关于人工智能应用的书-关于人工智能应用的书籍
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于关于人工智能应用的书的问题,于是小编就整理了3个相关介绍关于人工智能应用的书的解答,让我们一起看看吧。
谁能推荐几本关于人工智能的书籍?
以下是几本关于人工智能的推荐书籍:
1.《人工智能简史》:由Ray Kurzweil撰写,深入浅出地介绍了人工智能的历史、现状和未来发展趋势。
2.《人工智能:一种现代的方法》:由Stuart Russell和Peter Norvig合著,是人工智能领域的经典教材,涵盖了人工智能的基本概念、算法和应用。
3.《深度学习》:由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著,详细介绍了深度学习的原理、方法和实践技巧。
4.《人工智能:一种现代的方法(中文版)》:是《人工智能:一种现代的方法》的中文翻译版,适合中文读者学习和理解。
5.《超级智能:人类的大脑与未来的人工智能》:由Nick Bostrom撰写,探讨了人工智能对人类社会和未来的影响,引发了深思。
这些书籍涵盖了人工智能的不同方面,从历史到算法,从基础到前沿,适合不同层次的读者阅读。
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
到此,以上就是小编对于关于人工智能应用的书的问题就介绍到这了,希望介绍关于关于人工智能应用的书的3点解答对大家有用。
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