人工智能领域书籍推荐，人工智能领域书籍推荐知乎

星蕴 • 2024年10月14日 am 8:51:35 • 美股资讯 • 阅读 0

哪些人工智能书籍让你爱不释手我一般爱看小孩子看的书，觉得比较轻松愉快些，人工智能相关的，我也就看过少儿编程类的《奥拉学编程》、《编程真好玩》，都是通过小故事。小游戏讲述编程思维的重要性的，可以试试学人

哪些人工智能书籍让你爱不释手

我一般爱看小孩子看的书，觉得比较轻松愉快些，人工智能相关的，我也就看过少儿编程类的《奥拉学编程》、《编程真好玩》，都是通过小故事。小游戏讲述编程思维的重要性的，可以试试

学人工智能10本必看书

人工智能必看书籍有《智能的本质》，《科学+遇见人工智能》，《人工智能时代》，《人工智能简史》，《科技之巅》，《技术的潜能》，《深度学习精研（基于R语言）》等等。

2017年最新的人工智能类书籍有哪些

以下是我搜集的2017年最新的有关人工智能的书籍，分享给你：

1.《TensorFlow深度学习》

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《TensorFlow深度学习》（TensorFlowforDeepLearning）一书发布前两章，这并非正式版本，而是早期版本；书中内容还没有编辑，因而可能有些粗糙。该书的作者是BharathRamsundar和RezaBosaghZadeh，从线性回归到强化学习，该书介绍了如何利用TensorFlow进行深度学习研究，适合对两者感兴趣且有实操需求的读者。

2.《DeepLearning》

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《DeepLearning》这本书是由学界领军人物IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville合力打造，特斯拉的CEO马斯克曾经评价道：「《DeepLearning》由领域内三位专家合著，是该领域内唯一的综合性书籍。」《DeepLearning》中文版（印前版）正式发布。这本书适合于各类读者，尤其是学习机器学习的本科或研究生、深度学习和人工智能的研究者、或没有机器学习与统计背景的软件工程师。

3.《计算机科学的数学》

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谷歌与MIT联袂巨著：《计算机科学的数学》开放下载。该书用了千页的篇幅讲述了五大板块的内容。其中第一篇就由证明到数据型讲述了数学分析的基本内容，该篇幅为计算机科学的开发者们提供了宝贵的推理和逻辑演绎能力。随后在第二篇「结构」中，该书以数论开始讲述，首先就重点介绍了数论的主题整数集的性能，并由此衍生到计算机科学最基础的结构图论（Graphs）或者说是网络（networks）。在随后的两章节中，该书又向我们介绍了计算理论和概率论，这一部分在我们构建机器学习模型时十分重要和有效。

在该书中，作者在第四章着重介绍了对机器学习算法有重要作用的概率论，其中从概率论那一部分的目录和简介可以看出来作者主要讲述了基本的概率定义和数字特征与假设检验基础，随后由这些基本概率论的定义引出了统计学模型，包括中心极限定理，切比雪夫不等式和马尔可夫理论等重要内容。而这些统计学概念和模型却又正好是机器学习的方法基础。

4.《人工智能与游戏》

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由马耳他大学副教授、情感计算专家GeorgiosN.Yannakakis和纽约大学副教授、人工智能与游戏研究者JulianTogelius合著的《人工智能与游戏》一书发布了其第一版（草稿）。《人工智能与游戏》是一本综合性教科书，旨在介绍人工智能在游戏领域的应用和使用，以及人工智能如何使游戏变得更好。我们希望教育从业者和大学生会喜欢这本书，或者被用作游戏人工智能专业和从业者的学习教材。全书分为三个部分，共七章，分别从游戏人工智能的背景、游戏中的人工智能使用方法以及未来发展三个方面，为读者描绘了一幅游戏人工智能的全景图。

有什么自学人工智能的书可推荐

1、我买的第一本人工智能的书《ArtificialIntelligence:AModernApproach(3rdEdition)》。

这是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。

作为教材书，内容的广度毋庸置疑，深度稍显不足。

2、南大周志华教授《机器学习》，俗称西瓜书，国内最好的机器学习的入门书籍。

3、《深度学习》由三驾马车IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写。

第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；

第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；

第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

这是今年最畅销的深度学习的书。

4、《TheElementsofStatisticalLearning》作者:TrevorHastie/RobertTibshirani/JeromeFriedman。

三位作者在斯坦福开课的内容，书中基本囊括。

本书即大名鼎鼎的ESL，豆瓣评分9.4。

5、《PatternRecognitionandMachineLearning》作者ChristopherBishop

本书简称即大名鼎鼎的PRML，豆瓣9.5。

下面放个翻译版的电子书目录。

6.《统计学习方法》，作者是前华为诺亚方舟实验室首席科学家，现今日头条人工智能实验室主任李航。

7.《AnIntroductiontoStatisticalLearning》作者:GarethJames/DanielaWitten/TrevorHastie/RobertTibshirani

统计学习的入门书，通俗易懂，号称是ESL的入门版。

还有很多，但这么几本相信已经足够啃很久了。

视频：

1.如果能科学_上网，那么YouTube吧。

2.吴恩达教授创立的

网上学习全世界最好的课程。

温馨提示，需要英文基础。

3.斯坦福大学cs231n，cs224n等等。

推荐一个翻译。

温馨提示：网络上一些AI培训师的某些讲解完全是错的。

4.哔哩哔哩上李宏毅教授，林轩田教授的《机器学习》《深度学习》视频

个人非常喜欢两位教授的视频，数学推导详细到令人发指。

对您有帮助，请点赞支持，谢谢。

谁能推荐几本关于人工智能的书籍

以下是几本关于人工智能的推荐书籍：

1.《人工智能简史》：由RayKurzweil撰写，深入浅出地介绍了人工智能的历史、现状和未来发展趋势。

2.《人工智能：一种现代的方法》：由StuartRussell和PeterNorvig合著，是人工智能领域的经典教材，涵盖了人工智能的基本概念、算法和应用。

3.《深度学习》：由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville合著，详细介绍了深度学习的原理、方法和实践技巧。

4.《人工智能：一种现代的方法（中文版）》：是《人工智能：一种现代的方法》的中文翻译版，适合中文读者学习和理解。

5.《超级智能：人类的大脑与未来的人工智能》：由NickBostrom撰写，探讨了人工智能对人类社会和未来的影响，引发了深思。

这些书籍涵盖了人工智能的不同方面，从历史到算法，从基础到前沿，适合不同层次的读者阅读。

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