Sesuai a Laporan CNN beberapa perusahaan teknologi terbesar menggunakan 200.000 buku untuk melatih sistem kecerdasan buatan. Buku-buku ini membantu AI generatif mempelajari cara mengkomunikasikan informasi.
Menarik untuk dicatat bahwa saat kita membaca buku tentang AI, AI generatif, dan analitik prediktif, model-model ini juga membaca buku yang ditulis oleh manusia untuk mendapatkan lebih banyak konteks.
Dalam waktu satu tahun, AI bertransisi dari teknologi masa depan menjadi teknologi yang digunakan secara luas dalam kehidupan profesional kita. Perusahaan teknologi yang sedang berkembang menggunakan sistem AI dan kemampuan generatif dan pemikirannya untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang di seluruh departemen.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang AI secara mendetail, bacalah daftar buku AI terbaik yang harus Anda baca di tahun 2024.
10 Buku Terbaik tentang AI yang Harus Anda Baca Tahun Ini
1. Kompatibel dengan Manusia: Kecerdasan Buatan dan Masalah Kontrol
via Amazon
Tentang buku ini
- **Penulis: Stuart Russell
- Jumlah halaman: 349
- Perkiraan waktu membaca: 13 jam
- Tahun terbit: 2019
- Tingkat yang disarankan: Pembaca dasar dan menengah
- Ulasan dan peringkat:
- 4.1/5 (Amazon)
- 4.1/5 (Goodreads)
Manusia yang Kompatibel karya Stuart Russell: Kecerdasan Buatan dan Masalah Kontrol menggemparkan dunia pada tahun 2019. The Guardian menyebutnya sebagai "buku paling penting tentang AI di tahun 2019."
Buku ini memberikan konteks yang diperlukan sebelum kita mulai menganjurkan kecerdasan buatan.
Russell melihat konflik antara manusia dan mesin tidak dapat dihindari, mengancam pekerjaan dan nilai-nilai kemanusiaan. Namun, kita dapat menghindari hal ini jika kita memikirkan kembali AI dari awal. Sembari mempertanyakan konsep kita tentang pemahaman manusia dan pembelajaran mesin, penulis membahas kemungkinan AI super.
Dia berpendapat bahwa tantangan terbesar dalam merancang IQ adalah pada perangkat lunak yang akan membutuhkan beberapa terobosan, salah satunya adalah pemahaman bahasa.
"Sayangnya, umat manusia bukanlah entitas tunggal yang rasional. Ia terdiri dari entitas-entitas yang jahat, didorong oleh rasa iri, tidak rasional, tidak konsisten, tidak stabil, terbatas secara komputasi, kompleks, berevolusi, dan heterogen."_ - Stuart Russell
Kesimpulan utama
- Bahaya yang mungkin terjadi pada sistem AI otonom termasuk senjata otonom yang mematikan, pengawasan otomatis, manipulasi perilaku berita palsu, dan pemerasan otomatis, di antaranya
- Saat kita mengadopsi AI untuk aplikasi dunia nyata, kita harus menghindari pelemahan manusia. Hal ini mengacu pada waktu ketika manusia akan mendelegasikan segalanya kepada AI dan kehilangan otonomi
Apa yang dikatakan pembaca
"Wajib dibaca: perjalanan intelektual dari salah satu pionir sejati AI ini tidak hanya menjelaskan risiko kecerdasan buatan yang semakin kuat dengan cara yang memikat dan persuasif, tetapi juga menawarkan solusi yang konkret dan menjanjikan."
2. Pembelajaran Mesin untuk Pemula
melalui Amazon
Tentang buku ini
- **Penulis: Chris Sebastian
- Jumlah halaman: 163
- Perkiraan waktu membaca: 2 jam
- Tahun terbit: 2019
- Tingkat yang disarankan: Pemula
- Ulasan dan peringkat:
- 3.9/5 (Amazon)
- 3.9/5 (Goodreads)
Chris Sebastian berpendapat dalam Pembelajaran Mesin untuk Pemula bahwa pembelajaran mesin tumbuh dari keinginan manusia untuk belajar dengan penguatan. Misalnya, komputer awalnya belajar cara bermain catur, dan kemudian mengalahkan juara catur dunia.
