人工智能及应用书籍-人工智能及应用书籍推荐

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能及应用书籍的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能及应用书籍的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能应用与技术导论专业是学什么的？
2. 自学人工智能需要学哪些专业知识？
3. 自学ai，推荐哪几本书？
4. 机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？
5. 如果在物联网、大数据、信息安全、人工智能、通信工程中选择一个专业，应该怎么选？

人工智能应用与技术导论专业是学什么的？

人工智能应用与技术导论专业是学信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的，从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。

自学人工智能需要学哪些专业知识？

零基础入学的，这是人工智能的所有课程，要是感兴趣的话可以了解一下：第一阶段前端开发 Front-end Development

1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）

2、Office办公自动化

3、WEB前端设计与布局

4、javaScript特效编程

5、Jquery应用开发第二阶段核心编程 Core Programming

1、python核心编程

2、MySQL数据开发

3、Django 框架开发

4、Flask web框架

首先你得需要有Python的基础，其次我建议要学人工智能最好还是到企业内部 教室里面都是纸上谈兵

像百度和东软，深兰科技和交大都有合作人工智能课程，好像叫交大人工智能中心，你可以自己搜一下，好像就是直接深兰科技里面上课的

这种企业里面授课的我感觉更好点

高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：核心算法

人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：

比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

这是一个非常好的问题，作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。

首先，自学人工智能知识对于学习者的要求还是比较高的，一方面人工智能技术的知识量比较大，另一方面学习难度也相对比较大。对于初学者来说，可以根据自己的发展规划来制定学习路线，如果未来要从事行业领域内的人工智能技术开发，可以分别学习编程语言和人工智能平台知识，然后通过实践来提升开发[_a***_]。

从目前人工智能人才的培养方式来看，当前研究生教育依然是培养人工智能技术人才的主要渠道，但是随着人工智能平台的陆续开放，人工智能应用开发的技术门槛也有了较大幅度的下降，普通开发人员经过一个系统的学习过程（主要学习人工智能平台），也能够完成各种人工智能应用软件的开发。

对于自学者来说，以人工智能平台为基础来学习人工智能知识是比较现实的选择，一方面学习难度相对比较低，另一方面对于实验环境的要求也相对比较简单。在具体的学习过程中，需要学习以下两方面内容：

第一：编程语言。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在人工智能开发领域也有比较广泛的应用。在学习Python语言的过程中，还可以同时学习一下计算机基础知识，包括操作系统、数据库和计算机网络等。在条件允许的情况下，可以进一步学习一下机器学习知识，这会在一定程度上提升对于人工智能技术的认知能力。

第二：人工智能平台。人工智能平台的学习首先要选择一个开放的人工智能平台，目前选择计算机视觉平台和自然语言处理平台都可以，相关的案例也比较多。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能涉及范围太广了，一个人不可能全面掌握。比如计算机视觉CV、自然语言处理NLP、大数据、机器人、自动驾驶等。我本人是做计算机视觉算法的，算是你所说的人工智能领域。

以计算机视觉来说，第一阶段，最基础的应该算是数据，包括高等数学，概率论，图论，随机，矩阵论，最优化理论等等。其次是要对计算机有一个比较清楚的认识，比如计算机的构造，语言等。

第二阶段，要选定研究一个领域，计算机视觉也有很多方向，比如模式识别，目标检测，分割，分类等，这个领域的历史，应用，发展等等都要清楚认识，一个领域能研究透彻也是相当不容易的。

第三阶段，就是深耕这个领域，英文论文阅读能力得跟上，因为算法研究是人工智能工作的主要内容。其次要精通一门编程语言，python，C++或者R语言。可以熟练编程实现一篇文章。

第四阶段，就是能够创新的阶段，能够对一些问题提出自己的想法，并创造性地解决一个领域的难题。慢慢成为一个领域的大佬。

人工智能近几年确实很火，而且会越来越火。这是趋势，社会要发展，科技要进步，劳动力要解放。社会发展的规律。

自学ai，推荐哪几本书？

自学AI书籍推荐：

1.腾讯研究院编写的《人工智能》，这本书是人工智能的科普书籍。介绍人工智能是什么、人工智能的发展方向、人工智能给社会带来的影响等，让读者对人工智能有个整体的印象。

