指南：本文的首席执行官注释将介绍人工智能讲座算法的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
人工智能是计算机科学的一个分支。这不是一门学科。图像识别，自然语言处理，机器人技术，语言识别，专家系统等。每个研究都具有挑战性。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？
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”
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。
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
主要有以下书：
1.“人工智能”（MIDEA）Nielsen Zhengken翻译机械行业出版社
2.人工智能情报系统指南（第二版的英文版）（澳大利亚）Negnevitsky（M.）机械行业出版社
3.“人工智能：理论与实践”（MIDEA）Dian Waith，Gu Guochang和其他翻译电子行业出版社
4.“人工智能：复杂问题的结构和策略”（美女）
5.“游戏编程中的人工智能技术”（美国）Buckland，Wu Zuzeng，Shaying Translation Tsinghua University Press
6.“人工智能游戏编程咒语”（美国）Rabin（S。）编辑-in -chief，Zhuang Yuezhi，Wu Fei翻译Tsinghua University Press
亲自推荐“人工智能”的原因：
首先，这本书更容易理解。
其次，文本中散布了许多示例，帮助读者应用每种人工智能方法来参观公众。三分之一，算法的解释是巧妙地解释了算法或数据结构的，而不是对许多数据的长期摘要。编程章节使学生可以更深入地了解信息，同时散布了许多有关实施详细信息的参考。
彼得·诺维格（Peter Norvig
主教，“模式识别和机器学习”。没有照片，但是可以在互联网上。Classics.pattern分类和本书是两本书。“模式识别和机器学习”是非常新的（2007年），这很容易做到很多手。
推荐两本有趣的书，
一种是“简单的启发式方法，使我们变得聪明”
另一个是“有限的理性：自适应工具箱”
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从CSDN转载
机器学习和人工智能学习资源的指导
我经常在上语言讨论小组中推荐一些书籍，并经常要求牛人们搜索一些相关信息，人工智能，机器学习，自然语言处理，知识发现（尤其是数据挖掘）和信息检索。在现场（也彼此紧密相连）。在这里，与机器学习和人工智能有关的一些最近的学习资源属于一个类：
第一个是两个非常好的Wikipedia条目。我也是维基百科的沉重使用者。当学习一件事时，我经常发现它从Wikipedia中间的几个Google开始，然后停在某些或几件作品中。
首先是“人工智能史”。我在讨论小组中写道：
我今天看到的文章是我最好在Wikipedia上查看它的最佳信息。该文章被称为“人工智能史”，该文章遵循AI的开发时间表。有无数的故事，关于牛的中间，转弯的浪潮是宏伟的。人工智能始于哲学的猜测，并在没有心理学的情况下经历了一个帮助阶段（尤其是认知神经科学）。它仅探讨人类思维，内部省份和数学工具的非凡表现。同时，最令人兴奋的是赫伯特·西蒙（Herbert Simon）（决策理论的父亲，诺贝尔奖，诺贝尔奖，交叉域）撰写的自动证明机器牛），证明了罗素的数学原理的20个定理，其中之一与原始书相同。它也很优雅。Simon的程序使用了Inspration搜索，因为公理系统中的证明可以简化为从条件到结论的树形搜索（但由于组合的爆炸爆发，您必须使用Inspiration Pruning）。