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人工智能書(shū)籍推薦知乎（人工智能書(shū)籍推薦知乎）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-11 23:04:09 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 64 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)于人工智能書(shū)籍推薦知乎的問(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、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該看哪些書(shū)籍？
2、有哪些有關(guān)人工智能的好書(shū)值得推薦
3、想要學(xué)習(xí)人工智能，有推薦的書(shū)籍和課程么？
4、關(guān)于計(jì)算機(jī)人工智能圖像識(shí)別入門書(shū)籍

人工智能書(shū)籍推薦知乎（人工智能書(shū)籍推薦知乎）

一、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該看哪些書(shū)籍？

1、人工智能編程范例

如果您想接觸最新的人工智能技術(shù)，那么PeterNorvig寫(xiě)的人工智能編程范例將非常適合。

這被廣泛認(rèn)為是有史以來(lái)最好的編程書(shū)籍之一。實(shí)際的寫(xiě)作風(fēng)格很容易遵循。它會(huì)引導(dǎo)你在學(xué)習(xí)的過(guò)程中自我發(fā)現(xiàn)。而且例子也幫助你用最清晰的方式寫(xiě)出高質(zhì)量的LISP程序。

請(qǐng)注意，在打開(kāi)這本書(shū)之前，作者默認(rèn)你應(yīng)該有編程經(jīng)驗(yàn)。這并不是說(shuō)你要成為一個(gè)編程方面的專家，但如果你從來(lái)沒(méi)有寫(xiě)代碼(或者寫(xiě)的不太好)，那么你可能在學(xué)習(xí)的過(guò)程中遇到很多困難。

這本書(shū)長(zhǎng)達(dá)900多頁(yè)，但它仍然是無(wú)可爭(zhēng)議學(xué)習(xí)人工智能這一與機(jī)器學(xué)習(xí)非常相關(guān)的主題的最好的資源。

2、傻瓜機(jī)器學(xué)習(xí)

以前，我一直是討厭推薦“Fordummies”系列的書(shū)籍，因?yàn)樗鼈兌继^(guò)簡(jiǎn)單直白。但是，由于這本書(shū)的作者都是經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家，我決定破一次例。

即使是零基礎(chǔ)，傻瓜機(jī)器學(xué)習(xí)這本書(shū)也能讓讀者快速體驗(yàn)到機(jī)器學(xué)習(xí)的魅力。盡管書(shū)中的例子是用python語(yǔ)言寫(xiě)的，但是其實(shí)你并不需要了解python的語(yǔ)法。

在本書(shū)中，你將了解到機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史以及機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的不同。作者為我們?cè)敱M地講解了每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

在讀本書(shū)之前，你只需要一些數(shù)學(xué)和邏輯方面的基本知識(shí)，而并不需要編程的經(jīng)驗(yàn)。如果你在讀這本書(shū)前從沒(méi)接觸過(guò)算法，可能你會(huì)有點(diǎn)痛苦，不過(guò)仍然可以做一些互補(bǔ)的研究。

3、機(jī)器學(xué)習(xí)：用算法讓數(shù)據(jù)說(shuō)話

PeterFlach寫(xiě)的這本機(jī)器學(xué)習(xí)包含了很多機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際案例。我認(rèn)為這本書(shū)是為中高級(jí)開(kāi)發(fā)人員而寫(xiě)。他們可以用這本書(shū)鞏固機(jī)器學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)知識(shí)，因?yàn)檫@本書(shū)比其它書(shū)更詳細(xì)。

用這本書(shū)，你將利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)生成，分析和預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)模型。Peter闡述了自定義垃圾郵件過(guò)濾器如何工作，并且解釋了為何這種方法現(xiàn)在這么火。

從ROC分析開(kāi)始，后面的章節(jié)中會(huì)比之前深一些。

在每個(gè)知識(shí)點(diǎn)處，這本書(shū)都配有圖形、圖表的說(shuō)明。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)很寬的領(lǐng)域，而Peter通過(guò)例子的方式，分解了其中主要的部分。

如果你對(duì)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣，那么我極力推薦這本書(shū)，但是這有一個(gè)前提，那就是你有一定的背景知識(shí)。

