人工智能领域图书(人工智能领域图书推荐)

星蕴 • 2024年09月04日 am 8:45:41 • 美股资讯 • 阅读 0

人工智能包括数学模型的书籍有哪些要求全面你说的太笼统了，人工智能的任何编码程序模型都离不开高科技附件，比如说，AR虚拟，VR实拟，3D打印，DIY机器人，Steam教学都是编码程序模型的高级教材，这几

人工智能包括数学模型的书籍有哪些要求全面

你说的太笼统了，人工智能的任何编码程序模型都离不开高科技附件，比如说，AR虚拟，VR实拟，3D打印，DIY机器人，Steam教学都是编码程序模型的高级教材，这几个你选择哪一个都可以，就看你需要哪一个，现在市场上这类的书籍都可以参考，都不是很全面的，但是这类的书籍会越来越多越来越完善！

人工智能入门书籍

人工智能技术入门（人工智能技术丛书）

机器学习算法竞赛实战kaggle、阿里天池、广告算法竞赛入门人工智能系统书籍

人工智能导论面向非计算机的人工智能入门书籍新一代信息技术丛书李德毅中国人工智能学会组编中

哪些编程语言适合人工智能

自谷歌的AI击败了一位围棋大师后，人工智能的概念轰轰烈烈出现，各种人工智能科技公司如雨后春笋般冒出。2017年年初BAT大佬们也纷纷出声看好人工智能未来发展，揭示了这些技术的发展潜力和将来可以如何发展的途径。

首先，你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。

其次，人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发。但相对，有些编程语言确实能够为开发人员节省时间及精力。

最后齿轮君将分别简单介绍一下每个编程语言的特点和优势，有需要的小伙伴可以从中选择。

人工智能领域里，编程语言中最常见的有：Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python。

LISP

Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为应人工智能而生的语言，是第一个声明式系内函数式程序设计语言，有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。加上垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

著名的AI专家彼得·诺维奇(PeterNorvig)在其《ArtificialIntelligence:Amodernapproach》一书中，详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一，感兴趣的朋友可以翻阅查看。

PROLOG

Prolog与Lisp能够有效结合，优势是解决“基于逻辑的问题”。因此，Prolog广泛应用于AI的expert系统，也可用于医疗项目的工作。

据《PrologProgrammingforArtificialIntelligence》一文介绍，Prolog一种逻辑编程语言，主要是对一些基本机制进行编程，对于AI编程十分有效，例如它提供模式匹配，自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。

但是Prolog学起来偏难。

C/C++

C/C++是世界上速度最快的面向对象编程语言，有技术工作者称他为猎豹般的速度。C/C++能够很好满足高执行速度要求，因此广泛应用于搜索引擎。

在AI项目中，C++可用于统计，如神经网络。另外算法也可以在C++被广泛地快速执行，游戏中的AI主要用C++编码，以便更快的执行和响应时间。

JAVA

Java也是AI项目不错的语言选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能。

虽然Java不具备LISP和Prolog的高级逻辑计算，又没有C／C++的高执行速度，但它可以被移植，能够很好的匹配程序，并且提供内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

另外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

PYTHON

Python是人工智能中最广泛使用的编程语言之一，本质为由LISP和JAVA编译的语言，可以无缝对接其它AI算法和结构。

Lips和Python非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。

并且，对于学习者来说，Python有大量的在线资源，也许算得上一个很好的优势。

其实在实际工作中，如果想成为专业的高级工程师，所有语言都必须了解，所有语言不是单独存在的。其它的具体看你所在的人工智能企业或所做的产品主要使用哪种语言，哪些语言作为辅助。

比如说，齿轮君的工程师们就曾使用Java为游戏行业的客户开发过人工智能游戏架构，也使用过Python作为主要语言为法律和医疗的客户们设计开发过智能系统。

学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些

机器学习给人类带来了不可思议的力量，得益于移动互联网和物联网的发展，机器学习正在以前所未有的速度改变人类的生活。

如今，但凡有些名气的科技公司都在发展机器学习和人工智能，后来者希望借助这个风口一举完成逆袭，巨头们希望在这个风口上提前卡位布局，进一步拉开与追随者的距离。

如今，机器学习和人工智能成为新宠，聪明人都渴望掌握一些相关的技术，以免被人工智能的浪潮淘汰。科技狂人马斯克在被问到自己的成功秘诀时说，读书，不停地读书。

读书使人进步，那么，对于机器学习和人工智能领域的初学者来说，哪些书是必读的呢？本文列出了有关机器学习和人工智能的最佳入门书籍，不分次序。希望它们能给您打开人工智能世界的大门。

机器学习

ProgrammingCollectiveIntelligence

本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。

全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。

MachineLearningforHackers

MachineLearningforHackers（中文译名：机器学习-实用案例解析）通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。这是一本实操型的书，重点放在讲怎么用R做数据挖掘，机器学习的算法更多的是通过黑箱的方式来讲，强调input,output含义，弱化机器学习算法细节。文中基本都是通过case来讲述怎么去解决问题，并且提供了原始数据供自己分析。适合两种人：

（1）有过机器学习的一些理论，缺少案例练习

（2）只需掌握怎么用通用的机器学习解决问题的人，只希望知道机器学习算法的大致思想，不想详细学习机器学习中的算法。

MachineLearningbyTomMMitchell

《MachineLearning》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《MachineLearning》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

TheElementsofStatisticalLearning

《TheElementsofStatisticalLearning》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《TheElementsofStatisticalLearning》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。

计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。

LearningfromData

这是一门机器学习（ML）的入门课程，涵盖其基本理论、算法及应用。机器学习是大数据及金融、医药、商业及科研应用的关键技术。机器学习使得计算系统能够自动学习如何通过数据中提取的信息执行目标任务。机器学习现已成为当下最热门的研究领域之一，也是加州理工学院15个不同专业的本科生和研究生的研修课程。本课程在理论和实践中保持平衡，并涵盖了数学与启发式方法。

PatternRecognitionandMachineLearning

这本书是机器学习的神作之一，必读经典！

人工智能

ArtificialIntelligence:AModernApproach

《ArtificialIntelligence:AModernApproach》以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。

ArtificialIntelligenceforHumans

这本书阐释了基本的人工智能算法，如维度、距离度量、聚类、误差计算和线性回归等，用了丰富的案例进行阐释。需要较好的数学基础。

ParadigmofArtificialIntelligenceProgramming

本书介绍了出色的编程范式和基本的AI理论，是致力于人工智能领域的小伙伴的必读之作。

ArtificialIntelligence:ANewSynthesis

本书提出了统一人工智能理论的新的集成方法，涵盖了诸如神经网络，计算机视觉，启发式搜索，贝叶斯网络等。进阶选手必读。

TheEmotionMachine:CommonsenseThinking,ArtificialIntelligenceandtheFutureofHumanMind

在这部让人脑洞大开的图书中，科技先锋马文·明斯基继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。

ArtificialIntelligence(3rdEdition)

这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人也可以很容易地理解其中的解释和概念。化繁为简，但也包含了高层次的人工智能领域的探讨。

有什么关于人工智能的入门书籍的

人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？

笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

1、《超级智能》

2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》

3、《智能时代》

4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》

人工智能领域图书(人工智能领域图书推荐)

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