關于ai軟件的書籍推薦（關于ai軟件的書籍推薦）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于關于ai軟件的書籍推薦的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、假期歸來，有哪些編程書上了新書榜？

• 2、有什么介紹制作棋類游戲AI的書籍值得推薦？

• 3、想要學習人工智能，有推薦的書籍和課程么？

• 4、學習photoshop，AI，和CoreDraw好點的書介紹下?。?！

一、假期歸來，有哪些編程書上了新書榜？

新年小長假結束了，估計小伙伴們都已經(jīng)加到工作崗位啦，小編今天看了一眼計算機新書排行榜，一上周有這樣幾本書上榜?，F(xiàn)在就給大家來展示下。

1、機器學習的數(shù)學

一周新書榜第2。機器學習工程師們都應該閱讀的一本書。

豆瓣評論：

一本吃透機器學習的基礎良作

機器學習火了好幾年了，而且目測隨著5G和計算機算力的發(fā)展這個熱度還能持續(xù)好久，比如大數(shù)據(jù)、萬物互聯(lián)、深度學習、計算機視覺等等。大家都想搞懂機器學習并從中分一杯羹，但人類想要學會機器學習可比機器學會學習要難得多，因為高深的數(shù)學知識是每一個深入研究機器學習的人都繞不過去的坎兒。

這本書就是解決這個問題的，它從基礎的微積分、線性代數(shù)、概率論入手，延伸到優(yōu)化方法、隨機過程、圖論，并聯(lián)系他們所應用于的機器學習算法，給機器學習的入門打下了良好的基礎，因此非常推薦想要吃透機器學習的人好好讀讀這本書，而且這本書深入淺出，易于理解，對于新手確實是個不錯的選擇。

理論與實踐的結合，初學者和有經(jīng)驗者都能有的放矢

這本書雖然看目錄基本都是數(shù)學知識，但其實它非常重視理論與實踐的結合，在講解數(shù)學知識的同時也對其在機器學習上的實際應用進行了舉例說明，并附帶了Python代碼，讓數(shù)學不再是單純的數(shù)學，而是通向機器學習應用的大門。。 初學者可以從數(shù)學到算法再到代碼順著本書內(nèi)容一起學習，而有機器學習算法基礎的讀者完全可以先看應用，然后再對應著看每個應用中自己尚未理解的數(shù)學內(nèi)容，讓這本書發(fā)揮最大的效用。

2、敏捷測試實戰(zhàn)指南

• 從理論到實踐，全面講解微服務和敏捷模式下的軟件測試知識，
• 朱少民、茹炳晟等專家力薦的測試專家云層的Z新力作
• 提供完整代碼及容器化技術

本書主要介紹敏捷測試的流程方法及技術實踐過程。本書以當下主流的敏捷體系實踐為藍本，從用戶故事地圖開始逐步梳理迭代過程、構建迭代交付計劃，為研發(fā)域構建持續(xù)集成和持續(xù)發(fā)布流水線，從而進行特性分支開發(fā)，進一步完成主流微服務架構代碼編寫及分層自動化體系構建，配套基于容器化的管理維護體系，最終完成整個交付生存周期的知識體系梳理。本書可讓讀者清晰、完整地了解整個敏捷測試流程下的端到端過程，從而拓展眼界，逐步提升測試意識及能力，達到敏捷測試所需要的技術全棧要求。

本書適合測試人員、測試管理人員、程序員學習，還可作為高等院校相關專業(yè)師生的學習用書和培訓學校的教材。

3、零基礎學機器學習

• 人工智能教程書籍，深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習入門
• 基于python框架算法，入門必備小白書
• 課堂培訓配備豐富的實戰(zhàn)案例贈送全書實例源代碼

讀者評論

特別好的一本書。我買了以后當做小說讀，吃飯，睡覺前，連坐上廁所都愛不釋手。作者把機器學習寫的這么生動活潑，真是讓人理解起來一點都不費力。因為讀得太投入，連做夢都能到自己成了機器學習的程序猿高手了。很好奇作者是個怎樣的人，一定是個很幽默風趣高雅的攻城獅。我仔細端詳了作者的肖像畫，感覺似曾相識，畫像上的音容樣貌就跟我們身邊的你我他那樣真實。學習完這門書我覺得我去面試AI公司胸有成竹了，祝我早日拿到理想的工作崗位?。?！

