بهترین کتاب هوش مصنوعی

در این مقاله، مجموعه‌ای از بهترین کتاب‌های هوش مصنوعی را معرفی می‌کنیم که در سطوح مختلف از مبتدی تا پیشرفته به شما کمک می‌کنند تا همزمان تئوری و عمل را تجربه کنید. کتاب‌هایی مانند «You Look Like a Thing and I Love You» یا «Make Your Own Neural Network» با زبان ساده و مثال‌های ملموس، نقطه شروع بسیار خوبی برای مبتدیان هستند؛ درحالی‌که منابعی مانند «Deep Learning» نوشته Ian Goodfellow و «Reinforcement Learning: An Introduction» اثر Sutton و Barto، برای آن دسته از علاقه‌مندانی مناسب‌اند که به دنبال درک عمیق‌تر مفاهیم پیشرفته و پژوهش در این حوزه هستند. در ادامه، کتاب‌هایی مثل «Python Machine Learning»، «Grokking Deep Learning» و «Deep Learning with Python» را بررسی می‌کنیم که ترکیبی از توضیحات نظری و پیاده‌سازی عملی را ارائه می‌دهند و درهای پروژه‌های واقعی را به روی خوانندگان می‌گشایند. همچنین، برای کسانی که می‌خواهند وارد مباحث تخصصی‌تر شوند، آثاری همچون «Probabilistic Machine Learning» و «Computer Vision: Algorithms and Applications» معرفی شده‌اند که تمرکز بر یادگیری ماشین احتمالاتی و بینایی ماشین را در سطح دانشگاهی و پژوهشی دنبال می‌کنند. با مطالعه و دنبال کردن این منابع، شما می‌توانید گام به گام از درک اولیهٔ الگوریتم‌ها به سمت ساخت مدل‌های کاربردی و حل مسائل پیچیده‌ی هوش مصنوعی پیش بروید.

عنوان کتاب	نویسنده	سطح	ویژگی‌های اصلی
You Look Like a Thing and I Love You	Janelle Shane	مبتدی	زبان غیرتخصصی، مثال‌های سرگرم‌کننده، بدون نیاز به دانش ریاضی یا برنامه‌نویسی
Make Your Own Neural Network	Tariq Rashid	مبتدی	آموزش گام‌به‌گام ساخت شبکه عصبی با پایتون، مناسب مبتدیان، بدون پیش‌زمینه ریاضی
Machine Learning for Absolute Beginners	Oliver Theobald	مبتدی	زبان ساده و قابل‌فهم، مقدمه‌ای بر انواع الگوریتم‌ها، پیش‌پردازش داده و ارزیابی مدل
Hands-On Artificial Intelligence for Beginners	Patrick D. Smith	مبتدی	پروژه‌محور، آموزش با TensorFlow و Keras، مثال‌هایی مانند دسته‌بندی تصاویر و تشخیص احساسات
Python Machine Learning	Sebastian Raschka، Vahid Mirjalili	متوسط	آموزش گام‌به‌گام با پایتون، پوشش الگوریتم‌های کلاسیک و یادگیری عمیق با scikit-learn و Keras
Grokking Deep Learning	Andrew Trask	متوسط	آموزش شهودی و تصویری مفاهیم یادگیری عمیق، پیاده‌سازی کد در پایتون، بدون نیاز به ریاضیات سنگین
The Hundred-Page Machine Learning Book	Andriy Burkov	متوسط	خلاصه و دقیق در ۱۰۰ صفحه، مناسب مرور سریع و آمادگی مصاحبه، پوشش جامع مفاهیم کلیدی
Deep Learning with Python	François Chollet	متوسط	نوشته شده توسط خالق Keras، تمرکز بر مفاهیم شهودی، پروژه‌محور با TensorFlow و Keras
Deep Learning	Ian Goodfellow، Yoshua Bengio، Aaron Courville	پیشرفته	مرجع دانشگاهی، پوشش عمقی ریاضیات و معماری شبکه‌ها، الگوریتم‌های پیشرفته مانند GAN
Reinforcement Learning: An Introduction	Richard S. Sutton، Andrew G. Barto	پیشرفته	مرجع اصلی یادگیری تقویتی، پوشش Q-learning، A3C، DDPG، روش‌های دانشگاهی
Probabilistic Machine Learning	Kevin P. Murphy	پیشرفته	تمرکز بر یادگیری ماشین احتمالاتی، مدل‌های گرافی، MCMC، مناسب پژوهشگران دکتری
AI: A Guide to Intelligent Systems	Michael Negnevitsky	پیشرفته	پوشش گسترده تکنیک‌های AI مانند منطق فازی، سیستم‌های خبره، الگوریتم‌های ژنتیک، کاربردهای صنعتی
Computer Vision: Algorithms and Applications	Richard Szeliski	پیشرفته	جامع مباحث بینایی ماشین، از پردازش تصویر تا بازسازی سه‌بعدی، ترکیب تئوری و مثال‌های عملی

راهنمای صوتی

بهترین کتاب هوش مصنوعی سطح مبتدی

1. You Look Like a Thing and I Love You – نوشته Janelle Shane

دانلود pdf کتاب You Look Like a Thing and I Love You

این کتاب با زبان طنز و غیررسمی، هوش مصنوعی را برای افراد غیرمتخصص قابل درک می‌کند. نویسنده با مثال‌هایی واقعی از پروژه‌های عجیب و غریب AI مانند الگوریتم‌هایی که می‌خواهند لطیفه تعریف کنند یا اسم حیوانات بسازند، مفاهیم اصلی را ساده‌سازی می‌کند. نکته مهم این کتاب در این است که برخلاف بسیاری از منابع خشک و آکادمیک، خواننده را سرگرم می‌کند و در عین حال آموزش می‌دهد که AI همیشه دقیق یا هوشمند نیست. برای شروع یک مسیر یادگیری بدون ترس، این کتاب انتخابی عالی است.