Untuk memberikan konteks, Sebastian mengambil penemuan-penemuan bersejarah seperti perangkat mekanik Charles Babbage yang dapat diprogram oleh para insinyur dengan kartu remi pada tahun 1834 atau 'Tes Turing' Alan Turing tentang kecerdasan mesin pada tahun 1950.
Buku ini ditujukan bagi Anda yang tertarik untuk mempelajari AI, ilmu komputer, ML, dan swarm intelligence. Anda juga akan memahami bagaimana kumpulan data yang besar sangat penting untuk pembelajaran mesin dengan memberikan informasi kepada para insinyur AI untuk mengembangkan algoritme tingkat lanjut.
"Pembelajaran Mesin, Jaringan Syaraf Tiruan, dan Kecerdasan Kawanan berinteraksi dan saling melengkapi sebagai bagian dari upaya untuk menghasilkan mesin yang mampu berpikir dan bereaksi terhadap dunia."_ - Chris Sebastian
Poin-poin Penting
- Meskipun para ahli matematika telah menemukan teori awal pembelajaran mesin sejak lama, kami membutuhkan waktu beberapa dekade untuk mengubah teori-teori tersebut menjadi contoh dunia nyata
Apa yang dikatakan pembaca
"Ini adalah buku yang bagus untuk mendapatkan gambaran sekilas tingkat tinggi tentang pembelajaran mesin dan pro dan kontra tentang bagaimana pembelajaran mesin dapat berdampak pada kehidupan kita."
3. Kecerdasan Buatan untuk Manusia
via Amazon
Tentang buku ini
- Penulis: Jeff Heaton
- Jumlah halaman: 222
- Perkiraan waktu membaca: 8 jam
- Tahun terbit: 2013
- Tingkat yang disarankan: Pembaca tingkat menengah dan lanjut
- Ulasan dan peringkat:
- 4/5 (Amazon)
- 3.8/5 (Goodreads)
Ada beberapa buku AI yang populer, tetapi sebagian besar membutuhkan pemahaman dasar. Kecerdasan Buatan untuk Manusia: Volume 1 oleh Jeff Heaton bertujuan untuk menjembatani kesenjangan tersebut dengan gaya yang relatif mudah diikuti.
Sebagai pembaca, Anda akan memahami algoritme AI dasar di bawah kategori pembelajaran mesin. Volume pertama menjelaskan pembelajaran dalam konteks jaringan komputer dan berbagai jenis pembelajaran mesin. Menyinggung tentang pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, penulis menjelaskan teknik-teknik penting seperti regresi dan pengelompokan untuk mengembangkan dan melatih model pembelajaran yang besar.
"Jaringan saraf berbasis komputer tidak seperti otak manusia yang bukan merupakan perangkat komputasi untuk keperluan umum. Mereka melakukan tugas-tugas kecil yang spesifik."_ - Jeff Heaton
Kesimpulan utama
- Sebagian besar algoritme AI menerima larik masukan berupa angka dan menghasilkan larik keluaran. Para insinyur sering memodelkan masalah yang akan dipecahkan oleh AI dalam bentuk ini
Apa yang dikatakan pembaca
"Saya mendapati informasi dalam buku ini disajikan dengan sangat jelas dan ringkas. Sangat berguna dalam memahami cara kerja dasar dari topik-topik yang dibahas."
4. Revolusi Sibernetik: Teknologi dan Politik di Chili-nya Allende
via Amazon
Tentang buku ini
- Penulis: Eden Medina
- Jumlah halaman: 326
- Waktu membaca: 11 jam
- Tahun terbit: 2011
- Tingkat yang disarankan: Pembaca tingkat menengah dan lanjut
- Ulasan dan peringkat:
- 4.3 (Goodreads)
Kaum Revolusioner Sibernetik: Teknologi dan Politik di Chili karya Allende adalah salah satu dari dua buku AI dalam daftar ini yang membahas persinggungan politik dan teknologi kecerdasan buatan. Penulisnya membahas dua proyek waktu nyata yang mengungkap bahaya AI.
Yang pertama adalah eksperimen ambisius Chili dengan perubahan sosialis yang damai. Contoh lainnya adalah upaya membangun sistem komputer yang dikenal sebagai Project Cybersyn untuk mengelola ekonomi negara.
Hasilnya berbahaya.
Pemerintah Chili, yang dipimpin oleh Salvador Allende, terjebak dalam kudeta militer dan tidak pernah melaksanakan proyek lainnya.
