简介：许多朋友询问有关嵌入式人工智能书籍的相关问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
以下是100个必须 - 看到学习嵌入的-In -Art训练营，由Huaqing远距离观察（Xingchuangke）嵌入了精英训练营：
001“数据结构”
002“ Bird's Linux私人食品”
003“疯狂的Android演讲”
004“第一行代码”
005“ Linux内核设计和实现”
006“驱动器设计开发”
007“ Linux内核解密”
008“ UNIX环境编程”
009“ Linux内核设计和实现”
010“必需C ++”
011“嵌入Linux”
012“ Linux设备驱动器”
013“ C语言深度解剖”
014“ c编程Linux”
015“ C Primer Plus（第五版）”
016“手臂建筑和编程（第二版）”
017“ Linux设备驱动器开发（第三版）的详细说明”
018“ Android开发艺术讨论”
019“ C ++加”
020“ UNIX环境编程”
021“与大数据一起行走 - 学习和教育的未来”
022“用户体验的要素”
023“编程和艺术”
024“手臂嵌入式体系结构和界面技术”
025“ Cortex-M0接口编程”
026“ C语言程序设计：现代方法”
027“ C ++底漆”
028“数据结构”（YAN WEIMIN）
029“算法简介”
030“ Linux设备驱动程序开发”
031“代码daquan”
032“在 - 深度理解计算机系统”
033“ UNIX环境编程”
034“计算机安全原理”
035“ UNIX网络编程”
036“头顶设计模式”
037“ Linux Drive”（歌曲Baohua）
038“ C ++ Primer4”
039“ QT5奇妙的例子”
040“ ldd3”
041“ C ++高级编程”
042“ C语言教程”
043“战斗Linux编程精华”
044“ ARM教程”
045“ Java编程思想”
046“ HTML+CSS的Web设计和布局从入口到熟练程度”
047“ C-语言深度解剖学”
048“深练习嵌入了Linux系统移植”
049“ UNIX高级编程”
050“ c嵌入一个式教学”
051“汇编原则”
052“深度练习嵌入了Linux系统移植”
053“ UNIX环境编程”
054“ Linux网络编程”
055“ C语言程序设计”
056“ UNIX环境编程”
057“嵌入式Linuxc语言程序设计的基本课程”
058“ Java编程思想”
059“ TCP/IP详细说明”
060“ Linux技术手册”
061“ C语言分析”
062“ UNIX高级环境编程”
063“ C ++ PrimerPlus”
064“ QT”
065“ C程序设计”
066“ C和诗人”
067“ C ++底漆”
068“ C优先设计语言”
069“编程＃”
070“思考C ++”
071“ Linux设备驱动程序”
072“ Linux内核开发”
073“软件工程”
074“ C和诗人”
075“ Android Core Code”
076“ Android技术内部故事”
077“ Android基础移植”
078“ UNIX编程手册（上和下卷）”
079“ Linux驱动器设计第三版”
080“手臂实践发展”
081“ UNIX环境编程”
082“ TCP/IP编程的详细说明”
083“ Linux网络编程”
084“ UNIX编程艺术”
085“计算机程序的构建和解释”
086“ C底漆加”
087“ Linux权威指南”
088“ Linux设备驱动程序”
089“ C编程语言”
090“ AJAX高级程序设计”
091“ Angula JS权威教程”
092“ ARM建筑”
093“ UNIX环境编程”
094“ Linux设备驱动程序”
095“现代操作系统”
096“ TCP/IP协议详细说明”
097“嵌入式C语言设计模式”
098“行动撑杆”
099“ C优先设计语言（第二版）”
100英寸深度了解Linux内核（第三版）”
1.“深度学习”
经典的最畅销书《深度学习》占据了很长一段时间的亚马逊AI和机器学习书籍的基础。
2.“人工智能”
在聪明的革命时期，Li Kaifu解释了AI如何重塑个人，商业和社会的未来地图。
3.“人工智能的简短历史”
全面解释人工智能，神经网络，遗传算法，深度学习，自然语言处理和其他知识的起源，以及对AI历史趋势的深入评论。
4.“人工智能的未来”
揭开人类思维的奥秘，大学的校长，Google的主任和“奇怪的角度”作者的作者Lei Kuzwell的作者，全面分析了“人工智能”原则的颠覆。
5.“人工智能：国家人工智能战略行动开始”
比尔·盖茨（Bill Gates），埃隆·马斯克（Elon Musk），扎克伯格（Zuckerberg），李·扬洪（Li Yanhong），马·霍旺（Ma Huateng），李·凯福（Li Kaifu），雷·朱尼（Lei Jun），刘·金芬（Liu Qingfeng）和其他跨境咖啡对新技术革命感到担忧。
6.“极简主义人工智能：您必须阅读AI一般书籍”
“ AI”全景蓝图的全面介绍：团体智能，神经网络，智能代理，情绪机器，智能计算，智能机器人等