ویژگی‌ها:

• زبان غیرتخصصی و قابل فهم
• مثال‌های سرگرم‌کننده و واقعی
• بدون نیاز به دانش قبلی در ریاضی یا برنامه‌نویسی

اگر بخوای، می‌تونم خلاصه فصل‌به‌فصل یا جملات کلیدی طنزآمیز کتاب رو هم برات استخراج کنم.
نظر کاربران در سایت amazon به صورت زیر است:

I am diving into the field of AI and wanted a bit of incite into the tools of the trade. As I am just starting my journey I felt very lost in all of the big buzz words and news headlines. The whole smoke and mirrors illusions of “AI.” had me drinking the koolaid for a bit. Now that I am a bit more educated between both classes and this book I feel confident in talking about the subject at work and with peers. I also feel confident knowing “AI” isnt this big monster coming for us. Its just large data being silly.

من دارم وارد حوزه هوش مصنوعی می‌شوم و می‌خواستم کمی با ابزارهای این حرفه آشنا شوم. از آنجایی که تازه سفرم را شروع کرده‌ام، در میان تمام کلمات و تیترهای خبری پر سر و صدا گم شده بودم. تمام توهمات مربوط به «هوش مصنوعی» باعث شد کمی گیج شوم. حالا که با مطالعه هر دو کلاس و این کتاب کمی بیشتر در این زمینه آموزش دیده‌ام، با اعتماد به نفس بیشتری می‌توانم در محل کار و با همکارانم در مورد این موضوع صحبت کنم. همچنین با دانستن اینکه «هوش مصنوعی» این هیولای بزرگ نیست که به سراغ ما می‌آید، احساس اعتماد به نفس می‌کنم. فقط داده‌های بزرگ احمقانه هستند.

موضوع	توضیح
هدف اصلی کتاب	توضیح ساده و طنزآلود مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای عموم، بدون نیاز به دانش فنی پیشرفته
موضوعات کلیدی	نحوه کار شبکه‌های عصبی، چگونگی آموزش الگوریتم‌ها، خطاهای خنده‌دار AI، محدودیت‌ها و خطرات استفاده‌ی نادرست از AI
مناسب برای چه کسانی	علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، افراد غیرمتخصص در حوزه تکنولوژی، دانشجویان، و هر کسی که دوست دارد هوش مصنوعی را در قالبی ساده و سرگرم‌کننده درک کند.
آنچه در نهایت تقویت می‌شود	درک شهودی از عملکرد و محدودیت‌های AI، توانایی تشخیص استفاده درست یا غلط از هوش مصنوعی، تفکر انتقادی درباره کاربردهای آن در دنیای واقعی

2. Make Your Own Neural Network – نوشته Tariq Rashid

لینک دانلود pdf کتاب

این کتاب برای افرادی است که می‌خواهند از پایه و بدون اطلاعات تخصصی، یک شبکه عصبی بسازند. نویسنده با رویکردی تدریجی و بصری، مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و نورون‌های مصنوعی را توضیح می‌دهد. در ادامه، خواننده با مثال‌هایی ساده در پایتون، اولین مدل‌های شبکه عصبی خود را طراحی می‌کند. کتابی مناسب برای خودآموزی، که به صورت مرحله‌به‌مرحله مسیر را روشن می‌کند. اگر در مسائل ریاضی مشکل دارید بهترین هوش مصنوعی حل مسائل ریاضی نیز می تواند برای شما کاربردی باشد.

ویژگی‌ها:

• مناسب برای افراد کاملاً تازه‌کار
• آموزش ساخت شبکه عصبی با پایتون
• بدون نیاز به پیش‌زمینه عمیق در ریاضی

نظر کاربران در سایت amazon به صورت زیر است:

“.. the most effective and accessible first tutorial on neural networks I’ve come across ..”

«… مؤثرترین و در دسترس‌ترین آموزش اولیه در مورد شبکه‌های عصبی که تا به حال دیده‌ام…»

3. Machine Learning for Absolute Beginners – نوشته Oliver Theobald

لینک دانلود کتاب Machine Learning for Absolute Beginners 

این کتاب یکی از بهترین گزینه‌ها برای کسانی است که هیچ پیش‌زمینه‌ای در ریاضیات، برنامه‌نویسی یا یادگیری ماشین ندارند. نویسنده با زبانی بسیار ساده و اصطلاحات قابل‌فهم برای عموم، مفاهیم پایه‌ای مانند انواع الگوریتم‌های یادگیری، پیش‌پردازش داده، و ارزیابی مدل را توضیح می‌دهد. این کتاب بیشتر برای آشنایی اولیه، ترس‌زدایی از اصطلاحات تخصصی و آماده‌سازی ذهن خواننده برای منابع حرفه‌ای‌تر طراحی شده است. مناسب برای مبتدی‌هایی که تازه وارد حوزه AI شده‌اند.

ویژگی‌ها:

• بدون نیاز به دانش قبلی
• زبان ساده و قابل‌فهم
• مقدمه‌ای بر مفاهیم اصلی یادگیری ماشین

نظر کاربران در سایت amazon به صورت زیر است:

Easy to understand as a novice and loved the fact that in the last couple of chapters, you actually get to put the book to use by building and optimising a decision tree based machine learning model using Python.

به عنوان یک تازه کار، درک آن آسان است و این واقعیت را دوست دارم که در چند فصل آخر، شما واقعاً می‌توانید با ساخت و بهینه‌سازی یک مدل یادگیری ماشین مبتنی بر درخت تصمیم با استفاده از پایتون، از کتاب استفاده کنید.

I highly recommend this book for people who want to start with Machine learning. It is a great starting point’s book to get into this world. Concepts are very we’ll explained. I started to understand things I had not been able to understand with other books and YouTube videos. It is helping me a lot to understand the foundations and key concepts of Machine learning.

من این کتاب را به افرادی که می‌خواهند یادگیری ماشین را شروع کنند، اکیداً توصیه می‌کنم. این کتاب نقطه شروع بسیار خوبی برای ورود به این دنیا است. مفاهیم بسیار واضح توضیح داده شده‌اند. من شروع به درک چیزهایی کردم که با کتاب‌های دیگر و ویدیوهای یوتیوب نمی‌توانستم بفهمم. این کتاب به من کمک زیادی می‌کند تا مبانی و مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین را درک کنم.

