à assuntos da Ciência da Computação. Por exemplo, solução em Python de problemas como NQueens, Caixeiro Viajante, Quebra cabeça de 8 peças entre outros com bastante didática em uma linguagem simples.

8. Agile Product Management with Scrum: Creating Products that Customers Lov

De Roman Pichler, esta obra trata de Inteligência Artificial, mas também – e acima de tudo – de gerenciamento de projetos para IA; técnicas para uma rotina organização para o desenvolvimento de produtos; dicas para colaboração em sprints; metodologia Scrum; e além.

9. Machine Learning – Guia de Referência Rápida: Trabalhando com dados estruturados em Python

Este é um livro escrito por Matt Harrison. Ele aborda assuntos sobre Ciência da Computação, Inteligência Artificial, aprendizado sobre máquinas através de dados estruturados, e mais. É um ótimo guia para se manter sempre por perto!

10. Data Science do Zero: Primeiras Regras com o Python

Por Joel Grus, o livro conta como utilizar a Inteligência Artificial como ferramenta para a mineração de dados. Dá dicas para quem quer utilizar a linguagem Python. E também ensina sobre Ciência de Dados, desenvolvimento de blocos de códigos em Python.

11. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina

Este é um livro de André Carlos Ponce de Leon Ferreira Carvalho Et Al. E dá exemplos da aplicação da linguagem de máquina em problemas do mundo real, como monitoramento da qualidade da água, prevenção de incêndios, entre outros.

12. Designing Voice User Interfaces: Principles of Conversational Experiences

Por fim, queremos citar o livro de Cathy Pearl. Ideal para profissionais que trabalham com o desenvolvimento de assistentes virtuais, por exemplo. Inclusive, traz como exemplo os casos de reconhecimento de voz, como da Alexa e Siri.

Bônus | Outros títulos

• “Deep Learning”, de Ian Goodfellow;
• “Learning Revolution”, de Sejnowski;
• “Eu – Robô”, de Asimov;
• “Jeopardy: Man vs. Machine and the Quest to Know Everything”, de Stephen Baker;
• “Data Science para Negócios”, de Tom Fawcett; e
• “Superintelligence: paths, dangers, strategies”, de Nick Bostrom.

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Fontes: NeoFeed, Luiz Maia, Negócios Disruptivos, Simple.