對(duì)于零基礎(chǔ)新手想要人工智能入門(mén)的第一步，應(yīng)該是多看大師的書(shū)，對(duì)人工智能有一個(gè)初步的系統(tǒng)的了解。下面我將給大家推薦幾本人工智能入門(mén)書(shū)籍，雖然不算多但貴在精，相信大家看完這幾本書(shū)就足以入門(mén)了。
1、《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
介紹：作者為Stuart Russell和Peter Norvig。Russell，加州大學(xué)伯克利分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，發(fā)表了100多篇關(guān)于人工智能的論文。Norvig 現(xiàn)為谷歌研究總監(jiān)，美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)的創(chuàng)始會(huì)員之一，ACM院士。
推薦理由：人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典教科書(shū)。中文版的出版社介紹稱(chēng)，“系統(tǒng)地介紹了人工智能的理論和實(shí)踐，并深入介紹了人工智能各個(gè)主要的研究方向�！毕嘈湃斯ぶ悄苋腴T(mén)的新手看完會(huì)對(duì)人工智能用一個(gè)整體的理解。
2、《Python機(jī)器學(xué)習(xí) 預(yù)測(cè)分析核心算法》
介紹：作者M(jìn)ichael Bowles，利用多年的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)帶領(lǐng)讀者設(shè)計(jì)、構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)自己的機(jī)器學(xué)習(xí)方案。
推薦理由：機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注于預(yù)測(cè)，其核心是一種基于數(shù)學(xué)和算法的技術(shù)，要掌握該技術(shù)，需要對(duì)數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)概念有深入理解，能夠熟練使用R 語(yǔ)言或者其他編程語(yǔ)言。本書(shū)通過(guò)集中介紹兩類(lèi)可以進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，展示了如何使用Python 編程語(yǔ)言完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，從而降低機(jī)器學(xué)習(xí)難度，使機(jī)器學(xué)習(xí)能夠被更廣泛的人群掌握。
3、《深度學(xué)習(xí)》（Deep Learning）
介紹：作者為Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville。Goodfellow是谷歌研究科學(xué)家，2014年從蒙特利爾大學(xué)畢業(yè)，獲機(jī)器學(xué)習(xí)博士學(xué)位。發(fā)明了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域貢獻(xiàn)卓越。Bengio是蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與運(yùn)籌學(xué)系的教授，主要研究目標(biāo)是了解產(chǎn)生智力的學(xué)習(xí)原則。Courville是蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與運(yùn)籌學(xué)系的助理教授。
推薦理由：被譽(yù)為AI圣經(jīng)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典暢銷(xiāo)書(shū)。本書(shū)的介紹信息稱(chēng)：不僅介紹了與深度學(xué)習(xí)有關(guān)的數(shù)學(xué)及相關(guān)概念的背景知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論、信息論、數(shù)值優(yōu)化等。還介紹了工業(yè)界中實(shí)踐者用到的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、正則化、優(yōu)化算法、卷積網(wǎng)絡(luò)、序列建模和實(shí)踐方法等。最后，還提供了一些深度學(xué)習(xí)的研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數(shù)、近似推斷以及深度生成模型。
以上就是人工智能入門(mén)書(shū)籍推薦，零基礎(chǔ)的新手千萬(wàn)不要好高騖遠(yuǎn)，覺(jué)得太少。畢竟這些書(shū)籍都是業(yè)內(nèi)泰斗級(jí)的大師所著，大家只要真的好好讀完，一定對(duì)人工智能有一個(gè)全面的了解，對(duì)之后的學(xué)習(xí)大有裨益。
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