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最新人工智能书单推荐
添加时间:2018-03-15
如果开始想学人工智能,该怎么入手
 
        人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,拥有一条自然、清晰的脉络。
        面对一个新兴的领域,既要有追逐前沿技术的勇气,也要有逻辑分析的冷静。想要学好人工智能,还是要从学习开始,希望这几本会给你带来帮助,或者说至少能让你明白,人工智能时代需要怎样的人。

《数学之美》吴军

        几年前,“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报,获得上百万次点击,得到读者高度评价。 正式出版前,吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍,为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力。 
  《数学之美》上市后深受广大读者欢迎,并荣获国家图书馆第八届文津图书奖。读者说,读了《数学之美》,才发现大学时学的数学知识,比如马尔科夫链、矩阵计算,甚到余弦函数原来都如此亲切,并且栩栩如生,才发现自然语言和信息处理这么有趣。 
  而今,数学在信息产业中的应用越来越广泛,因此,作者在第 二版中增加了一些内容,尤其是针对大数据和机器学习的内容,以便满足人们对当下技术的学习需求。
《机器学习》周志华

        《机器学习》是计算机科学与人工智能的重要分支领域。《机器学习》作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16章,大致分为3个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
        《机器学习》可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
《漫谈人工智能》集智俱乐部
 
     *受欢迎的科学探索群体——集智俱乐部首部科普著作
  全面涵盖人机交互、脑科学、计算心理学、系统科学、社会科学等前沿知识
  生动的文笔,精美的插图,数十位科学爱好者带你展开一场人工智能探索之旅
  制造出能够像人类一样思考的机器是人们长期以来的伟大梦想,也是当今科学发展的极致。从《终结者》《黑客帝国》《机器人瓦利》再到《超验骇客》,我们多数人对人工智能的认识还停留在好莱坞电影阶段,然而,人工智能作为一门计算机科学分支究竟是什么样的?目前发展到了什么阶段?能够战胜人类的终极AI机器真的会存在吗?
  从这本书中,你很快就会发现问题的答案。《科学的极致:漫谈人工智能》将全面介绍人工智能的发展历史、探究过程以及在各个领域的应用,以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。
  集智俱乐部是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者组成的团体,倡导以平等开放的态度、科学实证的精神进行跨学科的研究与交流,力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。这些令人崇敬的、充满激情与梦想的集智俱乐部成员将带你了解图灵机模型、冯?诺依曼计算机体系结构、怪圈与哥德尔定理、通用人工智能、深度学习、人类计算与自然语言处理,与你一起展开一场令人热血沸腾的科学之旅。
《机器学习实战》Peter Harrington

        机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 
  《机器学习实战》主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 
  《机器学习实战》通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高 级的功能,如汇总和简化等。
《TensorFlow 技术解析与实战》李嘉璇

        TensorFlow?是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高 级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等),并对MINIST数据集进行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。zui后,附录中列出一些可供参考的公开数据集,并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。   
        本书深入浅出,理论联系实际,实战案例新颖,基于zui新的TensorFlow 1.1版本,涵盖TensorFlow的新特性,非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读。
《统计学习方法》李航

        《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。

        特别是数学基础不好的,可以先看看吴军的《数学之美》,讲的比较通俗易懂。也可以边做边学,实践是检验真理的唯一标准,毕竟大多数人还是以工程实践为主,如果你想做研究理论的科学家,并不适合看本书。
 
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