Simon撰写了GPS（Simon）（Simon）（Simon）写了GPS（据说通用推荐求解器），它可以解决一些良好和形式的问题，例如汉诺塔。但最终，西蒙的研究只会触及人类思维的一个很小的方面 - 形式逻辑，甚至是较窄的推理推理（这就是IS，不包括归纳推理，跨传播推理（通常称为类似思维）。常见的意义，视觉，尤其是最复杂的语言和意识都是神秘的。另一件事是，有些人认为必须由AI问题支持身体，可以感觉到这个世界上世界的物理规则的身体。它是一个强大的信息来源。基于这种信息来源，人类可以总结所谓的共同传统SE知识（这是所谓的体现思想理论），否则 一些女儿将直接手动建立常识知识。基本非常愚蠢和天真。要求人们根据感知系统从自然世界中获取知识是动态自动更新系统，而手动构造常识并不符合古代专家系统。我个人发现它更有趣或新颖。每个人都看到的有趣的地方是不同的。对于其他地方的审查计划。
顺便说一句，Xu Yan打算找时间翻译此注释。这是一个很大的酒吧。
第二个是“人工智能”。当然，有机器学习等。从这些条目中，可以找到许多非常有用和可靠的参考材料。
然后一些书
图书：
1.近年来，“编程集体情报”的进入，培养兴趣是最重要的部分。
2.彼得·诺维格（Peter Norvig）的“ AI，现代方法第二”（无疑领域的经典）。
3.“统计元素”，这是相对数学的，可以用作参考。
4.“统计基础自然语言处理”，在自然语言处理领域公认的经典作品。
5.“数据挖掘，概念和技术”，中国科学家撰写的一本书非常深。
6.“管理千兆字节”，信息检索。
7.“信息理论：推理和学习算法”，请参阅《更深层次的书》。
相关数学基础（参考书，不适合阅读）：
1.线性代数：未列出此参考书，许多。
2.矩阵数学：矩阵分析，罗杰·霍恩（Roger Horn）。在矩阵分析领域中没有有争议的经典。
3.概率理论和统计学：“概率理论及其应用”，威廉·弗勒（William Ferler）也是一本非常好的书，但是数学的味道太重了，不适合机器学习。推荐“所有统计数据”，并说
机器学习的方向对于统计数据也非常重要。请强调所有统计信息，这是一本非常简洁的CMU教科书，对概念的关注，简化计算，简化与机器学习无关的概念和统计内容，哪些与机器学习无关可以说是一种很好的快速入门材料。
4.优化方法：“非线性编程（第二”非线性计划参考书。“凸优化”参考书。加上一些书籍，可以参考Wikipedia.in上的优化方法条目 - 深度理解 -机器学习方法的技术细节多次（例如SVM）需要优化的方法，以铺平道路。
王宁推荐了几本书：
“机器学习，汤姆·米歇尔”，1997年。
旧书，牛。现在看来内容并不深。到目前为止，许多章节都感觉有些不适，但是它非常适合新手（当然，您不能“新”开始使用算法和概率）。例如，制定树非常令人兴奋，而且它具有近年来，这并不是特殊的进展，因此没有过时。此外，这本书是1997年数十年的机器学习的摘要。参考列表非常有价值。中国有翻译和影印本。我不知道它们是否绝版。
“现代信息检索，Ricardo Baeza-Yates等人”。1999
旧书，牛。看起来像第一本关于IR的书。雅虎研究欧洲和拉丁美洲。
“模式分类（2ED）”，Richard O. Duda，Peter E. Hart，David G. Stork
它也大约是2001年，带有照片版本和颜色。。
也有一些经典作品只有一方，我没有资格评估。还有两个小册子，这是论文的本质，但它谈论了很多切割 - 边缘和细节，例如索引如何压缩不幸的是，我忘记了这个名字，再次被我压了。我担心在搬家前一天很难看到。
（哦，请记住一本书：“挖掘网络 - 从超文本数据中发现知识”）
说一本很棒的书：“数据挖掘：实用的机器学习工具和技术”。WEKA的作者写道。大量的输入书，这不应该阅读。如果您想学习了解WEKA，只需阅读文档。第二版已发布，我没有读过，就不清楚。
在信息检索方面，杜雷再次建议：
