人工智能技术书籍-人工智能技术书籍推荐
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术书籍的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术书籍的解答,让我们一起看看吧。
人工智能最经典书籍?
1、未来学徒 人民邮电出版
上榜理由:
本书从技术、产业和商业三个角度向读者介绍了当今人工智能的发展状况,让人工智能从历史和数学公式中走到读者身边,成为读者探索产业发展脉络的指南。通过追问人工智能的技术细节,记录下发生在人们身边的人工智能产业跃迁,关注人工智能带来的变革。
特点:出版社直发
上榜理由:
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。
3、智能问答与深度学习 王海良著
特点:出版社直发
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。
如何用ai精读一本书?
数据准备:将书籍的文本数据转换为适合AI模型处理的格式。这可以是纯文本格式或其他适当的形式,如JSON或XML。
训练模型:使用机器学习或深度学习技术,根据准备好的书籍数据训练一个模型。最常用的方法是使用自然语言处理(NLP)技术,如循环神经网络(RNN)或变压器(Transformer)模型。
理解内容:在模型训练完成后,将书籍的文本输入到模型中,并让它学习和理解其中的内容。这可以包括词义理解、上下文关联、主题提取等。
提取关键信息:通过模型,可以从书籍中提取关键信息,如主要人物、故事情节、重要***等。模型可以识别和概括重要内容,并生成摘要或关键点。
回答问题:通过提问模型,您可以使用AI模型回答关于书籍内容的特定问题。这涉及到将问题输入到模型中,并从模型的输出中获取答案。
到此,以上就是小编对于人工智能技术书籍的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术书籍的3点解答对大家有用。
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