简介：今天，首席执行官注意到与您分享人工智能看起来不错的东西。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
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
自人工智能诞生以来，理论和技术已经越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。托迪人工智能主要使用电子技术成就和仿生方法来模拟大脑结构的人脑活动，即，结构模拟。让我带您看2017年流行的计算机人工智能书籍：
1.“ Arduino Robotics指南” Gordon McComb科学出版社
“ Arduino Robotics Guide”是机器人技术条目的“大百科全书”。它不仅系统地解释了基于Arduino的机器人编程技术，而且还引入了传感器技术，运动控制技术，机器人技术必须详细涉及的人工智能技术。
2.“ PVCBOT超级简单机器人设计和生产” Liang Wei Renmin Post and Telecommunications Press
PVCBOT是一支罕见的团队。在过去的几年中，一直非常关注PVC发展基金会的发展基金会为许多恋人和孩子带来了欢乐和新知识。这本新书继续这种精神，带来了更高级的幸福和知识！- 新研讨会的创始人，中国的第一个制造商-Li Dawei
3.“由机器人技术入门” WEI WEI化学工业出版社
这本书“由机器人技术开始”是一幅图片和文字，这是一本具有很强实用性的条目级书籍，具有以下特征：简化基本理论知识，注意书籍的实用性和进步。机器人技术以及机器人技术，应用程序分类，技术特征，模型和控制的历史。
4.“团体智能和多代理系统的组合” Tang Xianlun科学出版社
“团体智能和多代理系统的交叉汇合 - 理论，方法和应用程序”可以从事智能优化，计算智能，多代理系统，多动物科学和自动化技术中的多动物协作研究。作为本科生，硕士学生，博士生和教师教科书。
5.“ ROS Robot编程” Martinez机械行业出版社
ROS Robot计划设计的首次家庭翻译使您能够充分了解ROS系统的各种工具。为读者提供了各种实用的示例代码，以了解和了解ROS的软件框架。这本书可以帮助读者了解ROS通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程。
6.“机器人技术和智能控制”郭先生，昂加人的帖子和电信出版社
“机器人技术和智能控制”系统地介绍了机器人的基本组成，工作原理和应用程序示例。内容涉及机器人技术开发的简要历史，工业机器人的运动和动态，机器人控制技术以及所有机器人。发音，机器人轨迹计划，移动机器人的定位和导航以及机器人在工业中的应用和服务字段。
7.“ Fluent14.5入门的流场分析” Hu Renxi机械行业出版社
“流利的14.5流场分析从开始到移动”完全介绍了流利的14.5流场分析的各种功能和基本操作方法。本书分为12章，介绍了流体力学的基础，gambit基础知识，流利的。基础知识，Tecplot软件，两个维流量和传热数值模拟，三维流量和传热数值模拟，湍流模型模拟，多相相，多相相位流模型模型模型，滑动网格模型模型，运动网格模型模拟，组件传输和气体燃烧模拟以及UDF使用。
8.“机器视觉” Berte Holdhne中国青年出版社
“机器视觉”：这本书是计算机视觉的“圣经”！如果有人想学习计算机视觉的基本内容，则必须将本书用作起点。不要错过它！尤其是，这本经典书籍是对本书概念的出色介绍。我强烈建议所有学习计算机视觉的人不可或缺的书。
9.“机器人创新设计” Jing Weihua，Cao Shuang Tsinghua大学出版社
Jing Weihua和Cao Shuang编辑的“机器人创新设计基于Wise Fish Creative组合模型制作”是基于Huiyu模型，希望帮助年轻人进入机器人创新的大门，并将年轻人培养为科学和工程的年轻人。科学和工程学科的兴趣发现了青少年的创新潜力。
10.在“机器学习系统设计”中
“机器学习系统设计”是一个实用的Python机器学习教程。结合大量案例，引入了机器学习的知识。“机器学习系统设计”不仅告诉您“如何做”，还分析了“为什么”，努力帮助读者掌握各种机器学习Python图书馆，学习建立一个基于Python的机器学习系统，并在人体和体验机器学习系统功能中练习和体验机器学习。
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体验。
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”。该书涵盖了人工智能，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。
机器学习
编程集体智能
