Senza nulla togliere alla buona volonta, ma, dato che conosco qualcosina dell'argomento, quello che vuoi fare e' avere un libro/corso/ecc per impare a costruire lo Space Shuttle!
AI, ed attualmente Machine Learning, e' un settore talmente VASTO e COMPLESSO che un semplice libro non e' minimamente sufficiente.
Con una decina, FORSE, si potrebbe iniziare a ragionare
NON E' come imparare un nuovo linguaggio di programmazione, fattibile in un giorno.
Per AI,
http://aima.cs.berkeley.ed e' un buon punto di partenza. E' un testo introduttivo.
Per il ML, ti posso solo dire
1) lascia stare: il settore e' di una vastita'/complessita' pazzesca.
In alternativa:
2) DEVI avere una laurea MAGISTRALE e ti serve un MASTER annuale. E questo per fare le cose mooooolto semplici. Per fare cose un po' piu' complicate, TI SERVE un Dottorato di Ricerca. A cui aggiungere parecchi anni di lavoro sul campo.
Ma se vuoi leggere qualcosa:
1) statistica, TANTA. E non la robetta delle superiori. Teorema di Bayes come la gramigna. In tutte le salse. Analisi Bayesiana, Bayes Network, ... qualunque cosa contenga il nome Bayes o una sua declinazione ... si deve conoscere.
Per darti un assaggio, DEVI digerire ALMENO questo: Introduttivo pure lui.
Ma il VERO libro su cui STUDIARE sarebbe questo:
La 'bibbia'! Ostico pure per gli statistici!
Perche' poi ci sono le Neural Network ed il Deep Learning (
http://deeplearning.net/reading-list), altro mondo .... ma non semplice pianeta o galassia! Letteralmente altro universo
Per non parlare di tutto quello che riguarda le reti complesse (teoria dei grafi): usato, ad esempio, nell'analisi dei social nework (Facebook, Twitter, ...). Altro universo ancora!
Ma perche' non metterci anche tutto quello che riguarda il NLP (Natural Language Processing)? Neccessaio per processare i testi scritti (.txt, .pdf, .doc, ecc). Ma si, mettiamocelo. Di nuovo, altro universo.
Ma si, e l' Information Retrieval??? Come si fa a dimenticarsi della IR!! E' come dimenticarsi la moglie al distributore dell'autostrada! Tutti lo vorrebbero fare, ma non si puo!!!
E siamo ANCORA nell'ambito del Machine Learning, sia chiaro!
E questo per mantenere separato i settori, per non parlare quando vengono mischiati.
Serve sapere tutto? Piu' o meno si! E' questa la GRANDE fregatura!!!
SE arrivi alla fine di due precedenti testi, e non hai ancora abbandonato, ci sono diversi altri testi, teoricamente da STUDIARE, ma almeno da leggere. Ad esempio: .
Ma ce di meglio (o peggio , dipende dal punto di vista), mooolto meglio (peggio ):
https://mitpress.mit.edu/books/machine-learning-
Per il MASTER, ad esempio l'Universita' Bicocca (Milano) ha un corso di Business Intelligence & Big Data Analytics.
Si puo' frequentare SOLO con laurea magistrale.
Ma sicuramente troverai corsi presso le universita' della tua zona.
Dirai: ma a che mi serve la teoria, visto che ci sono gia' i tool/librerie pronte da usare?
Nota: implementare un algoritmo di ML, anche se ben descritto (e spesso non lo sono), E' UN BAGNO DI SANGUE!
Piccolo inconveniente: OGNI algoritmo di ML (e ce ne sono K-mila) ha N-mila parametri che vanno configurate, i dati vanno opportunamente PRE-trattati.
SE non sai che cosa significano i parametri, SE non sai perche' i dati devono essere in un certo formato, NON NE ESCI.
E NON BASTA leggere il manuale, sempre se c'e'!
Ma tanto per iniziare a giocare, guardati questo:
http://scikit-learn.org/stable
Il settore e' ESTREMAMENTE interessante, hai a che fare con argomenti FOLLI
Finalmente capisci il concetto di 'algoritmo', e cosa vuol dire progettare un algoritmo
Ma SERVONO competenze SPECIALISTICHE MOOOOOOLTO spinte, acquisibili SOLO in MOOOOLTI anni di studio.
Due argomenti con cui sto cincischiando in questi (2) giorni, e che dovro' conoscere letteralmente ENTRO domani (di cui, ovviamente, non ne avevo MAI sentito parlare prima ):
Association Rule mining: fondamentalmente basato sull'algoritmo 'apriori', ma ci sono anche altri algoritmi.
Text clustering, specificatamente applicato a testi brevi.
Per il primo, beccati questo:
E questo sono 2 degli N-milioni di argomenti che mi devo studiare
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Per
giocare, comunque, ci sono diverse alternative: tutti i testi
della O'Reilly (
https://www.oreilly.com/topics/a) e
della Packt (
https://www.packtpub.com)
possono fornire delle interessanti letture per la spiaggia.
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NATURALMENTE se stiamo parlando di AI/ML nel
vero senso dei termini.
SE tutto quello che devi fare e' riempire una form HTML da codice, allora e' TUTTA un'altra questione. Puoi tranquillamente dimenticare tutto quello che e' stato scritto prima.