4、Python機(jī)器學(xué)習(xí)

在我之前提到的書(shū)中，幾乎沒(méi)有限定語(yǔ)言的。而這本SebastianRaschka的450多頁(yè)的書(shū)將打破這一記錄。

對(duì)于想學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的python開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，這本是最好的導(dǎo)論。

很多人選擇python作為工具是因?yàn)閜ython語(yǔ)法簡(jiǎn)單，功能強(qiáng)大，而且像scikit-learn這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)類庫(kù)眾多。

這本書(shū)詳細(xì)地講解了scikit-learn，并引導(dǎo)我們應(yīng)用它來(lái)做數(shù)據(jù)分析。這本書(shū)的作者推崇在編寫(xiě)算法的同時(shí)進(jìn)行可視化。因此，你不僅能學(xué)到如何編寫(xiě)算法，還能學(xué)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。

總的來(lái)說(shuō)，這本書(shū)偏重技術(shù)，但是也不是專門為python專家寫(xiě)的。如果你對(duì)python語(yǔ)言很熟悉，最好還了解scikit-learn，那么這本書(shū)一定很適合你。

二、有哪些有關(guān)人工智能的好書(shū)值得推薦

機(jī)器學(xué)習(xí)

Programming Collective Intelligence

本書(shū)以機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算統(tǒng)計(jì)為主題背景，專門講述如何挖掘和分析Web上的數(shù)據(jù)和資源，如何分析用戶體驗(yàn)、市場(chǎng)營(yíng)銷、個(gè)人品味等諸多信息，并得出有用的結(jié)論，通過(guò)復(fù)雜的算法來(lái)從Web網(wǎng)站獲取、收集并分析用戶的數(shù)據(jù)和反饋信息，以便創(chuàng)造新的用戶價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。

全書(shū)內(nèi)容翔實(shí)，包括協(xié)作過(guò)濾技術(shù)（實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)產(chǎn)品推薦功能）、集群數(shù)據(jù)分析（在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)掘相似的數(shù)據(jù)子集）、搜索引擎核心技術(shù)（爬蟲(chóng)、索引、查詢引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)得出結(jié)論的優(yōu)化算法、貝葉斯過(guò)濾技術(shù)（垃圾郵件過(guò)濾、文本過(guò)濾）、用決策樹(shù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和決策建模功能、社交網(wǎng)絡(luò)的信息匹配技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用等。本書(shū)是Web開(kāi)發(fā)者、架構(gòu)師、應(yīng)用工程師等的絕佳選擇。

Machine Learning for Hackers

Machine Learning for Hackers （中文譯名：機(jī)器學(xué)習(xí)-實(shí)用案例解析）通過(guò)實(shí)例講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用R實(shí)現(xiàn)的，可以一邊學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)一邊學(xué)習(xí)R。這是一本實(shí)操型的書(shū)，重點(diǎn)放在講怎么用R做數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法更多的是通過(guò)黑箱的方式來(lái)講，強(qiáng)調(diào)input,output含義，弱化機(jī)器學(xué)習(xí)算法細(xì)節(jié)。文中基本都是通過(guò)case來(lái)講述怎么去解決問(wèn)題，并且提供了原始數(shù)據(jù)供自己分析。適合兩種人：

（1）有過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的一些理論，缺少案例練習(xí)

（2）只需掌握怎么用通用的機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的人，只希望知道機(jī)器學(xué)習(xí)算法的大致思想，不想詳細(xì)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法。

Machine Learning by Tom M Mitchell

《Machine Learning》展示了機(jī)器學(xué)習(xí)中核心的算法和理論，并闡明了算法的運(yùn)行過(guò)程。《Machine Learning》綜合了許多的研究成果，例如統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、哲學(xué)、信息論、生物學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算復(fù)雜性和控制論等，并以此來(lái)理解問(wèn)題的背景、算法和其中的隱含假定?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)》可作為計(jì)算機(jī)專業(yè) 本科生、研究生教材，也可作為相關(guān)領(lǐng)域研究人員、教師的參考書(shū)。

