人工智能书籍推荐(有关人工智能的书籍)
对于任何想在AI和机器学习领域谋职的人来说,技术书籍的作用都无可争议,这里有一些好关于人工智能的书和机器学习的书来帮助您入门。
1、Python神经网络编程 创建自己的神经网络,作者Tariq Rashid
这本关于机器学习的热门书籍是。这本书还将帮助您使用Python编程语言创建自己的神经网络。本书的第一部分侧重于神经网络的各种数学概念,而第二部分则是完全实用的,它将教您如何创建自己的神经网络。
互联网小常识:信息的安全传输包括两个基本部分:(1)对发送的信息进行安全转换(如信息加密),实现信息的保密性。或者附加一些特征信息,以便进行发送方身份验证。(2)发送和接收双方共享的某些信息(如加密密钥),这些信息除了对可信任的第三方外,对于其他用户是保密的。为了信息的安全传输,通常需要一个可信任的第三方。
我们将浏览一些数学思想,如函数、简单的线性分类器、迭代细化、矩阵乘法、梯度演算、通过梯度下降进行优化,甚至是几何旋转。但是,所有这些数学概念将会以一种非常优雅清晰的方式进行解释,并且除了简单的中学数学知识以外,读者完全不需要任何前提知识或专业技术。
一旦我们成功制作了第一个神经网络,我们将带着这种思想,在各个方面使用这种思想。例如,我们无需诉诸额外的训练数据,就可以使用图像处理来改善机器学习。我们将一窥神经网络的思想,看看它是否揭示了任何深刻的见解——很多书籍并没有向你展示神经网络的工作机制。
当我们循序渐进制作神经网络时,我们还将学习一种非常简单、有用和流行的编程语言Python。同样,你不需要有任何先前的编程经验。
2、人工智能 易于上手的人工智能自学指南 作者 Stephen Lucci,Danny Kopec
本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起,就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例,如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统,振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统,以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理,回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就,并对其未来进行了展望。
本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识,既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识,也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展,更辅以实例,可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书特色鲜明,内容易读易学,适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
3、机器学习精讲 全彩印刷 百页机器学习书 作者:Andriy Burkov
互联网小常识:路由器的可靠性与可用性表现在:设备冗余、热拔插组件、无故障工作时间、内部时钟精度等方面。路由器的冗余表现在:接口冗余、电源冗余、系统板冗余、时钟板冗余、整机设备冗余等方面。
本书用简短的篇幅、精炼的语言,讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表,依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等,涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。
本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的,为进一步理解该领域的复杂问题和进行深入研究打好基础。本书适合想要学习和掌握机器学习的软件从业人员、想要运用机器学习技术的数据科学家阅读,也适合想要了解机器学习的一般读者参考。
4、集体智慧编程
本书以机器学习与计算统计为主题背景,专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源,如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息,并得出有用的结论,通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息,以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实,包括协作过滤技术(实现关联产品推荐功能)、集群数据分析(在大规模数据集中发掘相似的数据子集)、搜索引擎核心技术(爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等)、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术(垃圾邮件过滤、文本过滤)、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
5、机器学习 实用案例解析
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术,不仅详细阐述了许多经典的学习方法,还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。
全书案例既有分类问题,也有回归问题;既包含监督学习,也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确,突出理论联系实际,富有启发性,易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究,因为它是一种用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。
互联网小常识:网桥工作在数据链路层,作用主要是a实现异构网络的互联b通过接收、转发和地址过滤的方式实现互联网络的通信。
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