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ai方面的書(shū)籍推薦（ai方面的書(shū)籍推薦有哪些）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 08:09:55 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 130 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于ai方面的書(shū)籍推薦的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、想要學(xué)習(xí)人工智能，有推薦的書(shū)籍和課程么？
2、有什么關(guān)于人工智能的入門(mén)書(shū)籍的
3、如何自學(xué)人工智能？
4、怎樣才能學(xué)好AI？

ai方面的書(shū)籍推薦（ai方面的書(shū)籍推薦有哪些）

一、想要學(xué)習(xí)人工智能，有推薦的書(shū)籍和課程么？

想要關(guān)于人工智能的書(shū)籍，是想要自學(xué)人工智能嗎？如果是自學(xué)的話，那需要學(xué)的是相關(guān)專(zhuān)業(yè)，那你自學(xué)才可以的，如果你學(xué)的不是相關(guān)專(zhuān)業(yè)的話，不建議你自學(xué)，還是比較建議找一些機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)的，因?yàn)樗麄兏鼘?zhuān)業(yè)，不但可以讓你更快速掌握相關(guān)的知識(shí)，并且培訓(xùn)的知識(shí)都以職場(chǎng)需要用為主，所以還是建議去機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)。畢竟大多數(shù)人學(xué)習(xí)以后還是會(huì)用來(lái)工作的。

由于人工智能技術(shù)是最近比較熱門(mén)的職業(yè)，所以學(xué)的人還是比較多的，至于學(xué)習(xí)的內(nèi)容是：

python基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算模塊

Python基礎(chǔ)語(yǔ)法科學(xué)計(jì)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(xué)知識(shí)

微積分基礎(chǔ)（導(dǎo)數(shù)的定義）線性代數(shù)基礎(chǔ) 多元函數(shù)微分學(xué) 線性代數(shù)高級(jí) 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(xiàng)式回歸

圖像識(shí)別原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)算法 OpenCV模塊古典目標(biāo)檢測(cè)算法現(xiàn)代目標(biāo)檢測(cè)算法

學(xué)習(xí)AI數(shù)學(xué)知識(shí)主要是掌握后面機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)，使得后面在理解算法推導(dǎo)的過(guò)程中游刃有余。如果朋友大學(xué)數(shù)學(xué)知識(shí)還未忘記或者研究生畢業(yè)，這一部分可以先跳過(guò)學(xué)習(xí)后面的知識(shí)。

除了上述之外，還有自然語(yǔ)言、海量數(shù)據(jù)挖掘工具等等，就不一一說(shuō)了，想要更詳細(xì)的課程可以到一些專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)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(fèi)的，可以先試著聽(tīng)一聽(tīng)，感覺(jué)感覺(jué)。

人工智能在近段時(shí)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(jī)，不想掃地了，有智能掃地機(jī)器人，工作累了，還有智能音箱可以緩解疲勞，這樣的生活沒(méi)人拒絕得了。也是因?yàn)楸桓篮玫纳钏?，現(xiàn)在很多的年輕人比較看好人工智能，也有很多人轉(zhuǎn)行人工智能，就比如說(shuō)一些剛剛大學(xué)畢業(yè)的學(xué)生和一些參加工作沒(méi)多久的人，還有一些研究生也都是比較看好這個(gè)職業(yè)的，因此，人工智能可以說(shuō)是一個(gè)比較有發(fā)展的職業(yè)。

二、有什么關(guān)于人工智能的入門(mén)書(shū)籍的

編程類(lèi)：Python和/或Matlab。

算法類(lèi)：機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等等

專(zhuān)業(yè)類(lèi)：自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，這些估計(jì)還要一些先修課的知識(shí)，比如概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)字圖像處理等等。

三、如何自學(xué)人工智能？

1. 尋找一些免費(fèi)的書(shū)籍。

Shival Gupta分享自己初學(xué)AI的經(jīng)驗(yàn)時(shí)，強(qiáng)調(diào)了熟悉基本AI術(shù)語(yǔ)和方法的重要性。尋找一些免費(fèi)的AI書(shū)籍作為自己學(xué)習(xí)人工智能的開(kāi)始，是正確的做法。

Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一書(shū)就很不錯(cuò)。本書(shū)不僅介紹了基本的人工智能概念和算法（專(zhuān)家系統(tǒng)、深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先搜索、知識(shí)表示等），而且還包括基礎(chǔ)知識(shí)如貝葉斯推理，一階邏輯，語(yǔ)言建模等。

對(duì)于那些對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫(xiě)的《深度學(xué)習(xí)》（自適應(yīng)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)系列）一書(shū)是不錯(cuò)的選擇。

此外，可以看看《Logic For Computer Science》這本免費(fèi)書(shū)，它解釋了計(jì)算機(jī)科學(xué)的數(shù)學(xué)邏輯，并強(qiáng)調(diào)了求解證明的算法方法。

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2.熟悉Python，（C / C ++）和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

人工智能從業(yè)者相信，任何主流語(yǔ)言和非主流語(yǔ)言都能應(yīng)用于AI / ML。最大的區(qū)別在于庫(kù)/工具的性能和可用性。

例如，C++的所有設(shè)置都優(yōu)于Java或Python，并幫助開(kāi)發(fā)人員最大化硬件的功能。另一方面，Python有一個(gè)非常好的FFI，并且經(jīng)常與C或C++結(jié)合使用。與此同時(shí)，Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些語(yǔ)言都有高質(zhì)量的庫(kù)，如何使用取決于你想要做什么。

一般的共識(shí)是，必須熟悉一些流行的語(yǔ)言，如Python，它有一個(gè)很好的工具箱/庫(kù)。

四、怎樣才能學(xué)好AI？

這兩年人工智能發(fā)展很快，從之前的谷歌AlphaGo機(jī)器人戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，到百度無(wú)人車(chē)，京東和亞馬遜的無(wú)人倉(cāng)庫(kù)分撥中心，還有很多人工智能的相關(guān)應(yīng)用，可見(jiàn)人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去進(jìn)行人工智能學(xué)習(xí)。人工智能學(xué)習(xí)路線推薦給你：

階段一是Python語(yǔ)言（用時(shí)5周，包括基礎(chǔ)語(yǔ)法、面向?qū)ο?、高?jí)課程、經(jīng)典課程）；階段二是Linux初級(jí)（用時(shí)1周，包括Linux系統(tǒng)基本指令、常用服務(wù)安裝）；階段三是Web開(kāi)發(fā)之Diango（5周+2周前端+3周diango）；階段四是Web開(kāi)發(fā)之Flask（用時(shí)2周）；

階段五是Web框架之Tornado（用時(shí)1周）；階段六是docker容器及服務(wù)發(fā)現(xiàn)（用時(shí)2周）；階段七是爬蟲(chóng)（用時(shí)2周）；階段八是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能（用時(shí)3周）。

在這里，小編還想給大家推薦一本人工智能學(xué)習(xí)必備書(shū)籍：《人工智能基礎(chǔ)教程(第2版)》系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、實(shí)現(xiàn)技術(shù)及其應(yīng)用，全面地反映了國(guó)內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的最新進(jìn)展和發(fā)展方向。

《人工智能基礎(chǔ)教程(第2版)》共18章，分為4個(gè)部分，第1部分是搜索與問(wèn)題求解，系統(tǒng)地?cái)⑹隽巳斯ぶ悄苤懈鞣N搜索方法求解的原理和方法；

第2部分為知識(shí)與推理，討論各種知識(shí)表示和處理技術(shù)、各種典型的推理技術(shù)，還包括非經(jīng)典邏輯推理技術(shù)和非協(xié)調(diào)邏輯推理技術(shù)；

第3部分為學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)，討論傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)；

第4部分為領(lǐng)域應(yīng)用，這些內(nèi)容能夠使讀者對(duì)人工智能的基本概念和人工智能系統(tǒng)的構(gòu)造方法有一個(gè)比較清楚的認(rèn)識(shí)，對(duì)人工智能研究領(lǐng)域里的最新成果有所了解。

《人工智能基礎(chǔ)教程(第2版)》強(qiáng)調(diào)先進(jìn)性、實(shí)用性和可讀性，可作為計(jì)算機(jī)、信息處理、自動(dòng)化和電信等it相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生學(xué)習(xí)人工智能的教材，也可供從事計(jì)算機(jī)科學(xué)研究、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的教學(xué)和科研人員參考。

以上就是關(guān)于ai方面的書(shū)籍推薦相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。