The Elements of Statistical Learning

《The Elements of Statistical Learning》介紹了這些領(lǐng)域的一些重要概念。盡管應(yīng)用的是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，但強(qiáng)調(diào)的是概念，而不是數(shù)學(xué)。許多例子附以彩圖?！禩he Elements of Statistical Learning》內(nèi)容廣泛，從有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)（預(yù)測(cè)）到無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，應(yīng)有盡有。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、分類樹(shù)和提升等主題，是同類書(shū)籍中介紹得最全面的。

計(jì)算和信息技術(shù)的飛速發(fā)展帶來(lái)了醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、財(cái)經(jīng)和營(yíng)銷等諸多領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)。理解這些數(shù)據(jù)是一種挑戰(zhàn)，這導(dǎo)致了統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域新工具的發(fā)展，并延伸到諸如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和生物信息學(xué)等新領(lǐng)域。許多工具都具有共同的基礎(chǔ)，但常常用不同的術(shù)語(yǔ)來(lái)表達(dá)。

Learning from Data

這是一門機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的入門課程，涵蓋其基本理論、算法及應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)及金融、醫(yī)藥、商業(yè)及科研應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)使得計(jì)算系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)如何通過(guò)數(shù)據(jù)中提取的信息執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)已成為當(dāng)下最熱門的研究領(lǐng)域之一，也是加州理工學(xué)院15個(gè)不同專業(yè)的本科生和研究生的研修課程。本課程在理論和實(shí)踐中保持平衡，并涵蓋了數(shù)學(xué)與啟發(fā)式方法。

Pattern Recognition and Machine Learning

這本書(shū)是機(jī)器學(xué)習(xí)的神作之一，必讀經(jīng)典！

人工智能

Artificial Intelligence: A Modern Approach

《Artificial Intelligence: A Modern Approach》以詳盡和豐富的資料，從理性智能體的角度，全面闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并深入介紹了各個(gè)主要的研究方向，是一本難得的綜合性教材。

Artificial Intelligence for Humans

這本書(shū)闡釋了基本的人工智能算法，如維度、距離度量、聚類、誤差計(jì)算和線性回歸等，用了豐富的案例進(jìn)行闡釋。需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

Paradigm of Artificial Intelligence Programming

本書(shū)介紹了出色的編程范式和基本的AI理論，是致力于人工智能領(lǐng)域的小伙伴的必讀之作。

Artificial Intelligence: A New Synthesis

本書(shū)提出了統(tǒng)一人工智能理論的新的集成方法，涵蓋了諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)，啟發(fā)式搜索，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。進(jìn)階選手必讀。

The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of Human Mind

在這部讓人腦洞大開(kāi)的圖書(shū)中，科技先鋒馬文·明斯基繼續(xù)了他極具創(chuàng)造力的研究，給我們呈現(xiàn)了一個(gè)全新的不可思議的人類大腦運(yùn)轉(zhuǎn)模式。

Artificial Intelligence (3rd Edition)

這是一本關(guān)于人工智能的入門書(shū)。沒(méi)有編程基礎(chǔ)的人也可以很容易地理解其中的解釋和概念?；睘楹?jiǎn)，但也包含了高層次的人工智能領(lǐng)域的探討。

三、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)專業(yè)，那你自學(xué)才可以的，如果你學(xué)的不是相關(guān)專業(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I(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)。

四、關(guān)于計(jì)算機(jī)人工智能圖像識(shí)別入門書(shū)籍

《人工智能智能系統(tǒng)指南》

Michael Negnevitsky所著的《人工智能智能系統(tǒng)指南（原書(shū)第3版）》是一本很好的人工智能入門書(shū)籍，內(nèi)容豐富、淺顯易懂。作者根據(jù)自己多年的教學(xué)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合實(shí)際代碼、圖示、案例等講解了人工智能的基本知識(shí)。全書(shū)共分10章，主要內(nèi)容包括：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、不確定性管理技術(shù)、模糊專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、混合智能系統(tǒng)、知識(shí)工程、數(shù)據(jù)挖掘等。另外，本書(shū)還提供了一個(gè)人工智能相關(guān)術(shù)語(yǔ)表和包含商業(yè)化的人工智能工具的附錄。

以上就是關(guān)于人工智能書(shū)籍推薦知乎相關(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，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。