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人工智能實驗教材（人工智能實驗教材的配套積木）

發(fā)布時間：2023-05-20 04:19:14 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 88

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能實驗教材的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

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本文目錄:

人工智能有什么好的參考書么？
大數(shù)據(jù)專業(yè)系列教材，大數(shù)據(jù)專業(yè)應(yīng)該看什么書？
大學(xué)生零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)人工智能有什么推薦的教材？
為什么這么多人開始學(xué)Python？

人工智能實驗教材（人工智能實驗教材的配套積木）

人工智能有什么好的參考書么？

Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（無爭議的領(lǐng)域經(jīng)典）
Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 沒有影印的，但是網(wǎng)上能下到。經(jīng)典中的經(jīng)典。Pattern Classification 和這本書是兩本必讀之書?！禤attern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入淺出，手不釋卷。
推薦兩本有意思的書，
一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》
另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》
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<從CSDN上轉(zhuǎn)載的>

機器學(xué)習(xí)與人工智能學(xué)習(xí)資源導(dǎo)引

我經(jīng)常在 TopLanguage 討論組上推薦一些書籍，也經(jīng)常問里面的牛人們搜羅一些有關(guān)的資料，人工智能、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識發(fā)現(xiàn)（特別地，數(shù)據(jù)挖掘）、信息檢索這些無疑是 CS 領(lǐng)域最好玩的分支了（也是互相緊密聯(lián)系的），這里將最近有關(guān)機器學(xué)習(xí)和人工智能相關(guān)的一些學(xué)習(xí)資源歸一個類：

首先是兩個非常棒的 Wikipedia 條目，我也算是 wikipedia 的重度用戶了，學(xué)習(xí)一門東西的時候常常發(fā)現(xiàn)是始于 wikipedia 中間經(jīng)過若干次 google ，然后止于某一本或幾本著作。

第一個是“人工智能的歷史”（History of Artificial Intelligence），我在討論組上寫道：

而今天看到的這篇文章是我在 wikipedia 瀏覽至今覺得最好的。文章名為《人工智能的歷史》，順著 AI 發(fā)展時間線娓娓道來，中間穿插無數(shù)牛人故事，且一波三折大氣磅礴，可謂"事實比想象更令人驚訝"。人工智能始于哲學(xué)思辨，中間經(jīng)歷了一個沒有心理學(xué)（尤其是認知神經(jīng)科學(xué)的）的幫助的階段，僅通過牛人對人類思維的外在表現(xiàn)的歸納、內(nèi)省，以及數(shù)學(xué)工具進行探索，其間最令人激動的是 Herbert Simon （決策理論之父，諾獎，跨領(lǐng)域牛人）寫的一個自動證明機，證明了羅素的數(shù)學(xué)原理中的二十幾個定理，其中有一個定理比原書中的還要優(yōu)雅，Simon 的程序用的是啟發(fā)式搜索，因為公理系統(tǒng)中的證明可以簡化為從條件到結(jié)論的樹狀搜索（但由于組合爆炸，所以必須使用啟發(fā)式剪枝）。后來 Simon 又寫了 GPS （General Problem Solver），據(jù)說能解決一些能良好形式化的問題，如漢諾塔。但說到底 Simon 的研究畢竟只觸及了人類思維的一個很小很小的方面 —— Formal Logic，甚至更狹義一點 Deductive Reasoning （即不包含 Inductive Reasoning , Transductive Reasoning (俗稱 analogic thinking）。還有諸多比如 Common Sense、Vision、尤其是最為復(fù)雜的 Language 、Consciousness 都還謎團未解。還有一個比較有趣的就是有人認為 AI 問題必須要以一個物理的 Body 為支撐，一個能夠感受這個世界的物理規(guī)則的身體本身就是一個強大的信息來源，基于這個信息來源，人類能夠自身與時俱進地總結(jié)所謂的 Common-Sense Knowledge （這個就是所謂的 Emboddied Mind 理論。），否則像一些老兄直接手動構(gòu)建 Common-Sense Knowledge Base ，就很傻很天真了，須知人根據(jù)感知系統(tǒng)從自然界獲取知識是一個動態(tài)的自動更新的系統(tǒng)，而手動構(gòu)建常識庫則無異于古老的 Expert System 的做法。當然，以上只總結(jié)了很小一部分我個人覺得比較有趣或新穎的，每個人看到的有趣的地方不一樣，比如里面相當詳細地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的興衰。所以我強烈建議你看自己一遍，別忘了里面鏈接到其他地方的鏈接。

