人工智能应用电子书-人工智能应用教材

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电子书的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用电子书的解答，让我们一起看看吧。

1. AI电子书是啥意思？
2. 请问学习数据挖掘、机器学习、人工智能分别用什么书好？
3. AI Now研究所发布“人工智能行业多样化报告”，提出了哪些有趣的观点？

AI电子书是啥意思？

AI电子书是基于人工智能技术的一种数字教科书，它可以根据给定的文本内容自动生成中文原创文章，能够实时观测学生的综合学习水平，进行针对性授课。

 

AI电子书利用自然语言处理和深度学习技术，通过模型训练和语言生成算法，模拟人类的写作风格和逻辑思维，从而创作出连贯、富有创意的小说作品。它可以广泛应用于文学创作、***出版等领域，为作家提供更多的创作灵感和创意，同时也可以帮助出版社更好地进行***排版和编辑，提高出版效率。

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，也有过新零售，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[_a***_]，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。

AI Now研究所发布“人工智能行业多样化报告”，提出了哪些有趣的观点？

AI Now 研究所在今日发布的一份报告中称，人工智能行业面临着“多样化危机”，并且直指该领域方向的“关键问题”。

即便是 Facebook 和 Google 这样的大公司，也只有大约 10% 的女性 AI 研究人员，更别提有色人种只占其中的一小部分了。

报告截图（来自：AI Now | PDF，via TheVerge）

AI Now Institute 联席主管 Meredith Whittaker 一针见血地指出，在打造影响其他人群的工具上，AI 领域缺乏多样性、过于“白人直男癌”了。

更糟糕的是，通过修复潜在求职者“渠道”来改善问题的方案，很大程度上也都失败了。研究人员写到：“经过数十年的管道研究、评估了从学校到行业的各类求职者流动，AI 领域在多样性上并未取得实质性进展”。

为此，AI Now Institute 提出了一些改善问题的建议，比如企业能够发布更多按照种族和性别划分的补偿数据，以及通过公布骚扰/歧视报告，来提升透明度。

有观点指出，尽管多样性是科技行业难以逾越的鸿沟，但其在 AI 领域埋下的风险却要大得多，尤其是某些潜在含有偏见的技术（比如面部识别），可能会不成比例地影响历史上被边缘化的那部分群体。

其实早在 2017 年，就有面部扫描识别程序存在不公正现象的批评。但除了更加严格的测试，AI 工具的制造商们，也必须切实最好风险规避，将这些系统打造得既安全又公平。

早前亚马逊因 Rekognition 面部识别技术存在偏见而遭到炮轰，谷歌也在各界压力传导下成立了人工智能审查委员会。

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

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