Buku ini merinci sistem sibernetik pemerintah Chili yang membawa sistem desain holistik, interaksi manusia-komputer, manajemen yang terdesentralisasi, jaringan teleks nasional, dan pemodelan perilaku sistem yang dinamis.
Wawancara, foto, dan deskripsi yang jelas tentang ruang operasi jaringan yang mirip dengan Star Trek membuat buku ini menarik.
"Mengejar solusi teknologi untuk masalah manajemen ekonomi sesuai dengan gagasan kemajuan ekonomi yang ditemukan dalam teori ketergantungan, tetapi hanya sampai pada satu titik."_ - Eden Medina
Hal-hal penting yang dapat diambil dari buku ini
- Proyek Cybersyn di Chili merupakan singkatan dari Cybernetics-Synergy, yang merupakan upaya untuk mengelola pabrik-pabrik yang dinasionalisasi dengan menggunakan sibernetika
- Mengambil konteks politik ini, penulis menawarkan pelajaran tentang hubungan teknologi dengan politik dan nilai-nilai kemanusiaan
Apa yang dikatakan pembaca
"Kisah dan penelitian di sini sangat menarik dan sesuai dengan minat saya - sibernetika, manajemen, komputer mainframe!!! Diagram alir!!! Saya senang telah membaca buku ini."
5. Negara Adidaya AI: Tiongkok, Lembah Silikon, dan Tatanan Dunia Baru
via Amazon
Tentang buku ini
- Penulis: Kai-Fu Lee
- Durasi mendengarkan: 9 jam 17 menit
- Tahun terbit: 2018
- Tingkat yang disarankan: Pembaca pemula, menengah, dan mahir
- Ulasan dan peringkat:
- 4.4 (Dapat didengar)
Negara Adidaya AI: Tiongkok, Silicon Valley, dan Tatanan Dunia Baru adalah buku audio memukau yang mengejutkan pendengarnya dengan konsekuensi tak terduga dari pengembangan AI.
Melalui beberapa peristiwa AI aktual yang menarik, Dr Lee menyinggung persaingan sengit antara Amerika Serikat dan Tiongkok dalam hal penemuan AI. Buku ini membahas tentang teori konspirasi Tatanan Dunia Baru dan apakah beberapa inovasi AI mengarah pada pemerintahan dunia yang sebenarnya.
Penulisnya menjelaskan tentang pekerjaan-pekerjaan yang terdampak dan pekerjaan-pekerjaan yang akan ditingkatkan oleh kecerdasan buatan. Selain itu, ia memprediksi bahwa kita berada di ambang ekonomi AI.
"AI tidak pernah memungkinkan kita untuk memahami diri kita sendiri; ini bukan karena algoritme ini menangkap esensi mekanis dari kecerdasan manusia. Hal ini terjadi karena algoritme tersebut membebaskan kita untuk melupakan optimasi dan fokus pada hal yang membuat kita menjadi manusia yang sesungguhnya: mencintai dan dicintai."_ - Kai-Fu Lee
Hal-hal penting yang dapat diambil
- Tiongkok memiliki ekosistem AI yang unik yang ditandai dengan persaingan yang ketat, semangat kewirausahaan yang tinggi, banyaknya insinyur berbakat, pemerintah yang mendukung, dan kemauan untuk mengambil risiko
Apa yang dikatakan pembaca
"Ini adalah salah satu buku terpenting di tahun 2018. Anda harus membacanya jika Anda terlibat dalam bisnis apa pun yang sedang atau akan menggunakan pembelajaran mesin (pembelajaran intensif)."
6. The Society of Mind
via Amazon
Tentang buku ini
- Penulis: Marvin Minsky
- Jumlah halaman: 336
- Perkiraan waktu membaca: 11 jam
- Tahun terbit: 1988
- Tingkat yang disarankan: Pembaca tingkat lanjut
- Ulasan dan peringkat:
- 4.7/5 210 ulasan
Society of Mind melakukan penyelidikan yang menarik ke dalam pikiran manusia melalui esai satu halaman, yang masing-masing memperkenalkan ide baru.
Buku ini membahas konsep mendalam tentang visi komputer, jaringan ML, mesin prediksi, manipulasi robotik, dan penalaran yang masuk akal.
