免费送书 | 人工智能年度好书盘点，总有一本适合你~

2017 年 12 月 30 日 AI科技评论 给你送书的

人工智能正在逐渐的改变世界。人工智能的应用十分广泛，小到我们的家庭，大到各种复杂的机构，如军事基地和美国国家航空航天局空间站。美国国家航空航天局甚至将人工智能机器人派遣到某些星球上，以便详细了解这些星球的大气层和自然环境，从而调查人类是否有可能在其他星球上生活。

2017年更是人工智能爆发的一年：5月，AlphaGo Master连胜三盘，战胜柯洁；40天后，新一代AlphaGo Zero以100：0的成绩完败前代版本；6月，腾讯宣布正式进军AI；7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》；8月，寒武纪科技完成一亿美元A轮融资，成为全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司；10月，阿里宣布投资千亿成立达摩院，启动人工智能领域争夺战计划；同月，类人机器人Sophia首次在沙特阿拉伯举获得公民身份；11月，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会。这次会议的召开标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。

人工智能的潜力是巨大的，牛津大学在2013年的一项研究中便预测，不久以后，美国近一半的工作都将被人工智能接管。人工智能最常见的应用是在大批量的数据中发现共同模式，让企业实现自动化，提高分析任务的复杂描述性、预测性和规范性。如果人工智能自动编程，作为程序员的我们还可以从事什么工作？今天 AI 科技评论与异步社区为大家推荐了一系列学习人工智能的好书，我们一起来看看。

《人工智能时代》

【美】Kalman Toth

简介:对于人类来说，人工智能有着广阔的前景，同时也充满挑战。人工智能时代，人类将面临哪些改变和困惑？人工智能的发展将会给人类社会带来哪些冲击和影响？当所有的工作都由超级智能机器人来完成时，预示着我们进入了一个不劳社会。机器是否会完全取代人类？但是，人类如何以150的智商控制百万智商的人工智能？这本书围绕人工智能的历史、发展和应用，展开广泛的讨论和介绍，为我们解开心中关于人工智能的种种疑问。翻开本书，了解人工智能是什么，以及人工智能将会怎样影响我们的生活和未来！

《深度学习》

【美】Ian Goodfellow、【加】Yoshua Bengio、【加】Aaron Courville

简介：最近十年以来，深度学习成为了风靡全球的技术。深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。《深度学习》由该领域的三位专家撰写，是目前该领域唯一的综合性图书，也是深度学习的权威教科书，被称作“AI圣经”。它为正在进入该领域的软件工程师和学生提供了广泛的视角和基础的数学知识，同时也可以为研究者提供参考。学生、从业人员和教师都需要这样一本包含基本概念、实践方法和高级研究课题的教科书。

《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》

【加】Cameron Davidson-Pilon

简介：从20世纪80年代末到90年代，人工智能领域出现了3个最重要的进展：深度神经网络、贝叶斯概率图模型和统计学习理论。贝叶斯方法是一种常用的推断方法，是现代数据科学家运用的众多工具集中的一种，可以用来解决预测、分类、垃圾邮件检测、排序、推断等诸多问题。在下一个十年，掌握贝叶斯方法，就像今天掌握C/C++、Python一样重要。提到贝叶斯，就不能不提到这本书。这本书得到了国际著名机器学习专家余凯博士、腾讯专家研究员岳亚丁博士联合推荐。这本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。无需复杂的数学分析，通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法，大多数程序员都可以入门并掌握。

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》

【美】Allen B.Downey

简介：在大数据和人工智能时代，贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要。贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。这本书基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们。全书在15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。本书适合懂得Python语言和有一点概率论知识的读者阅读。通过学习本书，读者可以利用Python代码处理实际工作中的贝叶斯统计问题，比如分析SAT考试成绩，模拟肾脏肿瘤分析等。

《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》

【美】Alex Reinhart

简介：一本值得珍藏、大胆迷人、并将永远改变你对统计看法的书，适合广大非统计人士学习、掌握数据统计的基本常识和基本概念，避免常见的统计错误。面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些最优秀和最聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如 p 值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。