2. 《深度学习》AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书。

3. 周志华翻译的《机器学习》有助于了解机器学习的全景。书中涵盖了机器学习中几乎所有算法类别的基本思想、适用范围、优缺点与主要实现方式，并穿插了大量通俗易懂的实例。

4. 工具性书籍，《Python编程：从入门到实践》和《Python高级编程》 python是最适合人工智能的编程语言。

5. 《人工智能：Python实现》，利用编程语言Python探索各种现实世界的真实场景，学习各种可以用于构建人工智能应用的算法。

第一本书是了解人工智能的科普，由腾讯研究院编写的《人工智能》，这本书让我们去了解人工智能是什么，全面解释人工智能的发展方向，人工智能给社会带来的影响，给我们未来生活带来怎么的改变等。

第二本书技术编程类型：《Python编程：从入门到实践》，目前网络有免费的PDF格式或word格式，了解人工智能的都知道python是最适合人工智能的编程语言。当然为了更加激发学习的乐趣可言配合其他技术编程类型书一起看，比如《机器学习实战》也是讲述用python进行人工智能算法，可以更快了解核心技术。

第三本书是《Python高级编程》，这本和《Python编程：从入门到实践》最大的区别是有很多经典实战例子，是你参加工作之前必备的一本书。

第四本书是利用编程语言Python探索各种现实世界的真实场景，学习各种可以用于构建人工智能应用的算法。这本书叫《人工智能：Python实现》。

上面四本书是推荐给新手学习开发人工智能的，目前网上也可以直接下载或到书店都有卖。

机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？

你这个专业偏向前端的执行，去完成具体的工作，而人工智能是大脑，基本上纯粹的计算机，网络，算法，现实生活的模拟。

请注意，本科生基本上面向应用，相当于武林高手，剑客，但不是创建武功的人，因为技术基础知识不够，储备不够，但是别失望，人工智能的最大好处和特点就是应用简单，也就是说不用研究人工智能是怎么回事儿，最大的需求和价值在与应用的拓展和发挥，这是引领未来的关键，如何找到行业的切入点，发挥最大价值是发展的目标。

这样说能明白吗？

楼上有的我就不再重复了，理论知识是无论如何都要学好的，我来补充一下我的观点，首先我觉得题主应该先要考虑清楚自己想要做什么，人工智能是一个很宽泛的概念，现在它涉及到的主要领域有，图像处理与识别，自然语言处理，语音识别等等，我觉得楼主应该好好的去了解一下这些，然后找到自己感兴趣的领域，然后集中精力去学，毕竟人没有三头六臂，每个人的精力都是有限的，以上为我浅薄的建议了。

要转人工智能，从哪里入门呢，我觉得还是得从基础的理论知识开始学起----机器学习以及深度学习，那么他们三者之间关系是怎么样的呢，从下面的图片中我们可以看出人工智能是最外层的，而机器学习在次外层，是一种实现人工智能的方法，深度学习在最内层，是一种一种实现机器学习的技术，也是目前人工智能的核心所在，正是因为深度学习的火热，才将人工智能带的这么火热。所以我建议先学机器学习，然后再学深度学习。

那么机器学习又该从哪里学起呢，我建议先看一下吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，楼主是工科专业，应该是学过C++的，我就默认楼主有编程基础了，这门课程的用的语言是matlab，有一定编程基础的学起来应该是比较简单的，听完课，并且完成他的课后练习，效果应该是还是不错的，书籍的话我推荐周志华老师的西瓜书，这本书还是很不错的

另外觉得实战不够的话，可以看这本书---机器学习实战，用的是python

深度学习的话，可以看deep learning这本书，如下图所示

学习深度学习理论知识的同时，还可以一边学习tensorflow，学习tensorflow的书籍也是有的，不过官方的文档就够用了，边学理论知识边用tensorflow搭建神经网络，做一做小实验，加深自己的理解。