本书基于机器学习和计算统计的主题。它专门讲述了如何挖掘和分析网络上的数据和资源，如何分析许多信息，例如用户体验，营销，个人口味等以及获得有用的结论。通过复杂的算法，从网站获得，收集和分析用户数据和反馈信息，以创建新的用户价值和业务价值。
这本书的内容是有益的，包括协作过滤技术（实现相关产品建议），集群数据分析（在大型数据集中发现相似的数据子集），搜索引擎核心技术（reptile，index，Query Engine，Pagerarank算法，Pagerarank算法，），Pagerank算法等），Pagerank算法）等），搜索大量信息并分析统计数据以结束优化算法，贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤，文本过滤），使用决策树技术实现预测以及决策建模功能，社交网络信息匹配技术，机器学习和机器学习以及机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习，机器学习和机器学习Antriquence Application等。这本书是Web开发人员，建筑师，应用程序工程师等的绝佳选择。
黑客的机器学习
黑客的机器学习这是一本实用的书。重点是如何使用R进行数据挖掘。机器学习的算法更多地在黑匣子的方式上，强调输入，输出和削弱机器学习算法的细节。在文章中，文本基本上是由案例描述的，如何解决问题，并提供了问题，并提供了问题。其自身分析的原始数据。适合两个人：
（1）机器学习的一些理论，缺乏案例练习
（2）只需要掌握如何使用通用机器学习来解决问题的人。我只是希望知道机器学习算法的一般思想，并且不想详细学习机器学习中的算法。
汤姆·M·米切尔（Tom M Mitchell）的机器学习
“机器学习”显示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的运行。“机器学习”整合了许多研究结果，例如统计，人工智能，哲学，信息理论，信息理论，生物学，认知科学，计算复杂性，以及控制理论等。隐藏的假设。“机器学习”可以用作计算机专业人士和研究生教科书，也可以用作相关领域的研究人员和教师的参考书。
统计要素
“统计的要素”在这些字段中引入了一些重要概念。尽管应用了统计方法，但它强调了概念，而不是数学。对于不成功的学习。主题包括神经网络，支持向量机，分类树和促销是最全面的中介机构。
计算和信息技术的快速发展在医学，生物学，金融和营销等许多领域都带来了大量数据。理解这些数据是一个挑战，这导致统计领域的新工具开发并扩展到新领域诸如数据挖掘，机器学习和生物学信息。许多工具具有共同的基础，但通常以不同的方式表达。
从数据中学习
这是一门机器学习的入门课程（ML），涵盖其基本理论，算法和应用程序。机器学习是大数据和金融，医学，商业和科学研究的关键技术。机器学习使计算系统能够自动学习如何通过数据中提取的信息来执行目标任务。机器学习现在已成为目前最热门的研究领域之一，这也是加利福尼亚州15个不同专业的本科生和研究生的培训课程技术。该课程在理论和实践方面保持平衡，并涵盖数学和灵感。
模式识别和机器学习
这本书是机器学习的神之一，必须阅读经典！
人工智能
人工智能：一种现代方法
“人工智能：一种现代方法”使用详细和丰富的信息从理性智能的角度全面解释人工智能的核心内容，并引入各种主要的研究方向。这是一本罕见的综合教科书
人工智能
本书解释了基本人工智能算法，例如维度，距离测量，聚类，错误计算和线性回归等，它使用丰富的案例来解释。需要更好的数学基础。
人工智能编程范式
本书介绍了出色的编程范式和基本AI理论。对于致力于人工智能的朋友来说，这是必读的。
人工智能：新合成
本书提出了一种统一人工智能理论的新集成方法，涵盖了神经网络，计算机视觉，励志搜索，贝叶斯网络等神经网络。
情感机器：常识性思维，人工智能和人类思想的未来
在这本书中，科学技术先驱Mawen Minski继续他的创造性研究，并向我们展示了一种全新的令人难以置信的人类脑操作模式。
人工智能（第三版）
这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人，可以轻松理解解释和概念。它简化了，但它还包括在高级人工智能领域的讨论。
人工智能是计算机科学的一个分支，而不是单一学科，图像识别，自然语言处理，机器人技术，语言识别，专家系统等，每项研究都具有挑战性。对人工智能感兴趣，但无法确定特定方向，如何了解人工智能和研究的当前状况吗？
我推荐4本大学书。对于大多数人来说，阅读并不困难，公式和理论很小，内容很有趣，并且可以阅读内容。信息是新鲜而完整的。它必须具有一定的阅读值。better。书清单不长，只用作流行科学。
1.“超级聪明”
2.“我们的最终发明：人工智能和人类时代的终结”
3.“聪明的年龄”
4.“人工智能：国家人工智能战略行动开始”
结论：以上是首席CTO首席CTO指出的人工智能相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?