人工智能书(人工智能书籍推荐由浅入深)

 

喜欢人工智能不知道哪些书最实用，小编来推荐一波人工智能书单，希望可以帮到你！

1、深度学习

AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国ya马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian！

2、机器学习的数学

透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力

在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模

精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识

从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接

互联网小常识：DCHP工作原理：DHCP客户机广播“DHCP discover” (0.0.0.0-255.255.255.255).DHCP服务器在收到该消息后，向网络广播“DHCP offer”(DHCP server的ip-255.255.255.255)，客户机收到该报文后发送“DHCP request”（0.0.0.0-255.255.255.255），服务器收到该报文后发送“DHCP ACK” (DHCP server的ip-255.255.255.255)。

涵盖概率论、信息论、**化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识

囊括了微积分和线性代数等基本数学知识

3、动手学深度学习

本书面向希望了解深度学习，特别是对实际使用深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。本书不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，读者只需具备基本的数学和编程知识，如基础的线性代数、微分、概率及Python编程知识。本书的附录中提供了书中涉及的主要数学知识，供读者参考。

4、百面机器学习 算法工程师带你去面试

人工智能几起几落，最近这次人工智能浪潮起始于近10年，技术的飞跃发展，带来了应用的可能性。未来的几年，是人工智能技术全面普及化的时期，也是算法工程师稀缺的时期。本书旨在帮助对人工智能和机器学习有兴趣的朋友们更加深入地了解这个领域的基本技能，帮助每个软件工程师成为自信的AI实践者，帮助每个数据科学家成为出众的AI研究者。对每个有志进入此领域的工程师来说，本书会为你铺设一条快速通往目标的道路。

5、深度学习与围棋

1.本书是一本人工智能的实践性入门教程，成功地把AlphaGo这个人工智能领域中最激动人心的里程碑之一，转化为一门优秀的入门课程；2.采用Keras深度学习框架，用Python来实现代码；3.内容全面，层次划分细致，基本上将AlphaGo背后所有的理论知识都覆盖了；4.提供配套源代码。

6、自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本

1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南；2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应；3.本书扩展了传统的自然语言处理方法，包括神经网络、现代深度学习算法和生成技术，用于解决真实世界的问题，如提取日期和名称、合成文本和回答无固定格式的问题；4.提供源代码。

7、人工智能算法：卷1基础算法+卷2受大自然启发的算法+卷3深度学习和神经网络（京东套装3册）

本系列图书将向读者介绍人工智能领域的各种热门主题。由于人工智能是一个庞大而繁杂的领域，并且其涵盖的内容与日俱增，任何一本书都只可能专注于特定领域，因此本书也无意成为一本巨细靡遗的人工智能教程。

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。

本系列图书以一种数学上易于理解的方式讲授人工智能相关概念，这也是本系列图书英文书名中for Human的含义。此外：

本系列图书假定读者精通至少一门编程语言；本系列图书假定读者对大学代数课程有基本的了解；本系列图书将使用微积分、线性代数、微分方程与统计学中的相关概念和公式；但是在解释上述第3点的相关内容时，本系列图书并不会假定读者对上述内容十分熟练；所有概念都不仅有数学公式，还附有编程实例和伪代码。

本系列图书的目标读者是精通至少一门编程语言的程序员，且书中示例均已改写为多种编程语言的形式。

8、人工智能（第2版）

美国经典教材，在美亚上，被评价为自Russell & Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后更好的教材，更加适合本科生使用。

基于人工智能的理论基础，展示全面、新颖、丰富多彩且易于理解的人工智能知识体系。● 加入关于机器人和机器学习的新章节，并在自然语言处理在自然语言处理部分包括了关于语音理解和隐喻的小节。● 给出诸多的示例、应用程序、全彩图片和人物轶事，以激发读者的学习兴趣。● 通过实际应用引入重 要的人工智能概念，例如机器人技术、人工智能在视频游戏中的应用、神经网络、机器学习等。● 包含300多幅图，详细描述了人工智能方法在实际工作中的问题，并给出了部分习题的解答。● 提供本书所涉及的资源、仿真和书中的图。● 为采用本书作为教材的教师提供丰富的教学支持资源，包括习题解答、教学PPT等。

9、PyTorch深度学习

本书内容

在GPU加速的张量计算中使用PyTorch；为图像自行创建数据集和数据装载器，然后使用torchvision和torchtext测试模型；使用PyTorch来实现CNN架构，从而构建图像分类器；使用RNN、LSTM和GRU开发能进行文本分类和语言建模的系统；学习的CCN架构（比如ResNet、Inception、DenseNet等），并将其应用在迁移学习中；学习如何混合多个模型，从而生成一个强大的集成模型；使用GAN生成新图像，并使用风格迁移生成艺术图像。

10、OpenCV 4快速入门

基于新版的 OpenCV 4写作，示例代码基于C++；

书中不仅剖析了大量OpenCV函数的调用细节，而且对原理解释清晰明了，让读者不仅知其然而且知其所以然。

书中既涵盖了传统的图形、图像算法，也包括了更为现代的机器学习内容，并配以丰富的代码示例，内容丰富，行文通俗。

全书介绍了OpenCV 4中近200个函数、120个示例程序，帮助读者熟练掌握OpenCV的应用。

11、机器学习精讲 全彩印刷

● 精简并直入主题——篇幅短小，读者可以快速读完并掌握机器学习技术的精髓。书中内容是作者和其他从业者多年研究的成果。● 配套网页——本书配有持续更新的网页，对书中内容进行补充，包括问答、代码、推荐阅读材料、工具以及其他相关内容。扫描书中二维码即可查看。● 全彩印刷——色彩丰富，阅读轻松。● 代码基于Python语言。

12、机器学习工程实战

1.机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程3.从零开始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际开发中。5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。

13、Python图像处理实战

1. 实战性较强，涵盖图像修复、梯度融合、变分去噪、接缝雕刻、图像绗缝和人脸变形等新应用。2. 用流行的Python 图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。

互联网小常识：将主机（A）资源记录手动添加到正向查找区域时，使用“创建相关的指针（PTR）记录”选项，可以将指针记录自动添加到反向查找区域中。

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