本書通過AI“小白”小冰拜師程序員咖哥學習機器學習的對話展開，內(nèi)容輕松，實戰(zhàn)性強，主要包括機器學習快速上手路徑、數(shù)學和Python 基礎知識、機器學習基礎算法（線性回歸和邏輯回歸）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、經(jīng)典算法、集成學習、無監(jiān)督和半監(jiān)督等非監(jiān)督學習類型、強化學習實戰(zhàn)等內(nèi)容，以及相關實戰(zhàn)案例。本書所有案例均通過Python及Scikit-learn 機器學習庫和Keras 深度學習框架實現(xiàn)，同時還包含豐富的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

本書適合對AI 感興趣的程序員、項目經(jīng)理、在校大學生以及任何想以零基礎學機器學習的人，用以入門機器學習領域，建立從理論到實戰(zhàn)的知識通道。

精通Rust 第2版

讀者評論

很不錯，和國內(nèi)的其它書rust書不同，此書特別強調(diào)可操作性！例子都很好！透測?。?/p>

這本書很好，上來不是詳細介紹語法，而是給個初步印象，反而著重介紹相關工具，開發(fā)流程

細節(jié)留到后面。

本書內(nèi)容共17章，由淺入深地講解Rust相關的知識，涉及基礎語法、軟件包管理器、測試工具、類型系統(tǒng)、內(nèi)存管理、異常處理、高級類型、并發(fā)模型、宏、外部函數(shù)接口、網(wǎng)絡編程、HTTP、數(shù)據(jù)庫、WebAssembly、GTK+框架和GDB調(diào)試等重要知識點。

本書適合想學習Rust編程的讀者閱讀，希望讀者能夠?qū)、C++或者Python有一些了解。書中豐富的代碼示例和詳細的講解能夠幫助讀者快速上手，高效率掌握Rust編程。

值得反復推薦的書

代碼整潔之道

豆瓣評論

每個寫代碼的人都應該讀這本書，雖然書中的例子是Java，而我是用Python的，但不管對什么語言，對好代碼的要求是一致的。

平時在寫代碼的時候也會注意命名、格式……等問題，但只是自己摸索，有的地方似懂非懂，仿佛跟真相隔了一層紗。而這本書正是幫我捅破了這層紗，建立了我對好代碼的基本認識，讀了之后我在平時寫代碼的時候也會留心書中提到的要點。

成為更好的程序員

R離職前說起新公司，告訴我，他還未入職呢，項目經(jīng)理就讓他閱讀這本《代碼整潔之道》。我聽過哈哈一笑。這本書，我知道，但從來沒讀過。

一切都關于代碼，一切也都始于代碼。所以，十幾年前我就知道高質(zhì)量代碼的重要性，也明白優(yōu)秀程序員的產(chǎn)出要遠遠大于一般程序員。案頭也有幾本關于代碼的書，比如重構，比如《編寫可讀代碼的藝術》，其中的一些原則甚為通用，但我還是被這本CleanCode里面的內(nèi)容給震撼了，簡直字字珠璣。

重構 改善既有代碼的設計（第2版 平裝版）

豆瓣評論

經(jīng)典再版。翻開一看代碼，嗯？Javascript？！和第一版的Java代碼相比，第二版可謂誠意滿滿——緊跟時代修改了很多內(nèi)容，連使用的語言都換了……第6-12章是全書的精華部分，極具價值（示例代碼看看理解核心意思即可）

本書講述了為什么和怎樣對既有代碼的設計做出改善。第一章還是一如既往的爛，第二章泛泛而談。不過第三章，第五章和可以快速瀏覽的第六到第十二章都頗有價值。本書此次再版采用 JavaScript 改寫，但是跟第一版一樣，我不推薦去讀里面的代碼，太冗余了，而且很難跟讀者的實際情況共鳴。應該從經(jīng)手的實際的代碼出發(fā)，閱讀《重構》提出的手法的動機和做法，在實踐中嘗試。這樣，才是最好的使用這本書的方法。重構的重點不在于真的去掌握什么技巧，更重要的是去思考你的工作，思考你的代碼。

這本書的版本你讀者過哪一版？

世界軟件開發(fā)大師MartinFowler的另一本書也非常經(jīng)典

典型的方法論書籍只關注工具和技術，面向?qū)ο笊鐓^(qū)期望有一本書能夠突破這一局限，而這本開創(chuàng)性的著作正好滿足了這一需求。在本書中，作者關注的是面向?qū)ο蠓治龊驮O計的最終結果，也就是模型本身。作者在本書中分享了豐富的對象建模經(jīng)驗，以及識別重復問題并將其轉化為可復用的模型的敏銳洞察力，并給出了一系列來自不同領域（包括交易、測量、會計和組織關系等）的模式。

