5+ sách hay cho những người đam mê AI và các lĩnh vực liên quan

Thời đại AI sang trang khi ChatGPT by OpenAI xuất hiện. Vậy để không bị tụt hậu, ta nên làm gì? Nếu bạn muốn tìm hiểu AI thì nên bắt đầu như thế nào?

Maths (Toán, cụ thể hơn là Statistics/ Thống kê)

1. Fooled by Randomness by Nassim Taleb, tác giả, nhà thống kê danh tiếng của bộ Incerto (gồm cả The Black Swan)
2. Naked Statistics by Charles Wheelan, tác giả của Naked Economics và Naked Money
3. Everybody lies by Seth Stephens-Davidowitz, nhà khoa học dữ liệu danh tiếng
4. The Signal and the Noise by Nate Silver, nhà thống kê, chuyên gia dự đoán bầu cử và thể thao bằng dữ liệu
5. The Art of Statistics by Sir David Spiegelhalter, giáo sư thống kê danh tiếng của ĐH Cambridge

AI (Trí tuệ nhân tạo khía cạnh kinh tế và kỹ thuật)

Kinh tế:

1. Prediction machines by Ajay Agrawal, Avi Goldfarb, and Joshua Gans, 3 học giả và giáo sư chiến lược uy tín của ĐH Toronto (cái nôi AI của Bắc Mỹ)
2. Power Prediction by Ajay Agrawal, Avi Goldfarb, and Joshua Gans

Kỹ thuật và dự báo cơ hội, rủi ro:

1. AI 2041 by Kai Fu Lee, tiến sĩ AI tại Carnegie Mellon, nhà sáng lập Google China, Sinovation ventures và 01.ai (kỳ lân Gen AI tại Trung Quốc)
2. Nexus by Yuval Noah Harari, sử gia, triết gia nổi tiếng nhất hiện tại của bộ Sapiens, Homo Deus
3. The coming wave by Mustafa Suleyman, nhà sáng lập Google Deepmind, Inflection AI và hiện là Microsoft AI
4. Superintelligence by Nick Bostrom, triết gia hiện sinh danh tiếng tại ĐH Oxford, chuyên về AI và vật lý lý thuyết
5. The Singularity is nearer by Ray Kurzweil, nhà tương lai học, nhà phát minh vĩ đại, kỹ sư AI và giám đốc tại Google
6. Life 3.0 by Max Tegmark, giáo sư vật lý tại MIT
7. Deep medicine by Eric Topol, bác sĩ tim mạch kiêm nhà nghiên cứu AI trong Y Tế
8. Brave New Worlds by Sal Khan, nhà sáng lập danh tiếng Khan Academy
9. Human Compatible by Stuart Russell, giáo sư khoa học máy tính danh tiếng tại Berkeley
10. The Age of AI by Henry Kissinger (nhà ngoại giao huyền thoại của Mỹ), Eric Schmidt (cựu CEO vĩ đại của Google)

Neuroscience (Khoa học thần kinh: bản chất cách bộ não vận hành và cách AI học hỏi từ não bộ)

1. How to create a mind by Ray Kurzweil
2. A thousand brains by Jeff Hawkins, nhà sáng lập Palm Computing, nhà phát minh và nhà khoa học thần kinh
3. How the mind works by Steven Pinker, nhà khoa học nhận thức vĩ đại và triết gia chủ nghĩa nhân văn tại Harvard
4. How the Brain works by DK
5. Brain: the Story of you by David Eagleman, nhà khoa học thần kinh danh tiếng tại Stanford
6. 7.5 lessons about the Brain by Lisa Barrett, một trong những nhà khoa học thần kinh được trích dẫn nhiều nhất
7. The Human Brain Book by Rita Carter

Physics (Vật lý, cụ thể là Quantum mechanics/ Cơ học lượng tử)

1. Richard Feynman, nhà vật lý vĩ đại, cha đẻ Điện động lực học lượng tử
2. Sean Carroll, nhà vật lý danh tiếng, triết gia khoa học tại Johns Hopkins
3. Leonard Susskind, nhà vật lý danh tiếng tại Stanford

Computational biology (Sinh học điện toán)/ Technical AI

1. The Deep learning revolution by Terrence Sejnowski, nhà khoa học thần kinh vĩ đại, nhà khoa học máy tinh danh tiếng, giám đốc viện Salk danh tiếng và đạt giải Gruber in Neuroscience, The Brain Prize
2. Deep learning by Ian Goodfellow, tác giả cuốn Deep Learning, cha đẻ của kỹ thuật GANs
3. AI by Peter Norvig (giáo sư tại Stanford, cựu giám đốc Google), Stuart Russell

Bonus: Pulitzer award, Turing award, Gruber prize in neuroscience

1. Escher, Godel, Bach by Douglas Hofstadter, giáo sư khoa học máy tính và khoa học nhận thức, tác giả đạt Pulitzer
2. The Book of Why by Dana Mackenzie and Judea Pearl, nhà khoa học máy tính đạt Turing
3. Algorithms to Live by Brian Christian (tác giả, nhà nghiên cứu, lập trình viên) and Tom Griffiths (giáo sư khoa học nhận thức tại ĐH Princeton)
4. ChatGPT and the Future of AI by Terrence Sejnowski

Quánh giá: