10 livros gratuitos sobre inteligência artificial para 2025

1. INTRODUÇÃO

A inteligência artificial conquistou o mundo. Como profissionais de dados, tornou-se essencial entender a IA, seu impacto e como aplicá-la. Para ajudá-lo a aprender mais sobre IA, este artigo apresenta os dez melhores livros gratuitos sobre IA que você deve conhecer em 2025.

2. LIVROS SOBRE IA

2.1. Desmistificando a Inteligência Artificial

Inteligência artificial é frequentemente vista como um termo da moda, mas muitos desconhecem todo o seu potencial. Desmistificando a Inteligência Artificial, de Emmanuel Gillain, tenta explorar como a IA pode impactar aplicações do mundo real e como ela pode permanecer relevante nos negócios por meio dos seguintes tópicos:

• O que é IA e como ela difere do aprendizado de máquina
• As diferenças entre IA simbólica e IA estatística
• Como os sistemas de IA resolvem problemas
• Como as máquinas aprendem com os dados
• Como a IA lida com a incerteza Por que a ética e a transparência são essenciais

Este livro é perfeito se você nunca explorou a IA antes e quer entender o que ela pode trazer para o seu negócio.

Demystifying Artificial Intelligence: Symbolic, Data-Driven, Statistical and Ethical AI

2.2. Desbloqueando a Inteligência Artificial

Aplicar a IA a aplicações do mundo real é agora mais importante do que nunca, pois essa nova tecnologia pode auxiliar no trabalho profissional com agilidade. Desbloqueando a Inteligência Artificial, de Christopher Mutschler, Christian Münzenmayer, Norman Uhlmann e Alexander Martin, oferece um recurso abrangente, desde a teoria fundamental até as aplicações da IA, que você pode aprender com estes tópicos:

• Como a IA aprende com dados
• Papel da quantificação da incerteza em sistemas de IA
• Agentes de aprendizagem por reforço
• Agentes de aprendizagem por reforço
• Aplicação de IA em ambientes industriais

Não deixe de ler este livro para entender a história completa da IA ​​em aplicações do mundo real.

Unlocking Artificial Intelligence

2.3. Inteligência Artificial e Avaliação

Anteriormente, avaliar programas, políticas, propostas de pesquisa e muitos outros processos podia levar muito tempo. A avaliação de documentos agora se torna mais fácil com a introdução de modelos de IA. Na era do surgimento da IA, os avaliadores precisam se adaptar aos novos desenvolvimentos, e "Inteligência Artificial e Avaliação", de Steffen Bohni Nielsen, Francesco Mazzeo Rinaldi e Gustav Jakob Petersson, oferece aos avaliadores uma maneira de adquirir essas habilidades por meio dos seguintes tópicos:

Como a IA transforma o campo da avaliação Quais ferramentas digitais usar Riscos da avaliação de IA Estudos de caso do mundo real

Não importa se você trabalha na área de avaliação ou não, este livro lhe dará novas habilidades que podem ajudar a expandir sua carreira em IA.

Artificial Intelligence and Evaluation

2.4. Inteligência Artificial: Fundamentos de Agentes Computacionais

Agentes se tornaram uma das ferramentas mais valiosas emergentes da área de IA, com as empresas se esforçando para contratar profissionais talentosos capazes de trabalhar com agentes. Como profissional de dados, aprender os fundamentos dos agentes tornou-se mais importante do que nunca, e este livro — Inteligência Artificial: Fundamentos dos Agentes Computacionais, 3ª Edição, de David L. Poole e Alan K. Mackworth — certamente lhe proporcionará essas habilidades. Neste livro, você aprenderá vários aspectos dos agentes, incluindo:

• Introdução aos agentes
• Raciocínio e planejamento com certeza
• Raciocínio e planejamento com incerteza
• Planejar e agir com incerteza
• O panorama geral

Se você estiver interessado em Implementação de Agentes, então este livro é algo que você não vai querer perder.

Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 3rd Edition

2.5. Redes Neurais

Muitos cursos já abordaram o que é uma rede neural, mas este livro se aprofunda na investigação de sua história e seu impacto nos campos cultural, político e científico. Redes Neurais, de Ranjodh Singh Dhaliwal, Théo Lepage-Richer e Lucy Suchman, tenta explicar como os modelos de redes neurais são aplicados em diversas áreas, ao mesmo tempo em que descreve como eles são moldados pela história. O livro aborda os seguintes tópicos:

Como as redes neurais são moldadas pela história

• Analogia de redes neurais
• Mídia experimental na ideia de inteligência neural
• Representação de redes neurais em redes sociais
• Por que as redes neurais são importantes para os sistemas de IA hoje

Este livro não é uma explicação técnica típica sobre redes neurais; em vez disso, aborda muito mais do ponto de vista social. É valioso para qualquer profissional de dados curioso sobre o impacto das redes neurais.