順便一說，徐宥同學(xué)打算找時間把這個條目翻譯出來，這是一個相當長的條目，看不動 E 文的等著看翻譯吧:)

第二個則是“人工智能”（Artificial Intelligence）。當然，還有機器學(xué)習(xí)等等。從這些條目出發(fā)能夠找到許多非常有用和靠譜的深入?yún)⒖假Y料。
然后是一些書籍

書籍：

1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入門好書，培養(yǎng)興趣是最重要的一環(huán)，一上來看大部頭很容易被嚇走的:P

2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（無爭議的領(lǐng)域經(jīng)典）。

3. 《The Elements of Statistical Learning》，數(shù)學(xué)性比較強，可以做參考了。

4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然語言處理領(lǐng)域公認經(jīng)典。

5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，華裔科學(xué)家寫的書，相當深入淺出。

6. 《Managing Gigabytes》，信息檢索好書。

7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，參考書吧，比較深。

相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（參考書，不適合拿來通讀）：

1. 線性代數(shù)：這個參考書就不列了，很多。

2. 矩陣數(shù)學(xué)：《矩陣分析》，Roger Horn。矩陣分析領(lǐng)域無爭議的經(jīng)典。

3. 概率論與統(tǒng)計：《概率論及其應(yīng)用》，威廉·費勒。也是極牛的書，可數(shù)學(xué)味道太重，不適合做機器學(xué)習(xí)的。于是討論組里的 Du Lei 同學(xué)推薦了《All Of Statistics》并說到

機器學(xué)習(xí)這個方向，統(tǒng)計學(xué)也一樣非常重要。推薦All of statistics，這是CMU的一本很簡潔的教科書，注重概念，簡化計算，簡化與Machine Learning無關(guān)的概念和統(tǒng)計內(nèi)容，可以說是很好的快速入門材料。

4. 最優(yōu)化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非線性規(guī)劃的參考書?！禖onvex Optimization》凸優(yōu)化的參考書。此外還有一些書可以參考 wikipedia 上的最優(yōu)化方法條目。要深入理解機器學(xué)習(xí)方法的技術(shù)細節(jié)很多時候（如SVM）需要最優(yōu)化方法作為鋪墊。

王寧同學(xué)推薦了好幾本書：

《Machine Learning, Tom Michell》, 1997.
老書，牛人?，F(xiàn)在看來內(nèi)容并不算深，很多章節(jié)有點到為止的感覺，但是很適合新手（當然，不能"新"到連算法和概率都不知道）入門。比如決策樹部分就很精彩，并且這幾年沒有特別大的進展，所以并不過時。另外，這本書算是對97年前數(shù)十年機器學(xué)習(xí)工作的大綜述，參考文獻列表極有價值。國內(nèi)有翻譯和影印版，不知道絕版否。

《Modern Information Retrieval, Ricardo Baeza-Yates et al》. 1999
老書，牛人。貌似第一本完整講述IR的書?？上R這些年進展迅猛，這本書略有些過時了。翻翻做參考還是不錯的。另外，Ricardo同學(xué)現(xiàn)在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的頭頭。

《Pattern Classification (2ed)》, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork
大約也是01年左右的大塊頭，有影印版，彩色。沒讀完，但如果想深入學(xué)習(xí)ML和IR，前三章（介紹，貝葉斯學(xué)習(xí)，線性分類器）必修。

還有些經(jīng)典與我只有一面之緣，沒有資格評價。另外還有兩本小冊子，論文集性質(zhì)的，倒是講到了了不少前沿和細節(jié)，諸如索引如何壓縮之類?？上嗣?，又被我壓在箱底，下次搬家前怕是難見天日了。

（呵呵，想起來一本：《Mining the Web - Discovering Knowledge from Hypertext Data》）

說一本名氣很大的書：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。Weka 的作者寫的?？上?nèi)容一般。理論部分太單薄，而實踐部分也很脫離實際。DM的入門書已經(jīng)不少，這一本應(yīng)該可以不看了。如果要學(xué)習(xí)了解 Weka ，看文檔就好。第二版已經(jīng)出了，沒讀過，不清楚。

信息檢索方面，Du Lei 同學(xué)再次推薦：

信息檢索方面的書現(xiàn)在建議看Stanford的那本《Introduction to Information Retrieval》，這書剛剛正式出版，內(nèi)容當然up to date。另外信息檢索第一大牛Croft老爺也正在寫教科書，應(yīng)該很快就要面世了。據(jù)說是非常pratical的一本書。