《计算机视觉度量深入解析》

【美】Scott Krig

简介：计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，目前已经广泛应用于智能驾驶、机器人、生物识别等众多领域。这本书为读者开启了计算机视觉的技术之旅，书中介绍了将近100种局部描述子、区域描述子以及全局描述子。它将计算机视觉领域的历史与现代方法的最新分析相结合，而不只是一本通过源代码来介绍如何做以及性能分析的书。本书给出了计算机视觉的体系结构，列举了大量的例子，并引用超过540篇参考文献进行深入的介绍；通过实验结果对算法和相应数据进行直观的理解，并对进一步的研究提出了一些有意义的问题，而不只是提供答案。

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》

沈理、刘翼光、熊志勇

简介：自20世纪70年代以来，随着人工智能技术的兴起以及人类视觉研究的进展，人们逐渐对人脸图像的机器识别投入越来越多的热情，并形成了一个人脸识别研究领域。脸识别是模式识别和计算机视觉的交叉领域。人脸识别将计算机视觉和模式识别结合在一起，广泛地应用在机器人学等学科中。作为人类几个重要的外在鉴别特征之一，如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。本书系统地总结了人脸识别研究领域，填补国内有关该领域图书的空白，很好地总结了近年人脸识别算法研究成果，并提供了具体算法实现和研究结果，为该领域研究人员提供很好的借鉴。从事人脸识别研究的读者结合本书及最新的相关科技期刊进行人脸识别研究，可以大大地减少研究前期为进入本领域而进行论文阅读和相关论文总结所需要的时间。

《计算机科学概论（第12版）》

【美】J. GlennBrookshear、Dennis Brylow

简介：经典的导论性教材的最新版本，计算机科学的全景式展现，全面把握最新的技术发展趋势。本书多年来一直深受世界各国高校师生的欢迎，是美国哈佛大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、加州大学伯克利分校等著名大学的首选教材，对我国的高校教学也产生了广泛影响。本书以历史的眼光，从发展的角度、当前的水平以及现阶段的研究方向等几个方面，全景式描述了计算机科学各个子学科的主要领域。在内容编排上，很好地兼顾了学科广度和主题深度，把握了最新的技术发展趋势。本书用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题，并且充分体现了各个主题的历史背景、发展历程和新的技术趋势，培养读者的大局观，为今后深入学习其他计算机专业课程打下坚实的基础。

《社会智能与综合集成系统》

戴汝为李耀东李秋丹

简介：本书是在钱学森先生学术思想指导下,作者所在的团队经过近20年的研究，在完成国家项目的基础上总结而编写的。内容涉及认知科学、思维科学、系统科学，从传统人工智能、现场人工智能到现代“网络空间”，展现了我国社会智能研究和综合集成方法论及其成功实践。本书研究成果是在国家自然科学重大基金项目“支持宏观经济决策的‘人机结合综合集成研讨厅体系’”及国家重点基础研究发展计划(973计划)课题的支持下取得的。本书的目标读者领域是计算机科学、人工智能、智能科学、信息技术等，以及相关的领域。主要适用读者对象为上述领域的大专院校的本科高年级学生、硕士与博士研究生、研究工作者等，以及其他相关专业的研究工作者等。

《开放复杂智能系统——基础、概念、分析、设计与实施》

操龙兵戴汝为

简介：开放复杂智能系统是目前国内外重点研究与开发的领域，其中的开放巨型智能系统属于钱学森院士所提出的“开放的复杂巨系统”中的一类。开放复杂智能系统是智能系统与智能科学、信息系统与信息技术、软件工程与知识工程等领域中的复杂问题，涉及诸多大型智能信息系统和处理工程与应用。本书的主要内容包括智能系统的发展历程、开放复杂智能系统的概念、系统设计模式、系统抽象机制、系统分析方法、系统设计技术、系统实施途径与管理等。最后，本书介绍两个实际的开放复杂智能系统，以及系统实施中的相关体会。

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