موضوع یادگیری	جزئیات مهارت یا دانش کسب‌شده	دستاورد برای خواننده
مفاهیم پایه یادگیری ماشین	تعریف، تاریخچه، تفاوت با هوش مصنوعی و انواع یادگیری (نظارتی، بدون نظارت، تقویتی)	درک شفاف از چیستی یادگیری ماشین و کاربردهای آن
گردآوری و پاک‌سازی داده‌ها	مفهوم data preprocessing، حذف داده‌های گمشده، نرمال‌سازی و encoding	توانایی آماده‌سازی دیتاست‌های خام برای مدل‌سازی
کار با داده‌های CSV و ابزارهای اولیه	خواندن فایل‌های CSV، استفاده از Pandas، NumPy، Matplotlib	مهارت در مدیریت و مصورسازی داده‌ها با ابزارهای پایتون
آشنایی با الگوریتم KNN	توضیح گام‌به‌گام الگوریتم k-Nearest Neighbors با مثال واقعی	توانایی استفاده از KNN برای طبقه‌بندی داده‌ها
الگوریتم رگرسیون خطی	مفهوم خط رگرسیون، خطای میانگین مربعی، تمرین عملی	توانایی پیش‌بینی عددی با داده‌های پیوسته
الگوریتم Decision Trees	ساخت درخت تصمیم، شاخص Gini، overfitting	درک ساختار درختی تصمیم‌گیری برای طبقه‌بندی
مقدمه‌ای بر Clustering و K-Means	مفاهیم centroid، فاصله اقلیدسی، خوشه‌بندی داده‌ها	تشخیص الگوها و گروه‌بندی داده‌ها بدون برچسب
اندازه‌گیری دقت مدل	مفهوم confusion matrix، precision، recall و F1 score	ارزیابی کیفی عملکرد الگوریتم‌ها با معیارهای استاندارد
پیش‌گیری از overfitting	مقدمه بر regularization، cross-validation و تقسیم train/test	ساخت مدل‌هایی که روی داده جدید نیز خوب عمل کنند
نصب ابزارها و محیط توسعه	راهنمای نصب پایتون، Jupyter، کتابخانه‌ها	آمادگی عملی برای شروع کدنویسی پروژه‌های ML
پروژه‌های عملی ساده	تمریناتی با داده واقعی برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی	درک کاربرد عملی الگوریتم‌ها در دنیای واقعی
درک کلی چرخه یک پروژه ML	از جمع‌آوری داده تا ارزیابی مدل	آمادگی ذهنی برای ورود به پروژه‌های واقعی یادگیری ماشین

4. Hands-On Artificial Intelligence for Beginners – نوشته Patrick D. Smith

لینک دانلود کتاب Hands-On Artificial Intelligence for Beginners

این کتاب مقدمه‌ای ساده و پروژه‌محور بر دنیای هوش مصنوعی است و به‌ویژه برای کسانی طراحی شده که تمایل دارند به‌صورت عملی وارد این حوزه شوند. نویسنده از ابتدا با مثال‌های ساده مفاهیمی مانند الگوریتم‌های تصمیم‌گیری، بینایی ماشین، یادگیری ماشین و NLP را توضیح می‌دهد. خواننده با ساخت برنامه‌هایی مانند دسته‌بندی تصاویر، تشخیص احساسات و ساخت چت‌بات آشنا می‌شود. این ترکیب آموزش مفاهیم تئوری و پروژه‌های واقعی، یادگیری را عمیق‌تر و لذت‌بخش‌تر می‌کند.

ویژگی‌ها:

• پروژه‌محور و کاربردی
• آموزش با ابزارهایی مانند TensorFlow و Keras
• مناسب برای تازه‌کارها

بخش	موضوع اصلی	آنچه یاد می‌گیرید
مقدمه به هوش مصنوعی	تعریف AI، تاریخچه و اهمیت	آشنایی با مفهوم هوش مصنوعی، شاخه‌ها و نقش آن در زندگی روزمره.
مبانی یادگیری ماشین	الگوریتم‌های پایه ML	توضیح supervised، unsupervised و reinforcement learning همراه با مثال ساده.
ابزارها و محیط‌ها	پایتون، کتابخانه‌ها	معرفی NumPy، Pandas، Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch برای شروع کار عملی.
کار با داده	جمع‌آوری و پیش‌پردازش	یادگیری پاک‌سازی داده، نرمال‌سازی و آماده‌سازی برای مدل‌سازی.
شبکه‌های عصبی	مبانی Deep Learning	آشنایی با ساختار نورون‌ها، لایه‌ها و مفهوم backpropagation.
پردازش زبان طبیعی (NLP)	کار با متن و زبان	یادگیری تحلیل متن، تشخیص احساسات و کاربردهای چت‌بات‌ها.
بینایی ماشین	کار با تصاویر	آشنایی با شناسایی اشیاء، تشخیص چهره و فیلترگذاری تصویری.
پروژه‌های عملی	تمرین‌ها و نمونه‌ها	پیاده‌سازی پروژه‌های کوچک مثل دسته‌بندی تصاویر یا پیش‌بینی داده‌ها.
چالش‌ها و آینده AI	اخلاق و محدودیت‌ها	بحث پیرامون حریم خصوصی، شفافیت، بایاس الگوریتم‌ها و آینده‌ی شغلی در AI.

بهترین کتاب هوش مصنوعی سطح متوسط

5. Python Machine Learning – نوشته Sebastian Raschka و Vahid Mirjalili

لینک دانلود کتاب Python Machine Learning – Sebastian Raschka و Vahid Mirjalili

این کتاب از منابع پرطرفدار برای یادگیری ماشین با زبان پایتون است. نویسندگان با ترکیب توضیحات نظری و تمرین‌های عملی، مطالب را به‌گونه‌ای ارائه کرده‌اند که برای دانشجویان و علاقه‌مندان قابل‌درک و پیاده‌سازی باشد. در ویرایش‌های جدید، کتاب با بهره‌گیری از کتابخانه‌هایی مانندscikit-learn، TensorFlow و Keras به آموزش مفاهیم یادگیری عمیق نیز پرداخته است. کتابی کامل برای کسانی که به دنبال مهارت‌آموزی کاربردی هستند.