7.“区块链人工智能数字货币：黑色技术使生活变得更好”
《纽约时报》最畅销书遵循未来趋势，通过技术重建了世界，并解密了黑色技术，例如区块链，人工智能和数字货币。
8.“高级人工智能（第三版）”
9.“终极算法：如何重塑世界和人工智能”
比尔·盖茨（Bill Gates）推荐的年度书籍，沃尔特·埃萨尔（Walter Esxar），乔·普吉（Che Pinjue），曹欣胡（Cao Huanhuan）推荐！
10.“人工智能的新时代：50例全球人工智能应用程序
不可否认的是，我们达到了人工智能的另一个高潮。
第1号人工智能普及：人工智能的流行科学，人工智能哲学
Smart“斯坦福大学的本质，关于人工智能研究高峰的研究30年，科学+ AI，Li Kaifu，Zhang Yaqin，Zhang Shengsheng，以及20多名科学家和投资者的人工智能革命，机器学习，Tom Mitchell推荐。人工智能的时代，从人工智能的历史，现状和未来，工业机器人，商业机器人，家用机器人，机器人，机器翻译，机器学习和其他人工智能应用程序，引入了人工智能的发展前景。冯·诺曼（Von Normann）。他们两个使我们进入了一个聪明的时代，让我们体验智慧世界的伟大和魔力。
第2号人工智能深度学习类别：深度学习，TensorFlow
在“深度学习”中人工智能领域的深度学习圣经中，建议您拥有一本开创性的经典最佳销售书，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）和其他国内和外国专家！深度学习必需品（基于R语言）基于实际R语言基于自动分类模型和基于无监督的学习，TensorFlow技术分析和真实战斗的预测，并具有TensorFlow 1.1的新功能，例如面部识别，语音识别，图像，图像和声音的compartion.tensorflow Machine学习项目实际实际战斗是第二代机器学习的实用指南，提供了实用的工程项目，例如深度学习神经网络，有效地提高了速度和效率。
第3号人工智能机器学习：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的两个流行领域和Python语言，并使用Python使用两个核心机器学习算法进行数据分析。以及Python语言的实施，了解机器学习。TodayPathon也是当今计算机学习的重要点，成为计算机学者必不可少的学习点。
1.基本知识：
目的：我可以理解硬件工作的原理，但是重点是嵌入式软件，尤其是操作系统 - 级软件，这将是我的出色
顶部。
主题：数字电路，计算机组成原理，嵌入式微处理器结构。
编辑语言，C/C ++，汇编原理，离散数学。
数据结构和算法，操作系统，软件工程，网络，数据库。
方法：尽管有很多主题，但它们都是简单的基础，并且大多数基金会已经掌握了。如果您不这样做，则可以根据需要学习它。
Thec ++编程语言（从来没有时间阅读），数据结构C2。
2.学习Linux：
目的：深入掌握Linux系统。
方法：使用linux-> linxu系统编程开发 - >驱动器开发和分析Linux内核。
演讲的原则。几次观看后，查看场景分析并查看它。分析为0。
第11版，适合学习。在最后，代码加深了。
主要攻击书：Linux内核完全分析，UNIX环境高级编程，对Linux内核的深度了解，方案分析和来源生成。
3.学习嵌入的Linux：
目的：掌握嵌入式处理器和系统。
方法：（1）嵌入式微处理器结构和应用：直接的ARM原理和组装，请勿重复X86。
（2）嵌入式操作系统类别：UCOS/II很简单，开源，可用于进入。
（3）必须有一个开发委员会（ARM9或更多），如果您有条件，您可以参加培训（快速进步，您可以认识一些朋友）
主要攻击者：Mao Decao的“嵌入式系统”以及其他ARM9手册和ARM组装说明。
4，在深度学习中：
答：数字图像压缩技术：主要是MASTER MPEG，MP3和其他编辑代码算法和技术。
B.通信协议和编程技术：TCP/IP协议，802.11，蓝牙，GPRS，GSM，CDM
A等人。
C.网络和信息安全技术：例如加密技术，数字证书CA等。
DSP技术：DigitalSignalProcess，DSP处理器通过硬件实现数字信号处理计算
法律。
注意：没有说明太多细节，您可以根据实际情况进行调整。重点是1、3，无需准确遵守订单
为了学习C ++，原因是C ++不仅是一种语言，一种工具，她还是一种艺术，一种文化，
哲学概念，但不要炫耀事物。对于Linux内核，学习编程，阅读一些出色的代码
必要的。
注意：您必须学会以坚实的基础学习做更多的事情，并且可以看到很多事情。
程序员，前提是他们必须精通至少一种编程语言并具有良好的逻辑思维。
不要盲目研究技术。尽管挤压时间很难做，但您仍然必须留出一些空间来获得其他爱
好的，例如宇宙，素描，机械，管理，心理学，游戏，科幻电影。
制成！
技术是通过编程编程编制的。永远不要梦想天空，不要浮躁，没有
我觉得道路很长。
我相信有一个奇迹，即使开发空间不一定很棒，也很难成功开展业务。
嵌入式书籍建议
Linux基础知识
1.“ Linux和Unixshell编程指南”
C语言基础
1.“ Cprimerplus，5thedition” [Beauty] Stephenprata