Kami membahas buku AI ini karena memiliki implikasi pada bidang kecerdasan buatan, mendorong pembaca untuk berpikir tentang membangun sistem dengan struktur modular dan hirarkis yang meniru beragam fungsi pikiran manusia dalam masyarakat modern.
"Potongan-potongan 'penalaran', bahasa, memori, dan 'persepsi' seharusnya lebih luas dan lebih terstruktur, dan konten faktual dan prosedural mereka harus lebih terhubung secara erat untuk menjelaskan kekuatan dan kecepatan aktivitas mental yang tampak."_ - Marvin Minsky
Kesimpulan utama
- Kecerdasan muncul dari interaksi dan kerja sama di antara banyak sekali agen di dalam pikiran. Kecerdasan tidak terbatas pada satu model terpusat, melainkan muncul dari upaya terdistribusi dari agen-agen ini
Apa yang dikatakan pembaca
"Penulis, salah satu bapak AI yang tak terbantahkan, memberikan model abstrak tentang bagaimana pikiran manusia bekerja. Tesisnya adalah bahwa pikiran kita terdiri dari kumpulan besar pikiran-pikiran kecil atau agen-agen yang telah berevolusi untuk melakukan tugas-tugas tertentu."
7. Algoritma Utama: Bagaimana Pencarian Mesin Pembelajaran Tertinggi Akan Mengubah Dunia Kita
via Amazon
Tentang buku ini
- **Penulis: Pedro Domingos
- Jumlah halaman: 352
- Perkiraan waktu membaca: 11 jam
- Tahun terbit: 2018
- Tingkat yang disarankan: Pembaca tingkat lanjut dan menengah
- Ulasan dan peringkat:
- 4.3/5 (Amazon)
- 3.7/5 (Goodreads)
Salah satu buku terbaik tentang AI, The Master Algorithm, menjelaskan cara kerja jaringan ML dengan belajar dari kelompok data dalam teknologi digital. Algoritme ini mengamati tindakan kita secara online, meniru kita, dan bereksperimen dengan informasi yang tersedia.
Premis buku ini adalah bahwa sebagian besar laboratorium penelitian AI dan universitas mencoba menciptakan fondasi baru dari algoritme pembelajaran untuk menemukan pengetahuan apa pun dari data dan melakukan apa yang kita inginkan. Penulis berpendapat bahwa tidak ada satu pun algoritma master yang dapat memprediksi domain masalah apa pun.
Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang mesin pembelajaran yang menggerakkan Amazon, Google, dan perusahaan teknologi lainnya.
"Jika Anda seorang ilmuwan komputer yang malas dan tidak terlalu pintar, pembelajaran mesin sangat ideal karena algoritme pembelajaran melakukan semua pekerjaan tetapi membiarkan Anda menerima semua pujian."_ - Pedro Domingos
Hal-hal penting yang dapat diambil
- Buku ini memperkenalkan gagasan tentang satu algoritma pembelajaran menyeluruh yang disebut Algoritma Master, yang mampu menggabungkan berbagai pendekatan pembelajaran mesin
- Anda dapat mengkategorikan pendekatan pembelajaran mesin ke dalam lima suku, yang masing-masing mewakili filosofi yang berbeda. Mereka termasuk logika simbolis, jaringan saraf koneksionis, algoritma evolusioner, probabilitas Bayesian, dan penalaran analogis. Algoritma Master harus mencakup kekuatan dari setiap suku
Apa yang dikatakan pembaca
"Pedro Domingos membongkar rahasia ML dan menunjukkan betapa menakjubkan dan menariknya masa depan."
8. Pembelajaran Mendalam
melalui Amazon
Tentang buku ini
- Penulis: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville
- Jumlah halaman: 800
- Perkiraan waktu membaca: 23 jam
- Tahun terbit: 2016
- Tingkat yang disarankan: Pembaca tingkat lanjut dan menengah
- peringkat: Peringkat:
- 4.3/5 (Amazon)
- 4.4/5 (Goodreads)
Bagi mahasiswa sarjana dan pascasarjana yang merencanakan karier di bidang komputasi dan pembelajaran mesin, Deep Learning adalah sumber yang tepat untuk mempelajari konsep-konsep yang kompleks.
Buku ini menawarkan latar belakang matematika dan konseptual yang mencakup berbagai mata pelajaran, termasuk aljabar linier, teori probabilitas dan teori informasi, komputasi numerik, dan ML.
