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了解人工智能的書(shū)籍(了解人工智能的書(shū)籍推薦)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于了解人工智能的書(shū)籍的問(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:
一、人工智能書(shū)單之(2)計(jì)算機(jī)視覺(jué)(上)
前面介紹了人工智能綜述相關(guān)的暢銷(xiāo)書(shū)以及經(jīng)典技術(shù)書(shū)籍和教程,全面接觸和了解人工智能的各個(gè)方面的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論,前沿技術(shù)和經(jīng)典算法,接下來(lái)就涉及到如何將人工智能應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中的技術(shù)方向,才是AI技術(shù)的重點(diǎn)所在。
前面介紹過(guò)人工智能應(yīng)用方向的幾個(gè)重要分支:
1. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)
2. 自然語(yǔ)言處理
3. 數(shù)據(jù)智能和BI
4. 知識(shí)和推理
5. 機(jī)器人學(xué)
這篇文章先從計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向介紹,因?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)是目前應(yīng)用最廣泛,也最重要的方向,比如我們現(xiàn)在到處都要的刷臉,視頻檢測(cè),也是未來(lái)自動(dòng)駕駛,機(jī)器人的重要基礎(chǔ)。不論是無(wú)人 汽車(chē) ,還是無(wú)人機(jī),自動(dòng)機(jī)器人,想要形成AI智能,并自主進(jìn)行行動(dòng)和完成任務(wù),首先需要學(xué)習(xí)人類(lèi)一樣從外界獲取各種信號(hào)的反饋,來(lái)指導(dǎo)下一步的動(dòng)作和決策,視覺(jué)信號(hào)是最直觀(guān),最有效,信息量最豐富的信號(hào)(語(yǔ)音信號(hào)是另一個(gè)直觀(guān)的輸入,相應(yīng)的語(yǔ)音信號(hào)處理和識(shí)別再單獨(dú)介紹),所以擁有計(jì)算機(jī)視覺(jué)CV是最基本的需求之一。
但是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的獲取并不容易,難點(diǎn)不在于如何獲取圖形,影像信號(hào),并進(jìn)行數(shù)字化,離散化,也不在于視頻大數(shù)據(jù)量的傳輸,存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)處理,真正的難點(diǎn)在于視覺(jué)理解,如何像人一樣從看到的東西中理解他看到的真正的含義,這是CV的終極目標(biāo)和努力方向,但是前面的問(wèn)題也需要逐一解決,所以CV基本包含的一系列的知識(shí)步驟,這其中最基礎(chǔ)的大學(xué)學(xué)科知識(shí)源于數(shù)字電路,數(shù)字信號(hào)處理,和離散數(shù)學(xué),其中進(jìn)一步也用到信息論,密碼學(xué),分布式網(wǎng)絡(luò),以及進(jìn)行視覺(jué)理解和認(rèn)知的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等統(tǒng)計(jì)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)。所以需要有一定的計(jì)算機(jī)理論和數(shù)學(xué)知識(shí)基礎(chǔ)為前提。
下面可以簡(jiǎn)化下,只專(zhuān)注于CV領(lǐng)域,一般我們的學(xué)習(xí)路徑包括:
數(shù)字圖像處理=》模式識(shí)別=》視頻編碼和識(shí)別=》計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論=》計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具
想要機(jī)器看到世界,先要看懂圖像:
一、數(shù)字圖像處理
數(shù)字圖像處理涉及到的重點(diǎn)知識(shí)包括:
(1)數(shù)字圖像表示
(2)各種圖像處理算法(濾鏡)
(3)圖像摳圖
(4)目標(biāo)檢測(cè)
(5)圖像渲染等
1. 國(guó)外電子與通信教材系列:數(shù)字圖像處理(第四版)
以及matlab的應(yīng)用實(shí)踐,matlab是這領(lǐng)域研究的必備工具
2. 數(shù)字圖像處理(MATLAB版)(第二版)(本科教學(xué)版)
二、模式識(shí)別
模式識(shí)別的目標(biāo)在于通過(guò)一系列監(jiān)督或非監(jiān)督的算法,來(lái)從各種信號(hào)中識(shí)別出有規(guī)律的模式,或者特定的模型,或者進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)等數(shù)字信號(hào)處理任務(wù),這對(duì)于人臉建模,識(shí)別,視頻目標(biāo)的識(shí)別,運(yùn)動(dòng)檢測(cè),活體檢測(cè)都是最基礎(chǔ)的算法支持。