2.“ thecprogrammending，第二个”
IDM.RITHIE（KR）
3.“高级程序intheunixviroronment，2ndedition”（Apue）（Apue）
4.“嵌入Linux应用程序开发的详细说明”
Linux内核
1.“对Linux内核的深度理解”（第三版）
2.“ Linux内核源代码方案分析” Mao Decao Hu Ximing
研发方向
1.“ Unixnetwork Programming”（UNP）
2.“ TCP/IP详细说明”
3.“ Linux内核编程”
4.“ Linux设备驱动开发”（LDD）
5.“ Linux高级程序设计” Yang Zongde
硬件基础
1.“手臂建筑和编程”
2. S3C2410DATASHEET
英语基金会
1.“计算机和通信专业英语”
系统教程
1.“嵌入式系统-arch对石材，编程和设计”
2.“嵌入式系统 - 补充开源代码和strongarm/xscale处理器” Mao Decao Hu Ximing
是
3.“ Buildingembeddedlinuxsystems”
4.“嵌入式手臂系统原理和示例开发” Yang Zongde
理论基础
1.算法简介
2.“数据结构（C语言版本）”
3.“计算机组织和体系结构？绩效分析”
4.“深入了解计算机系统” [Beauty] Randale.Bryant Davido'Hallaron
5.“操作系统：本质和设计原理”
6.“汇编原则”
7.“数据通信和计算机网络”
8.“数据压缩原理和应用程序”
C语言书推荐
1. thecProgramingLange“ C优先设计语言”
2. Pointersonc“ C和诗人”
3. trapsandpitfalls“ c陷阱和缺陷”
4.ExpertClanuage“专家C编程”
5.WritingCleanCode ------ Microsofttechiniquesfordevelopingbug-freecprogr
AMS
“编程Essentials-Microsoft编写了高质量的Misty C-Program Tip”
6. PROGRAGINMMEDEDEDEDEDEDEDEDEDEDEDEDSSSCANDC ++“嵌入式系统编程”
7.“ C语言嵌入式系统编程**”
8.“高质量C ++/C编程指南” Lin Rui
尽可能地学习C，而不仅仅是注意C本身。1，架构方法等很重要。
实际上，这里推荐许多书籍。不要给予太多关注。关键是基础，这是当务之急！
看到这个问题，我有些兴奋。让我推荐一个人工智能书清单。
1.松木机器学习
机器学习原理算法和应用教程，简化机器学习的输入手册，深度学习中的最佳销售书籍，完整的彩色打印，在扫描书中扫描QR码可以阅读补充内容，许多知名的专家人工智能和机器学习领域。
2.手 - 学习深度学习
目前，有关引入深度学习的大多数书籍都可以分为两类。引入了一种重点，并强调实践和深度学习工具。本书涵盖了方法和实践。本书不仅从数学角度解释了深度学习的技术和应用还包括运行代码以向读者展示如何解决现实中的问题。
为了为读者提供交互式学习体验，本书不仅提供免费的教学视频和讨论领域，而且还提供了一个运行的jupyter notepad.advantage。这不仅直接与数学公式相对应，还将代码修改为实际代码。，观察结果并及时获得经验，从而为读者带来新的互动深度学习经验。
3.深度学习
本书包括数学和相关概念的背景知识，包括线性代数，概率理论，信息理论，数值优化和机器学习中的相关内容。在同一时间，它还介绍了行业中从业者，从业者中使用的深度学习技术，包括在-Depth反馈网络中，正则化，优化算法，卷积网络，序列建模和实际方法。
它还研究了诸如自然语言处理，语音识别，计算机视觉，在线推荐系统，生物信息和视频游戏等应用程序。最终，本书还提供了一些研究说明。涵盖的理论主题包括线性因子模型，自我编码器，表示形式，结构化概率模型，蒙特卡洛方法，得分函数，近似推断和深度生成模型。
4.人工智能（第二版）
这本书是一本人工智能教科书，结合了多年的教学经验和精心写作，可以称为“人工智能百科全书”。这本书涵盖了人工智能，搜索方法，搜索，搜索，搜索，在游戏中，在游戏中，搜索，搜索，搜索，搜索，搜索，搜索，搜索，搜索，搜索，搜索，逻辑，知识表示，生产系统，专家系统，机器学习和神经网络，遗传算法，自然语言处理，自动计划，机器人技术，高级计算机游戏，人工智能历史以及未来的未来。
5. Python神经网络编程
这本书将引导您进行一次有趣但有条理的旅行 - 从一个非常简单的想法开始，并逐渐理解神经网络的工作机制。您不需要中学以外的任何数学知识，这本书还简要介绍了微积分这很容易理解。本书的目标是使许多普通读者了解神经网络。阅读者将学会使用Python来开发自己的神经网络，训练它以识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络进行比较。
结论：以上是首席CTO的全部内容，内容涉及每个人的嵌入式人工智能书籍。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关嵌入式人工智能的更多信息，请不要忘记在此网站上找到它。