Anda akan menikmati membaca tentang bagaimana para praktisi menggunakan pembelajaran ML di industri, seperti optimasi, jaringan konvolusi, pemodelan urutan, regularisasi, metodologi praktis, dan deep feedforward.
"Neural network bisa jauh lebih ekspresif daripada kebanyakan model lainnya, tetapi ekspresifitas tersebut tidak secara otomatis menghasilkan kemampuan untuk mempelajari struktur dasar data yang sebenarnya."_ - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville
Hal-hal penting
- Jaringan feedforward yang dalam, yang disebut multilayer perceptron (MLP), adalah model pembelajaran mendalam yang klasik. Jaringan ini mendefinisikan pemetaan dan mempelajari nilai parameter, sehingga menghasilkan perkiraan fungsi terbaik
Apa yang dikatakan pembaca
"Kitab suci AI ... teks ini harus menjadi bacaan wajib bagi semua ilmuwan komputer data dan praktisi ML untuk mendapatkan pijakan yang tepat di bidang teknologi generasi mendatang yang berkembang pesat ini."
9. Kehidupan 3.0: Menjadi Manusia di Era Kecerdasan Buatan
via Amazon
Tentang buku ini
- Penulis: Max Tegmark
- Jumlah halaman: 364
- Perkiraan waktu membaca: 11 jam
- Tahun terbit: 2018
- Tingkat yang disarankan: Pembaca pemula, menengah, dan mahir
- Ulasan dan peringkat:
- 4.4/5 (Amazon)
- 4/5 (Goodreads)
Di antara Buku Terbaik Tahun Ini, Life 3.0: Menjadi Manusia di Era Kecerdasan Buatan menanyakan apakah kecerdasan super akan menjadi alat atau tuhan bagi kita. Penulis membawa Anda ke jantung pemikiran terbaru tentang AI dan membantu memisahkan mitos dari realitas dan utopia dari distopia.
Tegmark menjelaskan bagaimana otomatisasi dapat membantu kita meningkatkan kemakmuran tanpa membuat manusia kehilangan tujuan atau penghasilan. Dia mengeksplorasi cara-cara untuk memastikan bahwa sistem kecerdasan buatan di masa depan dapat menjalankan tugas tanpa mengalami kerusakan atau diretas.
"Masalah penyelarasan adalah tantangan utama dalam membangun AI yang sangat cerdas - bagaimana membuat mesin memahami apa yang kita inginkan dan membantu kita mencapainya, meskipun kita sendiri tidak tahu cara menentukan tujuan tersebut."_ - Max Tegmark
Kesimpulan utama
- Tahap pertama Kehidupan, Kehidupan 1.0, bersifat biologis; tahap kedua (Kehidupan 2.0) bersifat kultural; tahap ketiga (Kehidupan 3.0) adalah bentuk kehidupan teknologi dengan kemampuan untuk merancang perangkat lunak dan perangkat kerasnya
- Peran kesadaran dalam kecerdasan buatan dan implikasi etis dari penciptaan mesin yang sadar
Apa yang dikatakan pembaca
"Prolog fiksi dari buku non-fiksi ini membingkai pentingnya mengelola kemajuan menuju Kecerdasan Umum Buatan."
10 Jaringan Saraf Tiruan dan Pembelajaran Mendalam
Tentang buku ini
- Penulis(-penulis): Charu C. Aggarwal
- Jumlah halaman: 553
- Perkiraan waktu membaca: 14,8 jam
- Tahun terbit: 2023
- Tingkat yang disarankan: Pembaca pemula, menengah, dan mahir
- Ulasan dan peringkat:
- 4.1/5 13 ulasan
Neural Networks and Deep Learning mengambil pendekatan modern untuk pembelajaran mendalam sambil menyentuh model klasik. Penulis berpendapat bahwa teori dan cetak biru jaringan saraf sangat penting untuk memahami mata pelajaran yang kompleks seperti analisis prediktif dan arsitektur saraf dalam studi kasus yang berbeda.
Apa yang terjadi ketika model jaringan saraf berkinerja lebih baik daripada model pembelajaran mesin yang sudah jadi, dan mengapa melatih jaringan ini sulit?
Anda akan belajar bagaimana para insinyur membuat arsitektur neural untuk memecahkan masalah lain. Penulis berfokus pada ide-ide pembelajaran ML modern seperti transformer, mekanisme, dan model bahasa yang sudah terlatih.