现在，建议您获得该书的检索，以阅读斯坦福大学的“信息检索简介”。这本书刚刚正式出版。当然，内容是最新的。此外，最大的Niu Croft的信息检索也在撰写教科书，应该很快发布。据说这是一本非常实用的书。
对信息检索感兴趣的学生强烈推荐北京大学Zhai Chengxiang博士的暑期学校课程。都有幻灯片和阅读材料：
Maximzhao推荐了一项机器学习：
添加一本书：主教，“模式识别和机器学习”。没有动作，但是可以在线上进行。Classics.pattern分类和这本书是两本书。“模式识别和机器学习”非常新（2007年），这很容易做到很多手。
最后，关于人工智能（尤其是决策和判断），然后推荐两本有趣的书，
一种是“简单的启发式方法，使我们变得聪明”
另一个是“有限的理性：自适应工具箱”
与计算机学院中使用的统计机器学习方法不同，这两本书更多地基于人类使用的认知方法。以下是我在讨论小组中写的简短介绍：
他们俩都是由德国ABC研究团队（由计算机科学家，认知科学家，神经科学，经济学家，数学家，统计学家等组成的跨学科研究小组的统一编写的。）。后者是赫伯特·西蒙（Herbert Simon）的扩张（决策的父亲 - 制造科学，诺贝尔奖获得者）。桌子上提出了问题。核心思想是，我们的大脑根本无法做很多统计计算，并使用Fancy's数学技术来解释和预测世界。中间的两个非常著名的灵感中提到的两种：认知启发式和最佳选择。当然，这两本书不排除统计方法。统计优势出现了，当数据量很小时，统计方法变得非常糟糕。人类的简单灵感定律在生态环境中充分利用了规律性，所有这些都计算出小的复杂性和鲁棒性。
第二本书简介：
1.谁是赫伯特·西蒙
2.什么是有限的理性
3.这本书怎么说：
我一直认为人类的决策和判断是一个非常迷人的问题。这本书简单地说，它可以被视为“决策和判断”的更全面和理论的版本。系统和理论上介绍了各种灵感方法。人类决策 - 制定和判断力（启发式方法）及其优势（为什么在捷径和风险的情况下它们是最优化的方法，以及为什么在某些情况下会带来不良后果。例如，那些学习机器学习的人知道在许多情况下，简单的贝叶斯方法通常并不比贝叶斯网络差，并且更快。
这里的书中提到的示例非常有趣：两支团队被派去设计一个可以在现场捕捉棒球的机器人。在第一组中，进行了详细的数学分析，并且非常复杂的抛物线线近似模型是已建立（因为有必要考虑诸如空气阻力之类的原因，因此它不是严格的抛物线线），该线用于计算球的着陆点以正确接收到正确接收。，实际操作也需要时间。每个人都知道，生物神经网络中的生物识别技术每秒只有100米，因此计算复杂性是生物的宝贵资源。还不够好。第二组采访了真正的运动员，并听取了他们如何汇总他们如何获得球的。，然后他们做了这样的机器人：这个机器人在球的开头没有做任何事情。然后才开始跑步，并在跑步过程中保持了球之间的视角，后者确保了机器人的跑步路线一定会有轨迹估算的角度。体验您的眼睛是否总是在获得球时盯着球，然后从视线的角度调整跑步方向？实际上，人类这样做，这是这样做的是启发式方法的力量。
与对心理学和流行科学有偏见的“决策和判断”相比，这本书更具理论性，文学和经典的引用很多，并与人工智能和机器学习交叉。其中也有许多数学内容。这本书由十几章组成。每章都是由不同的作者撰写的。它类似于纸。它非常严格，没有胡说八道。它类似于“解决问题的心理学”。更适合怪胎阅读。
此外，建议阅读诸如“决策和判断”之类的书籍（以及像傻瓜一样的傻瓜），也建议用于理论细节。决定和判断。不幸的是，其中许多是在数十万年前的社会环境中建立的，这不适合现代社会。盲点可以成为一个好的决策者，这也是一个非常有趣的领域。
（超过）
结论：以上是首席CTO的所有内容，都注明了每个人的人工智能讲座算法。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于人工智能演讲算法的更多信息。不要忘记在此网站上找到它。