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ai方面的書籍推薦(ai方面的書籍推薦有哪些)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于ai方面的書籍推薦的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、想要學(xué)習(xí)人工智能,有推薦的書籍和課程么?
想要關(guān)于人工智能的書籍,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,并且培訓(xùn)的知識都以職場需要用為主,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)以后還是會用來工作的。
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
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 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)檢測算法 現(xiàn)代目標(biāo)檢測算法
學(xué)習(xí)AI數(shù)學(xué)知識主要是掌握后面機(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,使得后面在理解算法推導(dǎo)的過程中游刃有余。如果朋友大學(xué)數(shù)學(xué)知識還未忘記或者研究生畢業(yè),這一部分可以先跳過學(xué)習(xí)后面的知識。
除了上述之外,還有自然語言、海量數(shù)據(jù)挖掘工具等等,就不一一說了,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。現(xiàn)在網(wǎng)上不是有很多的課程嗎,有很多都是免費(fèi)的,可以先試著聽一聽,感覺感覺。
人工智能在近段時間是較為受歡迎的,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,就比如說一些剛剛大學(xué)畢業(yè)的學(xué)生和一些參加工作沒多久的人,還有一些研究生也都是比較看好這個職業(yè)的,因此,人工智能可以說是一個比較有發(fā)展的職業(yè)。
二、有什么關(guān)于人工智能的入門書籍的
編程類:Python和/或Matlab。
算法類:機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等等
專業(yè)類:自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等,這些估計(jì)還要一些先修課的知識,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)的書籍。
Shival Gupta分享自己初學(xué)AI的經(jīng)驗(yàn)時,強(qiáng)調(diào)了熟悉基本AI術(shù)語和方法的重要性。尋找一些免費(fèi)的AI書籍作為自己學(xué)習(xí)人工智能的開始,是正確的做法。
Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一書就很不錯。本書不僅介紹了基本的人工智能概念和算法(專家系統(tǒng)、深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先搜索、知識表示等),而且還包括基礎(chǔ)知識如貝葉斯推理,一階邏輯,語言建模等。
對于那些對深度學(xué)習(xí)感興趣的人, Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫的《深度學(xué)習(xí)》(自適應(yīng)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)系列)一書是不錯的選擇。
此外,可以看看《Logic For Computer Science》這本免費(fèi)書,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。
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,任何主流語言和非主流語言都能應(yīng)用于AI / ML。最大的區(qū)別在于庫/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,并幫助開發(fā)人員最大化硬件的功能。另一方面,Python有一個非常好的FFI,并且經(jīng)常與C或C++結(jié)合使用。與此同時,Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些語言都有高質(zhì)量的庫,如何使用取決于你想要做什么。
一般的共識是,必須熟悉一些流行的語言,如Python,它有一個很好的工具箱/庫。
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,到百度無人車,京東和亞馬遜的無人倉庫分撥中心,還有很多人工智能的相關(guān)應(yīng)用,可見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語言(用時5周,包括基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο蟆⒏呒壵n程、經(jīng)典課程);階段二是Linux初級(用時1周,包括Linux系統(tǒng)基本指令、常用服務(wù)安裝);階段三是Web開發(fā)之Diango(5周+2周前端+3周diango);階段四是Web開發(fā)之Flask(用時2周);
階段五是Web框架之Tornado(用時1周);階段六是docker容器及服務(wù)發(fā)現(xiàn)(用時2周);階段七是爬蟲(用時2周);階段八是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能(用時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個部分,第1部分是搜索與問題求解,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部分為知識與推理,討論各種知識表示和處理技術(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)造方法有一個比較清楚的認(rèn)識,對人工智能研究領(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、自動化和電信等it相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生學(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、開發(fā)和應(yīng)用的教學(xué)和科研人員參考。
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