對信息檢索有興趣的同學(xué)，強烈推薦翟成祥博士在北大的暑期學(xué)校課程，這里有全slides和閱讀材料：http://net.pku.edu.cn/~course/cs410/schedule.html

maximzhao 同學(xué)推薦了一本機器學(xué)習(xí)：

加一本書：Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 沒有影印的，但是網(wǎng)上能下到。經(jīng)典中的經(jīng)典。Pattern Classification 和這本書是兩本必讀之書。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入淺出，手不釋卷。
最后，關(guān)于人工智能方面（特別地，決策與判斷），再推薦兩本有意思的書，

一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》

另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》

不同于計算機學(xué)界所采用的統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法，這兩本書更多地著眼于人類實際上所采用的認知方式，以下是我在討論組上寫的簡介：

這兩本都是德國ABC研究小組（一個由計算機科學(xué)家、認知科學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家、經(jīng)濟學(xué)家、數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家等組成的跨學(xué)科研究團體）集體寫的，都是引起領(lǐng)域內(nèi)廣泛關(guān)注的書，尤其是前一本，后一本則是對 Herbert Simon （決策科學(xué)之父，諾獎獲得者）提出的人類理性模型的擴充研究），可以說是把什么是真正的人類智能這個問題提上了臺面。核心思想是，我們的大腦根本不能做大量的統(tǒng)計計算，使用fancy的數(shù)學(xué)手法去解釋和預(yù)測這個世界，而是通過簡單而魯棒的啟發(fā)法來面對不確定的世界（比如第一本書中提到的兩個后來非常著名的啟發(fā)法：再認啟發(fā)法（cognition heuristics）和選擇最佳（Take the Best）。當然，這兩本書并沒有排斥統(tǒng)計方法就是了，數(shù)據(jù)量大的時候統(tǒng)計優(yōu)勢就出來了，而數(shù)據(jù)量小的時候統(tǒng)計方法就變得非常糟糕；人類簡單的啟發(fā)法則充分利用生態(tài)環(huán)境中的規(guī)律性（regularities），都做到計算復(fù)雜性小且魯棒。

關(guān)于第二本書的簡介：

1. 誰是 Herbert Simon

2. 什么是 Bounded Rationality

3. 這本書講啥的：

我一直覺得人類的決策與判斷是一個非常迷人的問題。這本書簡單地說可以看作是《決策與判斷》的更全面更理論的版本。系統(tǒng)且理論化地介紹人類決策與判斷過程中的各種啟發(fā)式方法（heuristics）及其利弊（為什么他們是最優(yōu)化方法在信息不足情況下的快捷且魯棒的逼近，以及為什么在一些情況下會帶來糟糕的后果等，比如學(xué)過機器學(xué)習(xí)的都知道樸素貝葉斯方法在許多情況下往往并不比貝葉斯網(wǎng)絡(luò)效果差，而且還速度快；比如多項式插值的維數(shù)越高越容易 overfit，而基于低階多項式的分段樣條插值卻被證明是一個非常魯棒的方案）。

在此提一個書中提到的例子，非常有意思：兩個團隊被派去設(shè)計一個能夠在場上接住拋過來的棒球的機器人。第一組做了詳細的數(shù)學(xué)分析，建立了一個相當復(fù)雜的拋物線近似模型（因為還要考慮空氣阻力之類的原因，所以并非嚴格拋物線），用于計算球的落點，以便正確地接到球。顯然這個方案耗資巨大，而且實際運算也需要時間，大家都知道生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中生物電流傳輸只有百米每秒之內(nèi)，所以 computational complexity 對于生物來說是個寶貴資源，所以這個方案雖然可行，但不夠好。第二組則采訪了真正的運動員，聽取他們總結(jié)自己到底是如何接球的感受，然后他們做了這樣一個機器人：這個機器人在球拋出的一開始一半路程啥也不做，等到比較近了才開始跑動，并在跑動中一直保持眼睛于球之間的視角不變，后者就保證了機器人的跑動路線一定會和球的軌跡有交點；整個過程中這個機器人只做非常粗糙的軌跡估算。體會一下你接球的時候是不是眼睛一直都盯著球，然后根據(jù)視線角度來調(diào)整跑動方向？實際上人類就是這么干的，這就是 heuristics 的力量。