Neural Networks

2.6. Aprendizado profundo

O aprendizado profundo se tornou o padrão ouro para qualquer modelo de IA e uma habilidade esperada de qualquer profissional de dados que queira trabalhar com IA em profundidade. No livro " Deep Learning ", de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, você aprenderá tudo o que precisa saber sobre aprendizado profundo por meio destes tópicos:

• Noções básicas de matemática aplicada e aprendizado de máquina
• Redes profundas práticas
• Pesquisa de aprendizagem profunda

Se você quer aumentar seu conhecimento sobre Deep Learning, este livro é para você.

Deep Learning

2.7. Fundamentos de Grandes Modelos de Linguagem

Grandes modelos de linguagem, ou LLMs, tornaram-se as invenções que impulsionaram o nome da IA ​​para a esfera pública. Com produtos baseados em LLMs, como o ChatGPT, as pessoas confiam na IA mais do que nunca. Qualquer pessoa interessada em trabalhar com modelos de IA generativos de linguagem natural precisa aprender mais sobre LLMs, que o livro "Fundamentos de Grandes Modelos de Linguagem", de Tong Xiao e Jingbo Zhu, aborda por meio destes tópicos:

• Como os LLM são pré-treinados
• Como os modelos generativos são dimensionados e ajustados
• Papel da sugestão e da aprendizagem em contexto
• Técnicas de LLM para alinhamento com as preferências humanas
• Arquitetura chave
• Desafio de engenharia da implementação do LLM

Dada a importância do LLM na sua carreira em IA, este livro é algo que você não vai querer perder.

Foundations of Large Language Models

2.8. Modelos Fundamentais para Processamento de Linguagem Natural

Os sistemas modernos de IA agora dependem de modelos de linguagem pré-treinados e modelos de base. Entender como eles funcionam torna-se importante se quisermos nos aprofundar na aplicação desses modelos na indústria, como ensina o livro "Modelos de Base para Processamento de Linguagem Natural", de Gerhard Paaß e Sven Giesselbach, por meio destes tópicos:

• Design e otimização de modelos de linguagem pré-treinados
• Processamento de modelos de fundação
• Arquitetura baseada em transformador
• Ajuste fino do modelo de fundação
• Avaliação do modelo de fundação Implicação ética e social

Aproveite este livro no momento em que quiser se tornar um profissional no mundo da IA.

Foundation Models for Natural Language Processing

2.9. Programação de Visão Computacional com Python

A análise e geração de imagens é uma das áreas mais promissoras da IA. O potencial é significativo, por isso muitos profissionais de dados se apressam para aprender a trabalhar com imagens. Para apoiar seu aprendizado, o livro "Programação de Visão Computacional com Python" , de Jan Erik Solem, o guiará pela análise de imagens, abordando os seguintes tópicos:

• Manipulação de imagens com Python
• Detectando características de imagem
• Executando transformação de imagem
• Construindo aplicações de visão

Não perca este livro se quiser aprender da melhor forma possível o processo de análise de dados de imagem.

Programming Computer Vision with Python

2.10. Agentes no Jogo Longo da IA: Modelagem Cognitiva Computacional para IA Híbrida Confiável

O que mais falta nesta era da IA ​​é a confiabilidade dos sistemas. Muitas empresas ainda estão inseguras sobre o uso da IA, especialmente na implementação de agentes para a execução de atividades essenciais do negócio. É por isso que este livro propõe um método chamado agentes inteligentes dotados de linguagem (LEIAs), uma abordagem híbrida que combina raciocínio simbólico com ferramentas orientadas a dados. Em " Agentes no Jogo Longo da IA: Modelagem Cognitiva Computacional para uma IA Híbrida Confiável", de Marjorie McShane, Sergei Nirenburg e Jesse English, abordaremos os conceitos com os seguintes tópicos:

• Agentes inteligentes dotados de linguagem (LEIAs)
• Raciocínio simbólico e aprendizado de máquina para uma IA confiável
• Modelagem cognitiva
• Comportamento do agente
• Explicabilidade e colaboração em IA

Ao construir um sistema mais confiável, você pode garantir que seu aplicativo será útil para o negócio.

Agents in the Long Game of AI: Computational Cognitive Modeling for Trustworthy, Hybrid AI

3. Conclusão

Viver no mundo de dados de hoje significa que nós, profissionais de dados, precisamos nos aprimorar. Existem muitos recursos disponíveis para aprender IA, mas aqui estão dez livros gratuitos sobre inteligência artificial que você deve ler em 2025.

Espero que isso tenha contribuído.