ویژگی‌ها:

• آموزش گام‌به‌گام با پایتون
• پوشش الگوریتم‌های کلاسیک و عمیق
• مناسب برای پروژه‌های عملی

فصل	عنوان و موضوعات کلیدی	توضیح
1	Giving Computers the Ability to Learn from Data	مبانی یادگیری ماشین؛ انواع یادگیری (نظارت‌شده، بدون‌نظارت، تقویتی)، پیش‌پردازش، ساخت پایپ‌لاین ML
2	Training Simple Machine Learning Algorithms for Classification	پرسیپترون، Adaline، گرادیان کاهشی؛ پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با Python
3	A Tour of Machine Learning Classifiers Using scikit‑learn	معرفی الگوریتم‌هایی مثل logistic regression، SVM، درخت تصمیم، random forest، KNN با scikit-learn
4	Building Good Training Datasets – Data Preprocessing	پردازش داده: حذف مقادیر گم‌شده، رمزگذاری داده‌های دسته‌ای، مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
5	Compressing Data via Dimensionality Reduction	کاهش ابعاد از طریق PCA و تکنیک‌های دیگر نگه‌دارنده اطلاعات
6	Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning	ارزیابی مدل، معیارهای عملکرد و تنظیم پارامترها (Hyperparameters)
7	Combining Different Models for Ensemble Learning	روش‌های ترکیبی مثل bagging، boosting و استفاده از چند مدل برای بهبود دقت
8	Applying Machine Learning to Sentiment Analysis	تحلیل احساسات: تبدیل متن به ویژگی، طبقه‌بندی احساسات
9	Embedding a Machine Learning Model into a Web Application	یکپارچه‌سازی مدل ML در یک اپ وب ساده؛ استقرار مدل
10	Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysis	تحلیل رگرسیونی: رگرسیون خطی، چندجمله‌ای، و مدل‌های درختی
11	Working with Unlabeled Data – Clustering Analysis	یادگیری بدون‌نظارتی: خوشه‌بندی (Clustering) و کشف ساختار پنهان در داده
12	Implementing a Multilayer Artificial Neural Network from Scratch	طراحی شبکه عصبی چندلایه با پیاده‌سازی backpropagation از صفر (NumPy)
13	Parallelizing Neural Network Training with TensorFlow	استفاده از TensorFlow 2 و Keras برای ساخت و آموزش شبکه عصبی در GPU
14	Going Deeper – The Mechanics of TensorFlow	مروری عمیق‌تر بر ساختار داخلی و کاربردهای پیشرفته TensorFlow
15	Classifying Images with Deep Convolutional Neural Networks	شبکه عصبی پیچشی (CNN) برای طبقه‌بندی تصاویر
16	Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networks	شبکه‌های بازگشتی (RNN) و ترنسفورمرها برای داده‌های ترتیبی
17	Generative Adversarial Networks for Synthesizing New Data	شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)، autoencoders، و تکنیک‌های تولید داده جدید

6. Grokking Deep Learning – نوشته Andrew Trask

لینک دانلود کتاب Grokking Deep Learning – Andrew Trask

کتابی شهودی و تصویری برای کسانی که می‌خواهند یادگیری عمیق را از پایه یاد بگیرند. نویسنده با زبانی ساده و بدون نیاز به دانش ریاضی پیشرفته، مفاهیم نورون مصنوعی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم backpropagation را آموزش می‌دهد.

در ادامه، با ساختارهای پیچیده‌تر مانند شبکه‌های چندلایه و کدهای قابل اجرا در پایتون آشنا می‌شوید. این کتاب پلی مناسب بین مفاهیم نظری و کدنویسی کاربردی است.

ویژگی‌ها:

• آموزش مفهومی و تصویری
• پوشش عملی با پایتون
• مناسب برای خودآموزی

موضوع	خلاصه توضیحات
نویسنده	Andrew Trask، محقق سابق DeepMind و استاد یادگیری ماشین
مخاطب هدف	مبتدیان و علاقه‌مندان به یادگیری عمیق که می‌خواهند مفاهیم را از پایه و بدون وابستگی به فریم‌ورک‌ها یاد بگیرند
هدف اصلی کتاب	درک شهودی و عملی یادگیری عمیق با ساخت شبکه عصبی از صفر و بدون نیاز به فریم‌ورک
مباحث اصلی تحت پوشش	نورون و نحوه عملکرد آن شبکه‌های عصبی چند لایه تابع خطا و گرادیان نزولی Backpropagation Overfitting و Regularization مقدمه‌ای بر CNN و RNN
ویژگی‌ منحصربه‌فرد	نوشتن تمام مفاهیم با کدهای Python ساده (بدون استفاده از کتابخانه‌های پیچیده)
دستاوردهای خواننده	توانایی ساخت شبکه عصبی ساده و آموزش آن درک عمیق از نحوه کارکرد backpropagation آشنایی با مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های پیچیده‌تر مثل CNN و RNN
مزیت برای توسعه‌دهندگان	آمادگی برای یادگیری و استفاده حرفه‌ای از PyTorch، TensorFlow و دیگر فریم‌ورک‌ها
نظر منابع معتبر	O’Reilly: بهترین کتاب مفهومی برای مبتدیان Goodreads: امتیاز بالا (۴.۴/۵) و توصیه شده توسط متخصصان TechCrunch: تمرکز بی‌نظیر بر درک شهودی یادگیری ماشین
پیشنهاد مکمل	پس از مطالعه این کتاب، یادگیری عملی PyTorch یا دوره‌های Coursera/DeepLearning.AI بسیار روان‌تر خواهد بود

7. The Hundred-Page Machine Learning Book – نوشته Andriy Burkov

لینک دانلود کتاب The Hundred-Page Machine Learning Book – Andriy Burkov

اگر به‌دنبال خلاصه‌ای جامع اما دقیق از یادگیری ماشین هستید، این کتاب گزینه‌ای عالی است. بورکوف مفاهیم کلیدی را در ۱۰۰ صفحه فشرده و کاربردی بیان می‌کند.

کتاب برای مرور سریع یا آمادگی مصاحبه شغلی بسیار مفید است و کمک می‌کند تا دید جامعی نسبت به حوزه یادگیری ماشین به‌دست آورید.