相對于偏向于心理學(xué)以及科普的《決策與判斷》來說，這本書的理論性更強，引用文獻也很多而經(jīng)典，而且與人工智能和機器學(xué)習(xí)都有交叉，里面也有不少數(shù)學(xué)內(nèi)容，全書由十幾個章節(jié)構(gòu)成，每個章節(jié)都是由不同的作者寫的，類似于 paper 一樣的，很嚴謹，也沒啥廢話，跟《Psychology of Problem Solving》類似。比較適合 geeks 閱讀哈。

另外，對理論的技術(shù)細節(jié)看不下去的也建議看看《決策與判斷》這類書（以及像《別做正常的傻瓜》這樣的傻瓜科普讀本），對自己在生活中做決策有莫大的好處。人類決策與判斷中使用了很多的 heuristics ，很不幸的是，其中許多都是在適應(yīng)幾十萬年前的社會環(huán)境中建立起來的，并不適合于現(xiàn)代社會，所以了解這些思維中的缺點、盲點，對自己成為一個良好的決策者有很大的好處，而且這本身也是一個非常有趣的領(lǐng)域。

（完）

大數(shù)據(jù)專業(yè)系列教材，大數(shù)據(jù)專業(yè)應(yīng)該看什么書？

目前，全國高?？倲?shù)477所“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，累計30所“大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用”專業(yè)，成功高?？倲?shù)超過409所。
但由于大數(shù)據(jù)專業(yè)是以軟硬件融合、數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)技術(shù)為特色的新型復(fù)合型專業(yè)，許多高校在專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)方面面臨挑戰(zhàn)，教材選用成為許多高校的頭疼問題。
在深入調(diào)研以上情況后，清華大學(xué)博士、中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用聯(lián)盟人工智能專家委員會主任、云創(chuàng)大數(shù)據(jù)總裁劉鵬教授在業(yè)內(nèi)很早就開始著手策劃，聯(lián)合國內(nèi)多所高校從事一線教育科研任務(wù)的專業(yè)教師相繼擔任主編，《高級大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)叢書》
在大數(shù)據(jù)教學(xué)中，本科院校實踐教學(xué)注重系統(tǒng)性，偏重新技術(shù)的應(yīng)用，且對工程實踐能力要求較高。
為此，劉鵬教授帶領(lǐng)團隊花了一年的時間編寫了《高級大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)叢書》( 《云計算》、《大數(shù)據(jù)》、《深度學(xué)習(xí)》、《大數(shù)據(jù)庫》、《數(shù)據(jù)挖掘》、0755-0755 )
其中，《Python程序設(shè)計》多年來一直處于我國計算機圖書被引量的前列，據(jù)網(wǎng)絡(luò)對微信公眾號( cnkipj ) 《大數(shù)據(jù)可視化》的評價，2010年至2014年《大數(shù)據(jù)實驗手冊》
《大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才培養(yǎng)系列教材》( 《虛擬化與容器》、《云計算》、《【工學(xué)】高被引圖書前三甲，你讀過嗎？》、《云計算》、《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》、0755-79055- )
內(nèi)容從簡單到復(fù)雜，既遵循理論到實踐的學(xué)習(xí)過程，也遵循系統(tǒng)而廣的原則。
清華大學(xué)出版社王編輯說：“劉鵬教授的這個教材選題很獨特，考慮到未來高職高專大數(shù)據(jù)人才的就業(yè)需求，他選擇了一個非常有特色的選題。
”
從業(yè)內(nèi)高校的大數(shù)據(jù)教材來看，理論知識過于復(fù)雜高深，與教學(xué)實際不契合，或者實踐部分過于簡略，學(xué)生學(xué)完往往也會感到一頭霧水。
《高級大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)叢書》和《大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才培養(yǎng)系列教材》大相徑庭，符合教師教育實際和學(xué)生實踐實驗，一經(jīng)推出，就受到高校的廣泛關(guān)注和采用。
師生們普遍對它給予了很高的評價。 ——不僅與教學(xué)實際相符，理論部分和實踐部分比例分配合理，大量實驗提高了學(xué)生動手能力，大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)不再是“紙上談兵”。
大數(shù)據(jù)教育特別注重實踐，除了兩套教材外，針對目前大數(shù)據(jù)教育實踐教學(xué)中師資力量不足、實驗環(huán)境薄弱、實驗數(shù)據(jù)缺乏等問題，劉鵬教授帶領(lǐng)云創(chuàng)大數(shù)據(jù)技術(shù)團隊，與備受高中老師好評的教師教育和教材進行了配套
師資培訓(xùn)
三年來，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)(工信部教育與考試中心授權(quán)的“工業(yè)和信息化人才培養(yǎng)工程訓(xùn)練基地”)連續(xù)舉辦了幾十期大數(shù)據(jù)/人工智能實戰(zhàn)培訓(xùn)班，培訓(xùn)班全部采用實習(xí)方式，大大提高了參訓(xùn)老師的實戰(zhàn)能力，各期訓(xùn)練有求必應(yīng)
