人工智能深度学习应用实践书籍-人工智能参考书籍

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能深度学习应用实践书籍的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能深度学习应用实践书籍的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能深度学习具体学什么？
2. 请问学习数据挖掘、机器学习、人工智能分别用什么书好？

人工智能深度学习具体学什么？

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。

例如，正在接受计算机视觉训练的深度学习系统可能会首先学会识别出现在图像中的物体边缘。这些信息被传送到下一层，可能会学习识别角落或其他特征。它一遍又一遍地经历同样的过程，直到系统最终开发识别物体甚至识别人脸的能力。

人工智能深度学习教学班顾名思义就是针对人工智能深度学习技术开展的教学课程。学习这些课程，可以了解人工智能技术，参加人工智能项目实战，毕业后去从事人工智能相关岗位的工作。

深度学习算法　是一种　模仿人类学习系统和神经系统学习过程的一种算法

可以训练机器在很多很多细分领域，越是相对固定不变的领域，这种人工智能算法

越能达到甚至超过人类在该方面的平均水平。比如通过训练人工智能程序

让算法逐步提高阅读医学影像ct片或放射X光片的能力，已达到或超过普通

医生的识别能力。

深度学习简单的说就是利用人工神经网络去对当前已有的数据集进行训练，最后得到拟合程度很高的一个模型。

举个例子：高铁站的人脸识别机器大家都很熟悉，人脸识别就是一个典型的深度学习应用，具体原理就是用一个庞大的人脸数据库作为一个数据集，然后认为搭建好一个深层神经网络，通过将人脸数据输入到这个搭建好的深层神经网络，经过长时间的训练（有的甚至时间长达一个多月），得到一个合适的模型，在高铁站，***上的身份信息一旦识别到，就会读取到你的人脸图像信息，然后将这个人脸图像跟摄像头拍摄到的人脸进行匹配，一旦匹配上了就会核验通过。

当然深度学习不光是只有人脸识别，像语音识别、翻译系统、推荐系统、文字识别等都是深度学习领域范畴。

至于是否难学，要看你学到什么程度，任何一门技术都是入门容易，精通难，深度学习由于其高度不可解释性的原因，导致其入门门槛相比较于机器学习而言反而比较低。

深度学习主流的网络有卷积神经网络、循环神经网络等。

卷积神经网络通常适合于图像领域，像人脸识别、文字识别都是通过卷积神经网络完成的。循环神经网路适合做语音识别、翻译系统等。.

请问学习数据挖掘、机器学习、人工智能分别用什么书好？

2012年初，因为小米的横空出世，拉动了中国的廉价智能机的普及，传统互联网时代网络终端成本较高的特点被门槛较低的移动终端替代，中国大踏步地进入移动互联网时代，互联网在中国成为超级大热，互联网行业相关技术也成为所有技术的超级香饽饽。这几年我们说的最多的热词有过物联网、有过大数据、有过云计算，有过O2O也有过内容分发，也有过新[_a***_]，但是这么多新的业务方向，新的技术方向，但是人工智能几乎是学界、工业界都一致推崇的话题。在Google、Microsoft、百度等企业开始在人工智能大势投入以后，越来越多例如机器学习、深度学习、语音识别、视觉识别、神经网络等等人工智能热词受到最火热的追捧，就好像前两年说O2好像一样，这个时代，不说人工智能好像都有点意外了。

虽然问题问的是学习人工智能等的书籍，但是笔者会把好的书籍和好的教程、以及好的学习框架都推荐给对人工智能感兴趣的同学，希望对大家学习和工作有帮助。

毫无疑问，对于人工智能的学习，有一本书你是不能忽略的，这本书就是深度学习。这本书首先来自于几位人工智能领域的顶尖科学家、教授在网上的一个在线电子书项目，感谢这些伟大的教授、科学家把最新、最权威的教程、成果分享给大家，再次感谢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位伟大的科学家。

当然《deep learning》这本书要注意的是，虽然这本质上是一门入门的课程，但是不得不说你需要一定的基础知识，比如如果你有较好的数学基础、一定的算法基础会让你事半功倍，我相信这应该算是目前最好的深度学习的书籍了。除此之外，Tom M.Mitchell教授的《机器学习》这本书也是一本很好的书籍，也值得一看。除此之外，人工智能虽然处于偏上层的技术，但本质上还是属于基础理论研究领域，所以建议对人工智能感兴趣的同学，可以去看一下基础的数学、算法方面的书籍，这对于学习人工智能将是很重要的一些储备。

接着来说一些经典的课程

学习人工智能最好的办法无非就是能够跟着一些业界最顶尖最出色的德高望重的教授学习，在这些教授面前，无疑能够学到更多更顶尖的技术，学到更多的研究方法学上的系统方法。当然对于大多数人，很显然不是每个人都能有机会成为例如约翰麦卡锡，高德纳，以及现在人工智能领域，例如Geoffrey Hinton教授、吴恩达教授这样顶尖教授的关门***，毕竟能上斯坦福、麻省理工的同学是少数，但是随着mooc的出现，不用去名校读书，你也可以通过mooc平台来学习这些课程。

毫无疑问，首先要推荐的是吴恩达教授的深度学习课程，这也是很好的人工智能入门课程，吴恩达教授的《深度学习》课程非常好，这个课程可以在Coursera和网易云课堂上看到。除此之外，恩达教授早期的《机器学习》课程也可以在网易公开课上去学习，这是斯坦福早期很著名的人工智能课程，恩达博士的课程风格笔者很喜欢，总是能够深入浅出，用最简单的模型讲清楚最复杂的问题，深度学习这门课程就是这样，以一个简单的租房模型就引入了神经网络的概念，讲得非常好，极力推荐大家去学习。

第二门课程是来自神经网络界的泰斗级别的人物Geoffrey Hinton老先生的mooc课程，老显示毫无疑问是深度学习的泰斗，神经网络之父，一步步把深度学习从一门边缘课程，变成了学界最热的学科，成为Google、Microsoft等顶尖科技公司人工智能的核心支柱。老先生的《Neutral Network for Machine Learning》这门课程，大家可以去cousera上看到这门著名的课程。

除此之外，来自斯坦福的李飞飞教授的深度学习-视觉识别课程CS231N，麻省理工的人工智能6.034课程都是属于很经典的课程，都是很值得学习的。

毫无疑问，Google的tensor flow绝对是目前最热、最好的人工智能学习框架之一。tensor flow的特点是N维数组、数据流图，这算是其最大的特点之一。

到此，以上就是小编对于人工智能深度学习应用实践书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能深度学习应用实践书籍的2点解答对大家有用。

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