常見(jiàn)的模式識(shí)別任務(wù)包括:分類(lèi)和識(shí)別
常用的模式識(shí)別方法偏重于無(wú)監(jiān)督的策略,自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和識(shí)別信息數(shù)據(jù)中存在的模式比如,聚類(lèi),主成分分析等。
也包括有監(jiān)督的SVM,以及基于概率的貝葉斯分類(lèi)器等統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。
還是先來(lái)經(jīng)典教材:
1. 模式識(shí)別(第四版)(修訂版)
2. 模式識(shí)別與智能計(jì)算 MATLAB技術(shù)實(shí)現(xiàn) 第4版
這是基于matlab的實(shí)現(xiàn)。
3. 模式識(shí)別(模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)(第4版))
側(cè)重機(jī)器學(xué)習(xí)的方法與模式識(shí)別的結(jié)合
三、數(shù)字視頻處理
(1)視頻編解碼:針對(duì)如何對(duì)較大的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,便于傳輸和保存,但是又不損失太多的精度導(dǎo)致視頻失真。
主流的視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)包括MPEG系列,ITU-T系列H.263,H.264,H.265,以及一些商用公司的算法標(biāo)準(zhǔn)。
視頻編解碼的目標(biāo)是既保證計(jì)算的實(shí)時(shí)性,又保證較小的信號(hào)損失。
(2)視頻目標(biāo)檢測(cè):用來(lái)從視頻實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中檢測(cè)出具有某種特征的物體,并在每一幀中進(jìn)行跟蹤,比如車(chē)牌抓拍識(shí)別,人臉檢測(cè),運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè),人流統(tǒng)計(jì)預(yù)警等。
(3)視頻合成:用于雙目視覺(jué)或多角度攝像機(jī)產(chǎn)生的多角度,甚至全維度的多路視頻輸入,如何通過(guò)對(duì)于同一時(shí)刻同一目標(biāo)場(chǎng)景,合成與人眼雙目所看的相似的視覺(jué)效果,或者形成全息影像的呈現(xiàn)。
簡(jiǎn)單推薦幾本教材。
1. 數(shù)字視頻處理(原書(shū)第2版)
2. 視頻編碼全角度詳解:AVS China、H.264/MPEG-4 PART10、HEVC、VP6、DIRAC、VC-1 [Video Coding Standard]
3. 多媒體技術(shù)教程(原書(shū)第2版)
二、誰(shuí)能推薦幾本關(guān)于人工智能的書(shū)籍
《人工智能——一種現(xiàn)代方法》 英國(guó),羅素 Artificial Intelligence A Modern Approach, Stuart Russell`Perter Norvig
三、人工智能技術(shù)入門(mén)該讀哪些書(shū)
中國(guó)人工智能發(fā)展迅猛,政府對(duì)人工智能也是很重視的。人工智能的專(zhuān)業(yè)方向有科學(xué)研究、工程開(kāi)發(fā)、計(jì)算機(jī)方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電氣自動(dòng)化、通信、機(jī)械制造,人工智能的前景雖然很好,但是它的難度系數(shù)很高,目前人工智能的人才需求量很大,相比于其他技術(shù)崗位,競(jìng)爭(zhēng)度降低,薪資相對(duì)來(lái)說(shuō)是較高的,因此,現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的大好時(shí)機(jī)。人工智能的發(fā)展前景還是很不錯(cuò)的,原因有幾點(diǎn),智能化是未來(lái)的重要趨勢(shì)之一、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然帶動(dòng)人工智能的發(fā)展、人工智能技術(shù)將成為職場(chǎng)人的必備技能之一。
目前,人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛的重視,我相信在未來(lái)的應(yīng)用前景也會(huì)更加廣泛。
四、關(guān)于計(jì)算機(jī)人工智能圖像識(shí)別入門(mén)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(mén)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(zhuān)家系統(tǒng)、不確定性管理技術(shù)、模糊專(zhuān)家系統(tǒng)、基于框架的專(zhuān)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)于了解人工智能的書(shū)籍相關(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。
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