ویژگی‌ها:

• خلاصه و دقیق
• مناسب برای آمادگی مصاحبه و مرور
• پوشش جامع در حجم کم

موضوع	نکات کلیدی قابل یادگیری	کاربرد عملی
مبانی یادگیری ماشین	تعریف یادگیری ماشین، انواع آن (نظارتی، بدون‌نظارت، تقویتی)، تفاوت با هوش مصنوعی	درک چارچوب کلی ML برای ورود به حوزه داده‌محور
مدل‌های یادگیری نظارتی	رگرسیون خطی و لجستیک، k-NN، SVM، درخت تصمیم و Random Forest	ساخت مدل‌های طبقه‌بندی یا پیش‌بینی برای مسائل دنیای واقعی
مدل‌های یادگیری بدون نظارت	خوشه‌بندی (K-Means، DBSCAN)، کاهش بُعد (PCA)	تحلیل داده‌های بدون برچسب و کشف ساختار پنهان
بایاس و واریانس	مفهوم Bias-Variance Tradeoff، underfitting و overfitting	یادگیری مدل‌های پایدار با تعمیم بهتر
ارزیابی مدل	معیارهای سنجش (دقت، recall، F1، ROC)، cross-validation	انتخاب بهترین مدل با داده‌های معتبر
مهندسی ویژگی (Feature Engineering)	نرمال‌سازی، Encoding، حذف داده‌های پرت، انتخاب ویژگی‌ها	بهبود عملکرد مدل با آماده‌سازی داده مناسب
یادگیری عمیق (Deep Learning)	مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی، backpropagation، انواع لایه‌ها	ساخت مدل‌های پیچیده برای تصاویر، متن و صوت
مدیریت داده و تولید مدل	Data leakage، Pipeline، reproducibility، مدل‌سازی در عمل	ساخت پروژه‌های ML قابل اطمینان و بازتولیدپذیر
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)	Agent، محیط، پاداش، سیاست (policy) و Q-Learning	حل مسائل تصمیم‌گیری در زمان (مانند بازی یا رباتیک)
نکات اخلاقی و شفافیت مدل	شفاف‌سازی تصمیم مدل، الگوریتم‌های قابل توضیح (Explainable AI)	جلوگیری از تبعیض الگوریتمی و اعتمادسازی در کاربر
برنامه‌ریزی مسیر یادگیری	توصیه منابع، کتاب‌ها، دوره‌ها و جامعه‌های آنلاین برای پیشرفت بیشتر	طراحی مسیر شخصی برای متخصص شدن در ML

8. Deep Learning with Python – نوشته François Chollet

 

لینک دانلود کتاب Deep Learning with Python – François Chollet

این کتاب توسط خالق کتابخانه‌ی Keras نوشته شده است و یکی از بهترین منابع برای یادگیری یادگیری عمیق با پایتون محسوب می‌شود. در این کتاب، خواننده به‌صورت گام‌به‌گام با مفاهیم پایه تا پیشرفته شبکه‌های عصبی آشنا شده و پروژه‌های واقعی را پیاده‌سازی می‌کند.

نکته قابل توجه در این کتاب، تمرکز بر درک شهودی شبکه‌های عصبی به‌جای فرمول‌های پیچیده ریاضی است. خوانندگان پس از مطالعه‌ی این کتاب می‌توانند مدل‌های عمیق را با استفاده از TensorFlow و Keras بسازند و به پروژه‌های عملی ورود کنند.

ویژگی‌ها:

• نوشته شده توسط خالق Keras
• تمرکز بر مفاهیم شهودی
• پروژه‌محور با تمرین‌های کاربردی

کاربرد کتاب	توضیح
یادگیری مفاهیم بنیادین یادگیری عمیق	آموزش اصول یادگیری عمیق از پایه با توضیحات شهودی و مثال‌های کاربردی
یادگیری با مثال‌های عملی در Keras	استفاده از کتابخانه Keras برای نشان دادن مثال‌های قابل اجرا در حوزه‌های مختلف مانند بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی
مناسب برای افراد با مهارت متوسط پایتون	نیازمند آشنایی متوسط با پایتون، بدون نیاز به تجربه قبلی با Keras یا TensorFlow
آموزش ساخت مدل‌های کاربردی	مدل‌هایی برای طبقه‌بندی تصویر، تحلیل متن، انتقال سبک، تولید متن و تصویر
تعلیم مفاهیم عمیق با کد و بدون ریاضیات سنگین	استفاده از کدهای پایتون به جای نمایش فرمول‌های ریاضی پیچیده؛ برای درک بهتر مفاهیم
منبع مورد تأیید جامعه یادگیری ماشین	خواننده‌ها کتاب را قابل‌فهم و آموزش‌دهنده مفاهیم می‌دانند، حتی اگر چارچوب آن قدیمی باشد
مرجع کدنویسی و تمرین‌های کاربردی	مجموعه‌ای ارزشمند از کدها و مثال‌ها برای تجدید مفاهیم یادگیری عمیق
نویسنده معتبر با سابقه درخشان	نویسنده‌ی کتاب، خالق Keras و پژوهشگر برجسته هوش مصنوعی در گوگل، با فروش بیش از ۱۰۰٬۰۰۰ نسخه

بهترین کتاب هوش مصنوعی سطح پیشرفته

9. Deep Learning – نوشته Ian Goodfellow، Yoshua Bengio و Aaron Courville

لینک دانلود کتاب Deep Learning – Ian Goodfellow، Yoshua Bengio ,Aaron Courville

این کتاب یک مرجع تخصصی و سنگین در زمینه یادگیری عمیق است و توسط سه تن از بزرگان این حوزه نوشته شده است. کتاب به‌طور کامل به مفاهیم تئوریک، معماری شبکه‌ها، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، تابع هزینه و روش‌های پیشرفته مانند GANها می‌پردازد.

برای درک این کتاب نیاز به دانش پایه‌ای از جبر خطی، آمار، احتمال و یادگیری ماشین دارید. این کتاب بیشتر برای پژوهشگران، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و توسعه‌دهندگان حرفه‌ای مناسب است که به دنبال درک عمیق از تئوری‌های یادگیری عمیق هستند.

