Este texto tem como objetivo apresentar algumas sugestões de leitura para pessoas que queiram iniciar os estudos de Inteligência Artificial por meio de livros. Tenho lecionado a disciplina a alguns anos e existe um conteúdo que considero como Clássico e um conteúdo que considero mais Prático.

Os livros clássicos indicados abaixo são os principais livros adotados pela disciplina de Inteligência Artificial em todo o mundo.

Já a seção de livros práticos indica livros para quem quer colocar a mão na massa rapidamente e desenvolver aplicações ou solucionar problemas que envolvam técnicas de Inteligência Artificial.

Os Clássicos!

Inteligência Artificial: uma abordagem moderna, 2013 2021.
por Peter Peter Norvig
https://amzn.to/39hGVod

Este livro é sem dúvida o mais utilizado como livro texto nas disciplinas de Inteligência Artificial nas universidades do mundo inteiro. Por isto mesmo ele tem uma grande comunidade on-line que desenvolvem os algoritmos do livro e os mantém no github (https://github.com/aimacode). Neste endereço é possível encontrar as implementações em Java ou em Python.

O livro é fundamental para quem deseja construir uma base sólida de Inteligência Artificial, entretanto para quem já iniciou na área, ou já tenha feito a disciplina na graduação, ele pode não contribuir muito devido a não apresentar as mais recentes técnicas da área. O livro está com uma nova edição, de maio de 2021! Veja a análise do que mudou neste post: Nova edição (4ª) de um livro clássico: Artificial Intelligence: A Modern Approach Clássico!

Inteligência artificial, 2013
por George Luger
https://amzn.to/3lb6f1F

Este é também outro livro texto muito utilizado na disciplina de Inteligência Artificial nas universidades, com uma abordagem mais atualizada o livro tem se consolidado também como relevante. Aborda a I.A. clássica como, história da Inteligência Artificial, problemas de representação e busca, representação do conhecimento, aprendizado de máquina e até mesmo tópicos como processamento de linguagem natural. O livro tem um conteúdo maior que o anterior em relação a Aprendizagem de Máquina, mas deixa temas como Teoria de Agentes de fora.

Os livros práticos:

Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow, 2019.
por Aurélien Géron
https://amzn.to/3fByPb6

Quer ir direto ao ponto de uma maneira bem prática? Este livro é o caminho para quem quer aprender I.A. utilizando a framework Scikit-Learn. Esta framework em Python cobre as principais técnicas de I.A. e tem bastante aplicabilidade em diversos problemas do mundo real. O requisito aqui é conhecer o básico da programação nesta linguagem.

Problemas Clássicos De Ciência Da Computação Com Python, 2019.
por David Kopec
https://amzn.to/37asC2j

Gosta de conhecer os problemas que inspiram os cientistas da computação e rendem ótimas discussões até hoje? Neste livro Kopec apresenta a solução em Python de problemas como NQueens, Caixeiro Viajante, Quebra cabeça de 8 peças entre outros com bastante didática em uma linguagem simples.

Data Science do Zero: Primeiras Regras com o Python, 2016.
por Joel Grus
https://amzn.to/3q3pJJ0

Se seu caminho é utilizar a Inteligência artificial como ferramenta para a mineração de dados e pretende utilizar a linguagem Python para isto, esta é sem dúvida a melhor indicação. O foco aqui é bem focado na Ciência de Dados com uma abordagem passo a passo no desenvolvimento de pequenos blocos de códigos em Python.

Como sugestão final, um livro que junta o primeiro grupo (clássico) com o segundo grupo (prática) mas com o foco total na Aprendizagem de máquina é o Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina por André Carlos Ponce de Leon Ferreira Carvalho Et Al.. O Livro ganho prêmio Jabuti em 2012 e também dá exemplos da aplicação da linguagem de máquina em problemas do mundo real como monitoramento da qualidade da água, prevenção de incêndios, detecção e localização de falhas em linhas de transmissão, reconhecimento de imagens entre outros…

Bons estudos!