AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书

2018 年 1 月 16 日 七月在线实验室

人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含:

算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。


将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单:


1
人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学

《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作

《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命

《人工智能时代》从人工智能的历史、现状、未来,工业机器人、商业机器人、家用机器人、机器翻译、机器学习等人工智能应用领域依次介绍了人工智能发展前景。

《人工智能简史》 跟着图灵、冯•诺依曼、香农、西蒙、纽维尔、麦卡锡、明斯基等人工智能的先驱们重走人工智能之路,站在前人的肩膀上,看人工智能的三生三世,鉴以往才能知未来。 


2
人工智能机器学习类:Python、机器学习、数据科学

《Python机器学习实践指南》 结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。

Python机器学习——预测分析核心算法》从算法和Python语言实现的角度,认识机器学习。

机器学习实践应用》阿里机器学习专家力作,实战经验分享,基于阿里云机器学习平台,针对7个具体的业务场景,搭建了完整的解决方案。

NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。


3
人工智能深度学习类:深度学习、Tensorflow

《深度学习》AI圣经,深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐!

《深度学习精要(基于R语言)》基于R语言实战,使用无监督学习建立自动化的预测和分类模型

《TensorFlow技术解析与实战》包揽TensorFlow1.1的新特性 人脸识别 语音识别 图像和语音相结合等热点一应俱全

TensorFlow机器学习项目实战》第二代机器学习实战指南,提供深度学习神经网络等项目实战,有效改善项目速度和效率。


4

人工智能算法策略类:算法、推荐系统、编程等

《神经网络算法与实现——基于Java语言》 完整地演示了使用Java开发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。

《趣学算法》 50 多个实例循展示算法的设计、实现、复杂性分析及优化过程 培养算法思维 带您感受算法之美。

《算法谜题》 Google、Facebook等一流IT公司算法面试必备,经典算法谜题合集。

《Python算法教程》精通Python基础算法,畅销书Python基础教程作者力作。

编程之法:面试和算法心得程序员面试宝典 笔试金典 CSDN访问量过千万的博客结构之法算法之道博主July著作。

《趣题学算法》 一本有趣的、易学的、实用的,帮助读者快速入门应用的算法书。

《Java遗传算法编程》 遗传算法设计 机器学习人工智能 来自Java专家的声音 用遗传算法解决类似旅行商的经典问题。

《算法学习与应用从入门到精通》320个实例、753分钟视频、5个综合案例、74个技术解惑,一本书的容量,讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。


5
人工智能时间图像和视觉识别类:图像识别 、语音识别、自然语言处理、建模工程

《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发》无人驾驶人脸识别基础技术 用OpenCV实现图像处理应用 计算机视觉编程实战手册。

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》 介绍了动态场景下的人脸识别方法,该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。

《精通Python自然语言处理》用Python开发令人惊讶的NLP项目,自然语言处理任务,掌握利用Python设计和构建给予NLP的应用的实践。

《Python自然语言处理》基于Python编程语言和NLTK,自然语言处理领域的一本实用入门指南。


《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》 机器学习 人工智能 数据分析从业者的技能基础 国际杰出机器学习专家余凯博士 腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐。

《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》Thin Stats和Think Python图书作者重磅出击,数据分析师、数据工程师、数据科学家案头常备。

《概率编程实战》人工智能领域的先驱、美国加州大学伯克利分校教授Stuart Russell作序推荐!一本不可思议的Scala概率编程实战书籍!

《自己动手写神经网络》机器学习与人工智能参考书,基于Java语言撰写。


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    “机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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