ویژگی‌ها:

• مرجع دانشگاهی سطح بالا
• نوشته شده توسط پیشگامان حوزه یادگیری عمیق
• پوشش عمیق مفاهیم ریاضی و فنی

بخش	عناوین اصلی	چه چیزی یاد می‌گیریم؟
مقدمه	Introduction	درک مفهومی از هوش عمیق، تفاوت‌های آن با یادگیری سنتی و ساختار کلی کتاب.
ریاضیات و اصول پایه	Linear Algebra, Probability & Information Theory, Numerical Computation, Machine Learning Basics	آمادگی ریاضی برای فهم مدل‌های یادگیری، شامل جبر خطی، احتمال و محاسبات عددی؛ همچنین مفاهیم اولیه‌ی یادگیری ماشین.
شبکه‌های عملی مدرن	Deep Feedforward Networks, Regularization, Optimization, Convolutional Networks, Sequence Modeling, Practical Methodology, Applications	ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی فیدفوروارد، روش‌های جلوگیری از overfitting، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، شبکه‌های پیچشی (CNN)، شبکه‌های بازگشتی/ترتیبی، روش‌شناسی عملی توسعه و کاربردهای واقعی مانند پردازش زبان، بینایی ماشین، تشخیص گفتار و توصیه‌گرها.
پژوهش در یادگیری عمیق	Linear Factor Models, Autoencoders, Representation Learning, Structured Probabilistic Models, Monte Carlo Methods, Partition Function, Approximate Inference	درک مدل‌های نمایشی و مولد: مدل‌های عاملی خطی (PCA و ICA)، اتوانکودرها، یادگیری نمایش، مدل‌های احتمال ساختاریافته، روش‌های مونت‌کارلو، مفاهیم تابع پارتیشن و استنتاج تقریبی.

10. Reinforcement Learning: An Introduction – نوشته Richard S. Sutton و Andrew G. Barto

لینک دانلود کتاب Reinforcement Learning: An Introduction

این کتاب استاندارد طلایی برای یادگیری تقویتی است و به‌عنوان مرجع اصلی بسیاری از دوره‌های دانشگاهی استفاده می‌شود. نویسندگان مفاهیم کلیدی مانند سیاست، تابع پاداش، الگوریتم Q-learning و روش‌های مبتنی بر بازیابی تجربی را به تفصیل شرح داده‌اند.

نسخه دوم این کتاب با پوشش الگوریتم‌های پیشرفته‌تر مانند A3C و DDPG نیز همراه است. برای کسانی که علاقه‌مند به هوش مصنوعی در بازی‌ها، رباتیک یا تصمیم‌گیری خودکار هستند، این کتاب منبعی بی‌نظیر است.

ویژگی‌ها:

• مرجع اصلی یادگیری تقویتی
• ساختار آموزشی دانشگاهی
• مناسب برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان

بخش	عناوین اصلی	چه چیزی یاد می‌گیریم؟
مفاهیم پایه	تعریف RL، چارچوب MDP، عامل و محیط	درک ساختار مسئله RL؛ نحوه تعامل عامل با محیط، جایزه، حالت، و تصمیم‌گیری مبتنی بر فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
روش‌های تبادل زمانی (Temporal Difference) و یادگیری تاب	TD Learning، روش‌های n‑step، eligibility traces، TD(λ)	چگونگی به‌روزرسانی ارزش حالت بدون انتظار برای نتیجه نهایی، ادغام TD و مونت‌کارلو با قابلیت trace
یادگیری بالا بر پایه ارزش (Value-Based)	Q‑Learning، SARSA	الگوریتم‌های مدل‌فری برای یافتن سیاست بهینه با استفاده از جدول Q و به‌روزرسانی‌های آفلاین یا آن‑پلیسی
اخلال و بهره‌گیری (Exploration vs Exploitation)	مسأله اکتشاف/بهره‌برداری، Multi-Armed Bandits، UCB	یادگیری نحوه تصمیم‌گیری بین استفاده از دانش فعلی یا کشف گزینه‌های جدید برای بهینه‌سازی بلندمدت
تابع تقریب‌گر برای فضاهای بزرگ	Approximation Function، شبکه‌های عصبی، Fourier basis	توسعه الگوریتم‌ها برای حل مسائل واقعی با فضای حالت بزرگ یا پیوسته
آموزش سیاست (Policy-Based Methods)	Policy Gradient	امکان آموزش مستقیم سیاست‌ها (policy) بدون نیاز به برآورد ارزش‌ها؛ مناسب برای کنترل پیوسته
روابط علمی و مثال‌های کاربردی	روابط با روان‌شناسی و علوم اعصاب؛ AlphaGo، Atari، AlphaGo Zero	درک ریشه‌های علمی RL و مشاهده کاربردهای موفق در موارد پیچیده واقعی

11. Probabilistic Machine Learning – نوشته Kevin P. Murphy

لینک دانلود کتاب Machine Learning: A Probabilistic Perspective

این کتاب دنباله‌ای بر اثر مشهور «Machine Learning: A Probabilistic Perspective» است و بر مدل‌های یادگیری ماشین با رویکرد احتمالاتی تمرکز دارد. نویسنده مباحث پیچیده‌ای مانند شبکه‌های بیزی، مدل‌های گرافی، MCMC و inference احتمالاتی را بررسی می‌کند.

محتوای این کتاب به‌قدری پیشرفته است که معمولاً برای دانشجویان دکتری، پژوهشگران و کسانی که در زمینه مدل‌سازی آماری تخصص دارند مناسب است. ساختار مدون و فصل‌بندی منسجم آن کمک می‌کند تا خواننده در دنیای پیچیده مدل‌های آماری گم نشود.

ویژگی‌ها:

• تمرکز بر یادگیری ماشین احتمالاتی
• مناسب برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی
• پوشش کامل ریاضیات پیشرفته در یادگیری

12. AI: A Guide to Intelligent Systems – نوشته Michael Negnevitsky

این کتاب یکی از منابع قابل اتکاء برای درک سیستم‌های هوشمند در هوش مصنوعی است. از منطق فازی و سیستم‌های خبره گرفته تا الگوریتم‌های ژنتیک، این کتاب مفاهیم مختلف را با زبانی نسبتاً ساده ولی علمی توضیح می‌دهد.

در کنار مفاهیم تئوری، نویسنده تلاش کرده است کاربردهای صنعتی و مهندسی AI را نیز به خواننده معرفی کند. این کتاب به‌ویژه برای مهندسان، دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر و الکترونیک و افراد علاقه‌مند به کاربردهای فنی AI مفید است.

