人工智能应用技术教材-人工智能应用技术教材电子版

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技术教材的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用技术教材的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能数学教材推荐？
2. 关于人工智能原理发展应用等方面的权威书籍？
3. 人工智能四大名著？

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。

关于人工智能原理发展应用等方面的权威书籍？

以下是一些关于人工智能原理、发展和应用等方面的权威书籍：

 

- 《人工智能：一种现代方法》：这本书是人工智能领域的经典之作，涵盖了广泛的主题，包括问题解决、知识表示、搜索算法、机器学习等。它以清晰的方式介绍了人工智能的基本概念和方法，适合初学者和专业人士。

- 《深度学习》：这是深度学习领域的权威之作，涵盖了神经网络、深度学习算法、生成模型等重要主题。书中提供了数学和直观理解的结合，适合有一定机器学习基础的读者。

- 《模式识别与机器学习》：本书详细介绍了模式识别和机器学习的基础理论，包括概率图模型、支持向量机、神经网络等。适合希望深入理解数学背后原理的读者。

- 《神经网络设计》：该书详细介绍了神经网络的设计和应用，从基础的感知器到深度神经网络，提供了实践中的指导和案例研究。

- 《计算智能：一种现代方法》：本书覆盖了计算智能的基本概念，包括模糊逻辑、遗传算法、神经网络等。适合对计算智能领域感兴趣的读者。

- 《统计学习方法》：这是一本中国机器学习领域的经典教材，详细介绍了统计学习方法的理论和应用。

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！

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

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