我也是正在学习中的学生，所以只能说到这了，希望能帮到你，码字不易，望多多点赞

首先我们来了解一下人工智能，机器学习和深度学习的关系，人工智能是最早出现的，包含了后两者；其次是机器学习，包含了后者；深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动，所以要学习人工智能，免不了要学习后面的两个内容，对于机器学习，你可以看一看吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，一边学一边做，看完并且做完上面的练习之后就基本上是入门了，对于深度学习，我也没怎么开始，可以好好的看看deep learning这本书。

如果在物联网、大数据、信息安全、人工智能、通信工程中选择一个专业，应该怎么选？

不考虑您本人的基础和特长，必然选择“信息安全”。

道理很简单。

物联网、大数据、人工智能、通信工程，都需要建立在信息安全的基础上。

我们可以看到，通信工程是超过半个世纪的行业，物联网和大数据也超过10年、人工智能则是最近10年才热门的。

跨度超过半个世纪的行业，竟然都要依赖信息安全。

那么，可以推理，未来的新兴行业，也会以信息安全为基础。而信息安全不会因为某个行业的兴衰，而没落。

反过来说，读信息安全是否能在行业里立足，恐怕也和您要就读的学校、专业乃至导师有关系。

有牛人做导师，也是入行的高阶。

前四个属于四不像的网红概念，就像飘在空中的气球🎈，食之无味弃之可惜，信息安全那个飘的略微低一些，还算接一点地气。

这些基本都属于计算机专业分化出来，用来吸引眼球的，与其学那些，不如直接学计算机专业。

仅供参考。

首答。

我的理解，这几个专业，在社会实际应用中，是不属于一个层级的概念。物联网是一个产业概念，大数据是一个大块的技术领域，信息安全、人工智能、通信工程是属于更细分了的应用层面的方向。

具体来说：

物联网是当前很火的一个概念，尤其是随着5G的成熟和应用，以后会是一个很大市场的产业。既然是一个产业，那就意味着他有很广泛的范围，里面会细分出很多应用领域，会有不同的技术方向。比如，物联网通信离不开通信工程，传感数据的***集、应用离不开大数据技术，联网设备智能化离不开人工智能，整个数据流转环节又离不开信息安全。

大数据技术，其实是一整套针对目前各行业应用产生的日益庞大的数据，从数据产生、获取、存储、分析、挖掘出价值乃至应用的过程中，所需要的知识、技术、[_a1***_]的合集。从这里面应该获取的，是技术、是工具。而这些东西要产生价值，则需要结合到各自的业务领域上去。

人工智能前几年非常火，但是概念火不等于在实际行业应用中发挥了很大的价值。有很多应用场景中，经常出现尴尬的情况，就是花了很大代价通过各种机器学习算法最后跑出来的效果还不如一个业务经验丰富的人员用简单的统计分析算出来的效果好。所以，人工智能目前是在降温的，或者说回归理性，这其实是好事。个人觉得，人工智能的核心是数学，数学功底不好，谨慎考虑。

信息安全，在大数据时代，哪都有他，哪都离不开他。但各行各业中讨厌他的人应该多过喜欢他的人，因为没有他不安全，有了它就麻烦，各种限制各种不方便。如果要接触信息安全行业，尤其是要学的好，则最重要的是兴趣。信息安全的涉及面十分广泛，各种数学、密码学、操作系统知识，编程技术乃至社会工程学都要接触。如果没有浓厚的兴趣做支撑，是没有足够的动力钻进去的。

通信工程则是老牌了，这几年不太火但底子仍在。是否选择这个，我觉得看个人兴趣或者家庭人脉吧。

综合来说，这几个里面来说，如果明确知道自己喜欢什么，想学什么，兴趣所在，那就选择哪个（好像知道了也就不用问了）。反之，如果不太清楚自己的方向或者目标的，建议优先考虑大数据，这块行业技术最开放，行业不限制，最适合边走边看边考虑。

到此，以上就是小编对于人工智能及应用书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能及应用书籍的5点解答对大家有用。

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