لینک دانلود کتاب AI: A Guide to Intelligent Systems

ویژگی‌ها:

• پوشش طیف وسیعی از تکنیک‌های هوش مصنوعی
• زبانی نیمه‌تخصصی و قابل درک
• مناسب برای مهندسان و رشته‌های فنی

13. Probabilistic Machine Learning: An Introduction – نوشته Kevin P. Murphy

این کتاب مقدمه‌ای مفصل بر یادگیری ماشین احتمالاتی است و توسط نویسنده کتاب معروف “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” نوشته شده است. کتاب با رویکردی تئوریک و تحلیلی، مدل‌های گرافی، inference، و تخمین پارامترها را بررسی می‌کند.

برخلاف بسیاری از کتاب‌ها که صرفاً الگوریتم‌ها را معرفی می‌کنند، این اثر تمرکز خود را بر درک عمیق‌تری از بنیان‌های آماری و تحلیل عدم‌قطعیت قرار داده است. مناسب برای دانشجویان دکتری و محققانی است که به دنبال فهم کامل مباحث آماری در ML هستند.

ویژگی‌ها:

• تکیه بر مبانی آماری یادگیری ماشین
• مناسب برای سطح پیشرفته و تحقیقاتی
• پوشش مدل‌های گرافی و استنتاج احتمالاتی

14. Computer Vision: Algorithms and Applications – نوشته Richard Szeliski

لینک دانلود pdf کتاب Computer Vision: Algorithms and Applications

اگر به حوزه بینایی ماشین علاقه‌مند هستید، این کتاب یکی از جامع‌ترین منابع موجود است. نویسنده که از متخصصان مایکروسافت است، الگوریتم‌ها و کاربردهای بینایی ماشین را از مبانی مانند پردازش تصویر تا مسائل پیچیده‌ای چون بازسازی سه‌بعدی بررسی می‌کند.

کتاب هم برای دانشجویان و هم برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای بسیار مفید است و علاوه بر تئوری، مثال‌ها و تمرین‌های عملی نیز دارد. رویکرد جامع و به‌روز آن باعث شده که به مرجعی برجسته در این زمینه تبدیل شود.

 

ویژگی‌ها:

• پوشش کامل مباحث بینایی ماشین
• ترکیب تئوری و کاربرد
• مناسب برای آموزش دانشگاهی و صنعتی

راهنمای انتخاب کتاب متناسب با هدف و سطح خواننده

در دنیای گسترده هوش مصنوعی، انتخاب کتاب مناسب بر اساس سطح دانش و هدف یادگیری، نقش بسیار مهمی در موفقیت شما دارد. اگر شما تازه‌کار هستید و هنوز با مفاهیم پایه‌ای آشنا نشده‌اید، بهتر است از کتاب‌هایی شروع کنید که با زبانی ساده و مثال‌های ملموس مفاهیم پایه را توضیح می‌دهند. این کتاب‌ها معمولاً نیازی به دانش تخصصی قبلی ندارند و به شما کمک می‌کنند تا ترس و ابهام اولیه نسبت به این حوزه را کنار بگذارید.

برای افرادی که کمی تجربه برنامه‌نویسی دارند و می‌خواهند وارد حوزه عملی و کدنویسی شوند، کتاب‌هایی که همراه با آموزش پروژه‌ها و استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون هستند، انتخاب‌های بهتری محسوب می‌شوند. این منابع به شما امکان می‌دهند تا مفاهیم تئوری را با تمرین‌های عملی ترکیب کنید و مهارت‌های فنی خود را بهبود ببخشید.

اگر هدف شما پژوهش یا توسعه مدل‌های پیشرفته است، کتاب‌های تخصصی‌تر و دانشگاهی را انتخاب کنید که عمیق‌تر به مفاهیم ریاضی، الگوریتم‌ها و ساختارهای پیچیده می‌پردازند. این کتاب‌ها معمولاً برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی و پژوهشگران مناسب‌تر هستند و برای مطالعه آن‌ها نیازمند آشنایی قبلی با مباحث پایه‌ای هستید.

توصیه‌های مطالعه و نکات کاربردی برای یادگیری بهتر

مطالعه کتاب‌های هوش مصنوعی همچون بهترین هوش مصنوعی سخنگو به دلیل حجم بالای مطالب و پیچیدگی مفاهیم می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. برای یادگیری بهتر، توصیه می‌شود مطالعه خود را با برنامه‌ریزی منظم و تقسیم مطالب به بخش‌های کوچک‌تر شروع کنید. پیش از هر فصل، هدف مطالعه آن را مشخص کنید و پس از پایان هر بخش، نکات کلیدی را یادداشت کنید.

همچنین ترکیب مطالعه تئوری با تمرین عملی، بهترین روش برای درک عمیق مفاهیم است. استفاده از محیط‌های برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها به زبان‌هایی مانند پایتون، یادگیری شما را تقویت می‌کند. اگر به هر بخش یا مفهومی مسلط نشدید، مرور مجدد و استفاده از منابع تکمیلی مانند ویدیوهای آموزشی می‌تواند مفید باشد.

شرکت در انجمن‌های تخصصی، مطالعه مقالات به‌روز و همکاری با سایر علاقه‌مندان نیز به یادگیری شما سرعت و عمق می‌بخشد. به خاطر داشته باشید که هوش مصنوعی حوزه‌ای پویا و در حال تحول است؛ پس همیشه آماده یادگیری و به‌روزرسانی دانش خود باشید. Woebot یکی از بهترین هوش مصنوعی روانشناسی است که با تکیه بر درمان شناختی رفتاری (CBT)، به کاربران کمک می‌کند در گفت‌وگوهای کوتاه روزانه، شیوه‌های عملی مقابله با افکار منفی و اضطراب را بیاموزند. همچنین با گوش دادن به بهترین پادکست های هوش مصنوعی می‌توانید دانش خود را در این حوزه تقویت نمایید.

جمع بندی

برای اینکه واقعاً در حوزه هوش مصنوعی موفق باشید، مطالعه یک یا چند کتاب صرفاً کافی نیست و شاید نیاز به بهترین آموزشگاه‌ های هوش مصنوعی تهران و یا بهترین دوره‌ هوش مصنوعی هم داشته باشید؛ باید یادگیری خود را با روش‌هایی تقویت کنید که علم را به عمل تبدیل کند. بهترین کتاب‌های هوش مصنوعی آن‌هایی هستند که ضمن ارائه مبانی علمی، شما را وادار به نوشتن کد، آزمایش مدل‌ها و تحلیل داده‌های واقعی می‌کنند. این کتاب‌ها معمولاً همراه با کدهای نمونه در زبان‌هایی مثل Python عرضه می‌شوند و از ابزارها و فریم‌ورک‌های محبوبی مانند TensorFlow و PyTorch بهره می‌برند تا مهارت عملی شما را پرورش دهند.