全國2000多所高校的5000多名老師能夠參加并接受培訓(xùn)，老師們普遍反饋，對未來的教育和人才培養(yǎng)方面有很大啟發(fā)，云創(chuàng)舉辦的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)培訓(xùn)班也在教育領(lǐng)域引起了強烈反響。
此外，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)優(yōu)秀講師和技術(shù)人員還將定期或不定期赴合作高校開展包括教育、實驗人員教育指導(dǎo)在內(nèi)的培訓(xùn)服務(wù)。
2016年12月-2017年1月，多次舉辦高中(高職)大數(shù)據(jù)教師免費培訓(xùn)班
2017年1月，百所高中老師齊聚二期高中(高職)大數(shù)據(jù)教師免費培訓(xùn)班
2017年4月，全國千所高校大數(shù)據(jù)教師免費講習(xí)班在南京舉行
2018年5月，2018信息技術(shù)新工科產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟大數(shù)據(jù)技術(shù)師資培訓(xùn)班舉辦
2018年9-10月，第二屆全國高校大數(shù)據(jù)人工智能教師實戰(zhàn)免費培訓(xùn)班舉辦三期
2019年1月，2019年全國高校大數(shù)據(jù)人工智能師資培訓(xùn)實戰(zhàn)免費培訓(xùn)班連續(xù)舉辦兩期
2019年3月，2019大數(shù)據(jù)人工智能師資培訓(xùn)班在南京舉辦
2019年6月，2019云計算免費培訓(xùn)班在南京舉辦
2019年7月，2019年全國高校大數(shù)據(jù)人工智能師資培訓(xùn)實戰(zhàn)免費培訓(xùn)班(第三期)舉辦
云創(chuàng)大數(shù)據(jù)持續(xù)的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)訓(xùn)練，一方面為高中老師提供了與專家討論、同事交流、向?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗豐富的講師學(xué)習(xí)的機會，另一方面也一步步突破了Hadoop、Spark、Python語言、Scala等多個大數(shù)據(jù)實驗
大數(shù)據(jù)實驗室
大數(shù)據(jù)實驗室建設(shè)方案基于云提供的大數(shù)據(jù)實驗一體化計算機和大數(shù)據(jù)實驗平臺建設(shè)，采用Docker容器技術(shù)，為用戶提供大數(shù)據(jù)實驗服務(wù)，實現(xiàn)大量用戶同時在線實驗避免相互干擾，同時提供實驗手冊、課程資源、教學(xué)視頻、考試系統(tǒng)等，方便高校師生在平臺上開展大數(shù)據(jù)教學(xué)和實驗。
今年5月，大數(shù)據(jù)實驗平臺再次迎來更新，改版用戶界面，優(yōu)化系統(tǒng)資源使用，增加實驗內(nèi)容，豐富實驗形式，擴充題庫，完善教材與實驗內(nèi)容的映射，增錄實驗操作視頻集成了商業(yè)智能實踐教學(xué)子系統(tǒng)，基礎(chǔ)鏡像速度也得到了極大優(yōu)化，一鍵營造環(huán)境只需十幾秒鐘。
目前，大數(shù)據(jù)實驗平臺已更新為400個大數(shù)據(jù)實驗。
操作簡便，實戰(zhàn)效果顯著，大數(shù)據(jù)實驗平臺依托貴州大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、山東理工大學(xué)、鄭州大學(xué)、河南農(nóng)業(yè)大學(xué)、成都理工大學(xué)、西南大學(xué)、重慶師范大學(xué)、重慶工商大學(xué)、陜西師范大學(xué)、寧夏大學(xué)、南京財經(jīng)大學(xué)、金陵科技學(xué)院、天津農(nóng)學(xué)院、鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院
值得一提的是，鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院作為民辦三大高校，自天驕數(shù)據(jù)實驗平臺落地以來，在課堂教學(xué)、實驗拓展、課程體系建設(shè)等諸多方面屢創(chuàng)新成果。
目前，大數(shù)據(jù)實驗室是該校利用率最高的實驗室，一直排到周日。
這所學(xué)校信息工程學(xué)院的計算機科學(xué)和軟件工程兩個專業(yè)分別有250名學(xué)生和學(xué)院其他專業(yè)的800多名學(xué)生在這個平臺上接受了嚴格的訓(xùn)練。
使用該平臺畢業(yè)的學(xué)生工資水平遠遠超過普通專業(yè)大學(xué)畢業(yè)生，直接帶動了學(xué)生就業(yè)率和學(xué)校影響力的同步提高。
無論是教材體系、師資培訓(xùn)，還是大數(shù)據(jù)實驗室建設(shè)，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)都在教育領(lǐng)域穩(wěn)步發(fā)展，擁有雄厚的技術(shù)優(yōu)勢和優(yōu)質(zhì)資源。
熱忱歡迎廣大高校、教育機構(gòu)及各企事業(yè)單位與云創(chuàng)業(yè)開展多方面交流合作，共同探討大數(shù)據(jù)建設(shè)相關(guān)領(lǐng)域，培養(yǎng)越來越多大數(shù)據(jù)優(yōu)秀人才，為行業(yè)發(fā)展作出貢獻。
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2 .關(guān)注“云創(chuàng)大數(shù)據(jù)( cStor_cn )”，在微信后臺回復(fù)“PPT”，獲取網(wǎng)盤全套資源下載鏈接
自考/成考有疑問、不知道自考/成考考點內(nèi)容、不清楚當?shù)刈钥?成考政策，點擊底部咨詢官網(wǎng)老師，免費領(lǐng)取復(fù)習(xí)資料：https://www.87dh.com/xl/