概念模式無法孤立地存在，基于這一認識，作者還給出了一系列“支持模式”。這些模式探討了如何將概念模型轉化為軟件，并使其適合于大型信息系統(tǒng)的架構。對每種模式的講解都包含了其背后的設計思路、應該（或不應該）使用這些模式的時機以及實現(xiàn)中的訣竅。本書中展示的例子構成了一本實用手冊，既包含有用的模型，又涵蓋對復用技能的深刻洞見，這些都有助于改進分析、建模和實現(xiàn)。

大家了解過哪些呢？歡迎評論留言~

（本文圖片與內(nèi)容均來自于網(wǎng)絡僅供參考，如涉及版權請留言，作者自行刪帖。）大家看后什么想法，歡迎吐槽留言。喜歡記得關注喲！小編會一如既往的給您共享各類文章，觀看辛苦了，祝您閱覽開心，每天有個好心境，健康日子每一天。

二、有什么介紹制作棋類游戲AI的書籍值得推薦？

棋類游戲AI的范圍還是挺廣的，這里推薦一本講解象棋和五子棋游戲的書籍《PC游戲編程》，這是王小春著作的一本書，里面講的基本上是中國象棋人機博弈和五子棋人機博弈方面的內(nèi)容，里面的算法結構相當經(jīng)典，你可以仔細研究研究。

三、想要學習人工智能，有推薦的書籍和課程么？

想要關于人工智能的書籍，是想要自學人工智能嗎？如果是自學的話，那需要學的是相關專業(yè)，那你自學才可以的，如果你學的不是相關專業(yè)的話，不建議你自學，還是比較建議找一些機構學習的，因為他們更專業(yè)，不但可以讓你更快速掌握相關的知識，并且培訓的知識都以職場需要用為主，所以還是建議去機構學習。畢竟大多數(shù)人學習以后還是會用來工作的。

由于人工智能技術是最近比較熱門的職業(yè)，所以學的人還是比較多的，至于學習的內(nèi)容是：

python基礎與科學計算模塊

Python基礎語法 科學計算模塊Numpy 數(shù)據(jù)處理分析模塊 數(shù)據(jù)可視化模塊

AI數(shù)學知識

微積分基礎（導數(shù)的定義） 線性代數(shù)基礎 多元函數(shù)微分學 線性代數(shù)高級 概率論 最優(yōu)化

線性回歸算法

多元線性回歸 梯度下降法 歸一化 正則化 Lasso回歸、Ridge回歸、多項式回歸

圖像識別原理到進階實戰(zhàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化 經(jīng)典卷積網(wǎng)絡算法 OpenCV模塊 古典目標檢測算法 現(xiàn)代目標檢測算法

學習AI數(shù)學知識主要是掌握后面機器學習算法、深度學習算法涉及的數(shù)學知識，使得后面在理解算法推導的過程中游刃有余。如果朋友大學數(shù)學知識還未忘記或者研究生畢業(yè)，這一部分可以先跳過學習后面的知識。

除了上述之外，還有自然語言、海量數(shù)據(jù)挖掘工具等等，就不一一說了，想要更詳細的課程可以到一些專業(yè)的機構了解一下?，F(xiàn)在網(wǎng)上不是有很多的課程嗎，有很多都是免費的，可以先試著聽一聽，感覺感覺。

人工智能在近段時間是較為受歡迎的，畢竟大家都是喜歡更為便利的生活，回家不想做飯了，有電飯煲，不想洗碗了，有洗碗機，不想掃地了，有智能掃地機器人，工作累了，還有智能音箱可以緩解疲勞，這樣的生活沒人拒絕得了。也是因為被更美好的生活所吸引，現(xiàn)在很多的年輕人比較看好人工智能，也有很多人轉行人工智能，就比如說一些剛剛大學畢業(yè)的學生和一些參加工作沒多久的人，還有一些研究生也都是比較看好這個職業(yè)的，因此，人工智能可以說是一個比較有發(fā)展的職業(yè)。

四、學習photoshop，AI，和CoreDraw好點的書介紹下?。。?/strong>