شروع با کتاب‌های سطح مبتدی که زبان ساده و تمرین‌های کاربردی دارند، پایه‌ای محکم برای درک مفاهیم فراهم می‌کند. سپس می‌توانید به سراغ منابع تخصصی‌تر و پژوهشی بروید که مسائل پیچیده‌تری مانند یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیشرفته، یادگیری تقویتی و مدل‌های زبانی بزرگ را پوشش می‌دهند. در تمام این مسیر، توصیه می‌شود مطالعه را با پیاده‌سازی پروژه‌های کوچک و مشارکت در انجمن‌های تخصصی همراه کنید تا دانش نظری به مهارت‌های کاربردی تبدیل شود.

در نهایت، هوش مصنوعی حوزه‌ای پویا و پرشتاب است که یادگیری مستمر و به‌روز بودن در آن حیاتی است. کتاب‌ها اگرچه پایه و اساس دانش شما هستند، اما برای موفقیت واقعی باید مطالعه را با تمرین، حل مسئله و تجربه عملی ترکیب کنید. این رویکرد باعث می‌شود تا هر کتاب به جای صرفاً یک متن قابل خواندن، تبدیل به یک ابزار قدرتمند برای توسعه مهارت‌های واقعی و ورود به دنیای حرفه‌ای هوش مصنوعی شود.

سوالات متداول

۱. بهترین کتاب برای شروع یادگیری هوش مصنوعی در سطح مبتدی کدام است؟
بر اساس مقاله، کتاب‌هایی مانند «You Look Like a Thing and I Love You» نوشته Janelle Shane و «Make Your Own Neural Network» نوشته Tariq Rashid بهترین گزینه‌ها برای مبتدی‌ها هستند.

• «You Look Like a Thing and I Love You» با زبان طنز و مثال‌های سرگرم‌کننده، مفاهیم اولیه AI را بدون نیاز به دانش ریاضی یا برنامه‌نویسی توضیح می‌دهد.
• «Make Your Own Neural Network» گام‌به‌گام ساخت یک شبکه عصبی را با پایتون به مخاطب می‌آموزد و برای افراد کاملاً تازه‌کار مناسب است.

۲. کتاب‌های سطح متوسط چه ویژگی‌هایی دارند و کدام‌ها از آن‌ها توصیه شده‌اند؟
کتاب‌های سطح متوسط ترکیبی از تئوری و پیاده‌سازی کاربردی ارائه می‌کنند تا خواننده هم‌زمان با درک مفاهیم، کدنویسی را نیز تجربه کند. در مقاله، چهار عنوان برای این سطح معرفی شده‌اند:

• «Python Machine Learning» نوشته Sebastian Raschka و Vahid Mirjalili که با پایتون و کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn و Keras مفاهیم یادگیری کلاسیک و عمیق را آموزش می‌دهد.
• «Grokking Deep Learning» نوشته Andrew Trask که با رویکرد شهودی و تصویری، مفاهیم شبکه‌های عصبی و الگوریتم backpropagation را بدون نیاز به ریاضیات سنگین توضیح می‌دهد.
• «The Hundred-Page Machine Learning Book» نوشته Andriy Burkov که در ۱۰۰ صفحه مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین را به‌صورت فشرده و کاربردی پوشش می‌دهد و برای مرور سریع یا آمادگی مصاحبه مناسب است.
• «Deep Learning with Python» نوشته François Chollet که توسط خالق Keras نوشته شده و تمرکز بر مفاهیم شهودی شبکه‌های عصبی و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی با TensorFlow و Keras دارد.

۳. چه ویژگی‌هایی یک کتاب هوش مصنوعی را برای یادگیری عملی مناسب می‌کند؟
طبق مقاله، بهترین کتاب‌هایی که مسیر یادگیری را هموار می‌کنند، علاوه بر تبیین دقیق اصول و الگوریتم‌ها باید:

• کدهای نمونه و تمرین‌های پروژه‌محور ارائه دهند (مثلاً «Hands-On Artificial Intelligence for Beginners»).
• کاربردهای واقعی (مثل دسته‌بندی تصاویر، تشخیص احساسات، ساخت چت‌بات) را در قالب مثال‌های ملموس آموزش دهند.
• ترکیب تئوری و عمل را به‌گونه‌ای ارائه کنند که خواننده همان لحظه بتواند ایده‌ها را پیاده‌سازی و مدل‌های کاربردی بسازد.

۴. برای یادگیری عمیق چه منابعی پیشنهاد شده است؟
در بخش کتاب‌های سطح پیشرفته، مقاله دو منبع اصلی برای یادگیری عمیق را معرفی می‌کند:

• «Deep Learning» نوشته Ian Goodfellow، Yoshua Bengio و Aaron Courville که مرجعی دانشگاهی با پوشش عمقی ریاضیات، معماری شبکه‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته مانند GAN است.
• «Deep Learning with Python» نوشته François Chollet که تمرکز بر مفاهیم شهودی و پروژه‌محور دارد و خواننده را با پیاده‌سازی مدل‌های عمیق در TensorFlow و Keras آشنا می‌کند.

۵. چه کتاب‌هایی برای یادگیری تقویتی و یادگیری ماشین احتمالاتی مناسب‌اند؟
مقاله دو کتاب مرجع در این حوزه‌ها را معرفی می‌کند:

• «Reinforcement Learning: An Introduction» نوشته Richard S. Sutton و Andrew G. Barto که به‌عنوان استاندارد طلایی یادگیری تقویتی شناخته می‌شود و مباحثی مانند Q-learning، A3C و DDPG را پوشش می‌دهد.
• «Probabilistic Machine Learning» نوشته Kevin P. Murphy که تمرکز بر مدل‌های یادگیری ماشین با رویکرد احتمالاتی، شبکه‌های بیزی، MCMC و inference احتمالاتی دارد و بیشتر مناسب دانشجویان دکتری و پژوهشگران است.