"Aspek penting dari jaringan syaraf adalah penyimpanan data dan komputasi yang terintegrasi dengan erat. Sebagai contoh, state dalam neural network adalah jenis memori sementara, yang berperilaku seperti register yang selalu berubah di unit pemrosesan pusat komputer."_ - Charu C. Aggarwal
Kesimpulan utama
- Kekuatan dari model neural network juga merupakan kelemahan terbesarnya karena sering kali data training tidak sesuai dengan data training kecuali jika kita mendesain proses pembelajaran dengan hati-hati
- Metode ML konvensional menggunakan metode optimasi dan gradient-descent untuk mempelajari model yang diparameterkan. Sistem jaringan saraf tidak berbeda
Apa yang dikatakan pembaca
"Ini adalah salah satu dari sedikit buku bergaya akademis tentang pembelajaran mendalam, dan berfokus pada dasar-dasar subjek, termasuk teori dan aplikasi yang mendukung pembelajaran mendalam."
Temukan Kekuatan AI dengan ClickUp
Salah satu cara tercepat untuk mengimplementasikan AI dalam tugas sehari-hari Anda adalah dengan menggunakan ClickUp AI, yang ramah bagi pemula dan mudah digunakan.
Berikut adalah cara favorit kami untuk menggunakan ClickUp Alat kecerdasan buatan (AI) untuk memaksimalkan produktivitas:
Gunakan ClickUp AI untuk menulis lebih cepat dan menyempurnakan tulisan, tanggapan email, dan lainnya
- Alat AI yang dioptimalkan untuk setiap kasus penggunaan: ClickUp memiliki lebih dari 100Alat bantu AI untuk menulis dan manajemen proyek yang menangkap informasi yang dibutuhkan untuk memastikan hasil dengan kualitas terbaik. Sesuaikan output dengan input seperti nada dan kreativitas, dan format sebelumnya hasilnya dengan judul tebal dan tabel terstruktur
- Mengikuti percakapan: Pastikan tim jarak jauh Anda mengikuti berbagai diskusi denganAlat bantu pencatatan AI seperti ClickUp. ClickUp meringkas utas komentar diTugas ClickUp danClickUp Dokumen
Meringkas utas komentar yang panjang secara instan dengan satu klik tombol menggunakan ClickUp AI
- Bagikan ringkasan dengan cepat: Biarkan ClickUpGenerator konten AI meringkas dokumen yang panjang seperti laporan dan whitepaper, catatan rapat, dan makalah penelitian-dalam beberapa klik
- Hasilkan item tindakan secara instan: ClickUp AI berfungsi sebagaialat bantu pembuatan konten yang mengambil langkah selanjutnya dari agenda rapat dan benang merah serta menugaskan anggota tim tugas yang perlu mereka selesaikan
- Singkirkan blok penulis: Daripada menulis salinan Anda dari awal, gunakantemplat perintah AI gratis untuk membuat salinan yang terfokus pada laser untuk berbagai konteks dan skenario. Dari tanggapan pelanggan dan email orientasi hingga postingan blog dan keterangan media sosial, tulis semuanya menggunakan ClickUp
- Memudahkan visualisasi data:Visualisasi data adalah aplikasi AI yang sering diremehkan untuk membuka mitra tersembunyi dalam analisis data Anda. Dasbor ClickUp membantu Anda memvisualisasikan informasi, membangun skenario bisnis, dan mempersonalisasi visualisasi Anda
Mengawasi kesehatan proyek menggunakan analitik canggih dalam ClickUp
Hasil Terbaik Menggabungkan Pengetahuan Teoritis dengan Alat Praktis
Di satu sisi, buku-buku AI dalam daftar ini membantu Anda memahami dasar-dasar pembelajaran mesin, ilmu komputer, analisis prediktif, dan model pembelajaran dengan lebih baik.
Alat bantu seperti ClickUp AI membantu Anda meningkatkan produktivitas Anda, baik untuk posisi entry-level maupun C-suite.
Menggabungkan kedua pendekatan ini akan memberi Anda gambaran awal dan melihat aplikasi alat AI dalam praktiknya. Mendaftar untuk ClickUp dan mulailah menjelajahi bagaimana AI memungkinkan Anda menyelesaikan lebih banyak hal dalam waktu yang lebih singkat.