大學(xué)生零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)人工智能有什么推薦的教材？

一入IT深似海
1、《Python編程：從入門到實踐》（作者：Eric Matthes）：Python是人工智能領(lǐng)域最常用的編程語言之一，這本書可以幫助您快速入門Python編程，并了解如何將其應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。
2、《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》（作者：Peter Harrington）：這本書介紹了一些流行的機器學(xué)習(xí)算法，并提供了實用的代碼示例，可以幫助您快速上手機器學(xué)習(xí)。
3、《深度學(xué)習(xí)入門》（作者：齋藤康毅）：深度學(xué)習(xí)是當前人工智能領(lǐng)域最熱門的方向之一，這本書可以幫助您了解深度學(xué)習(xí)的基本概念和常用算法，并提供了實用的代碼示例。
4、《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》（作者：李航）：這本書是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教材之一，介紹了機器學(xué)習(xí)的基本理論和方法，并提供了實用的代碼實現(xiàn)。

人工智能實驗教材（人工智能實驗教材的配套積木）

為什么這么多人開始學(xué)Python？

1.Python將納入浙江省高考！從2018年開始，編程（Python語言）正式升級為浙江、山東等地的高考科目，技術(shù)科目跟物理、化學(xué)等科目并列；
2.Python 將加入全國計算機等級考試！從2018年9月開始，全國計算機二級考試新增“Python語言程序設(shè)計”科目；
3.Python納入山東省的小學(xué)教材，從小學(xué)就開始學(xué)編程了；
4.前段時間，網(wǎng)上流傳一組《人工智能實驗教材》的圖片，照片火起來的原因是教材是為幼兒園的小朋友們設(shè)計的！
Python列入小學(xué)、初高中必修課程已不是什么新鮮事了，現(xiàn)在Python又開始“入侵”幼兒園了，有網(wǎng)友調(diào)侃道：看來Python將陪你從幼兒園到大學(xué)，不會Python將可能成為新時代的“文盲”。
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，各行各業(yè)正逐漸被智能機器所取代，為了應(yīng)對被取代的風險，越來越多的人開始學(xué)習(xí)編程。最近一年，似乎要開始進入全民Python編程的時代了。
曾有麥肯錫牛人在網(wǎng)上發(fā)帖，如果能回答Python的相關(guān)問題，將很樂意提供內(nèi)推。
在剛過去的2018年三大語言榜單中，Python也早就陸續(xù)登上了IEEE、PYPL排行榜單之首，在TIOBE也只暫時屈居亞軍。
2018年P(guān)ython在IEEE Spectrum年度編程語言排行榜的總排行、發(fā)展趨勢、就業(yè)市場需求、開源領(lǐng)域均年度排行第一。

以上就是關(guān)于人工智能實驗教材相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。