人工智能应用开发教材-人工智能应用开发教材有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用开发教材的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用开发教材的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能专业课程教材？
2. 人工智能数学教材推荐？
3. 人工智能语言基础是什么教材？

人工智能专业课程教材？

以下是人工智能专业课程常见的教材：

1.《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach） by Stuart Russell and Peter Norvig。 这是一本非常经典的人工智能教材，涵盖了人工智能的许多方面，包括搜索、知识表示、机器学习、自然语言处理等。

2.《机器学习》（Machine Learning）by Tom Mitchell。这本书是机器学习领域的经典教材，介绍了机器学习的基本原理和算法，包括决策树、神经网络、支持向量机等。

3.《深度学习》（Deep Learning）by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville。 这本书介绍了深度学习的基本原理和算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。

4.《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning） by Christopher Bishop。 这本书涵盖了模式识别和机器学习的基本概念和技术，包括贝叶斯推理、高斯混合模型、核方法等。

人工智能数学教材推荐？

01 线性代数及其应用（原书第5版）

推荐语：本书是一本优秀的线代教材，给出线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助读者掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。

02 概率论基础教程（原书第9版）。推荐语：本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校***用。

国内很多高校也***用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。

人工智能语言基础是什么教材？

《人工智能基础教程》是2011年清华大学出版社出版的图书，作者是朱福喜。该书系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。

《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，用8章的篇幅系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法，内容包括状态空间和传统的图搜索算法、和声算法、禁忌搜索算法、遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法和agent技术等；

第2部分为知识与推理，用4章的篇幅讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；

第3部分为学习与发现，用3章的篇幅讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；

第4部分为领域应用，用2章分别讨论专家系统开发技术和自然语言处理原理和方法。

这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。

《人工智能基础教程(第2版)》强调先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等it相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。

到此，以上就是小编对于人工智能应用开发教材的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用开发教材的3点解答对大家有用。

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