人工智能应用系列书籍-人工智能应用系列书籍推荐

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系列书籍的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用系列书籍的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能四大名著？
2. 人工智能数学教材推荐？
3. 人工智能入门，读什么书比较好？

人工智能四大名著？

《Deep Learning with Python》本书自出版以来收到众多好评，因为是 Keras 作者写的书，所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现，从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。这是一本偏实战的书，教你使用 Keras 快速实现深度学习经典项目。看完这本书，基本能对 Keras 和深度学习实战有比较初步的掌握了。

《Python Machine Learning》本书使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow，分别讲解机器学习和深度学习，并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到 Web 应用。整个知识体系相对更加完善，是一本比较全面的机器学习书籍。

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》本书中文译为《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》。这本书最大的特色从理论上讲就是言简意赅，全书基本上没有太多复杂的数学公式推导，语言通俗易懂，很容易看得懂、看得下去。正本书兼顾理论与实战，是一本非常适合入门和实战的机器学习书籍。

《Deep Learning》又名“花书”。该书由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。相信这本书大部分人入坑深度学习的都知道！

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。

人工智能入门，读什么书比较好？

人工智能入门，可以读以下几本书：
《人工智能基础》(作者:罗杰斯和贝因斯)：这本书介绍了人工智能的基本概念、技术和应用，包括机器学习、神经网络、自然语言处理等。
《机器学习实战》(作者:Peter Harrington)：这本书介绍了机器学习的基本算法和应用，包括分类、回归、聚类等。
《深度学习》(作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville)：这本书介绍了深度学习的基本概念和算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
《Python深度学习》(作者:Francois Chollet)：这本书介绍了如何使用Python和Keras库进行深度学习的实践，包括图像分类、自然语言处理等。
《机器学习实战案例》(作者:Aurélien Géron)：这本书提供了一些实际的机器学习项目案例，可以帮助你将所学知识应用到实际问题中。
另外，《哥德尔、艾舍尔、巴赫》也是一本值得推荐的书籍。它以精心设计的巧妙笔法深入浅出地介绍了数理逻辑、可计算理论、人工智能等学科领域中的许多艰深理论，并将其与艾舍尔构思奇特的名画以及巴赫那些脍炙人口的曲谱结合起来。
希望这些书籍对你有所帮助。

到此，以上就是小编对于人工智能应用系列书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用系列书籍的3点解答对大家有用。

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