指南：本文的首席执行官注释将介绍人工智能法律文献的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
隐私保护中人工智能的两个典型定律是：“通用数据保护法规”和“健康保险公司和责任法”。《通用数据保护条例》（GDPR）是欧盟的新隐私法规，旨在统一欧盟的数据保护要求并适应现代发展。尽管该法规与以前的欧盟隐私法规相比具有许多新的或改进的要求，但核心的基本原理保持不变。个人数据的定义更广泛地定义和涵盖更广泛的承保范围，这将影响所有在EU中出售产品和服务的公司。作为值得信赖的数据处理器，我们致力于帮助客户完成GDPR合规性工作。“健康保险公司和责任法案”（HIPAA）是美国国会颁布的联邦法律1996年，为患者提供了为各种医疗机构和业务合作者提供患者隐私保护。是隐私保护中人工智能的两个典型定律。
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”
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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（在捷径和风险的情况下，为什么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）
人工智能在法律领域的应用如下：
1.法律问题和答案，信息处理数据
会员的人工智能显示了法律检索和信息处理中电子和数据的趋势，这种趋势将继续继续。
2.文档生产和案例推动的自动化
在促进文件和案件中，法律定律扮演的人工智能的作用比基本信息处理更具智能因素。
人工智能
对于大多数简单案件，例如危险驾驶，小额贷款争端，政府信息披露等，可以简化可以简化的案例，可用于使用元素和格式化裁判文件。确定和提取关键内容，例如信息，诉讼，诉讼当事方的请求和案例事实，并根据相应的模板一单击生成简单的裁判文件。
其他法律文件的产生甚至不太重要，也可以自动纠正。结果，起草文件的时间已大大缩短，法官的工作量得到了缓解，法官可以帮助法官提高案件处理的质量。
3.裁判情报的案例分析和协助
人工智能减轻了处理日常事务的负担。在这种情况下，我们不仅希望人工智能在量化和效率低下的链接中发挥作用，而且期待进一步发挥其智能优势，从而提高司法效率。
结果，将其应用于案件分析和裁判成为一个重要问题。
在案例分析的初始阶段，建立了转移和调整的原则。智能子案例系统可以完善各种情况的处理。在平台运行期间，诸如刑事，民事和行政案件之类的不同案件的特征是全面整合的。，合理地分配司法资源，并减轻“更多案件和更少案件”的压力。
人工智能
在对案件和辅助裁判的深入分析中，北京法院的“法官”制度可以自动对要在审判之前进行审判的事实进行整理，并进行审判并将其推向审判系统。
上海“ 206系统”的最大亮点是证据标准和证据规则的功能。此功能实现了对证据和信息的智能审查，并为案件的人员提供了标准化的指导。此外，Ali启动了“ AI法官”，以建立一套完整的交易纠纷案件试验知识图，可以快速分析该案件案件并在短时间内向法官提供法官的建议。
简而言之，在理论世界中，司法和人工智能的深入组合如火如荼。人工智能产品的应用在某些方面已经在理论面前，司法系统的改革也不可阻挡。但这并不意味着当前的研究和应用是完全科学和有效的，因此有必要仔细考虑司法人工智能人工智能的应用空间和限制。
人工智能
人工智能和数据科学正在成为促进社会发展的重要驱动力。法律界，尤其是司法行政部门，不受两者发展的影响。但是，人工智能/数据科学与法律之间的互动表明了两个首先，这些技术具有法院司法实践和正义的普及。第二，法律可以并且应该扮演地方治理和全球治理的角色。
通常，技术正在发展，在法律领域中使用人工智能也在增加。
1. [期刊论文]在生产和教育整合的遗产中，汽车智能技术专业人员的需求要求分析：“内部燃烧机和配件” |2021第002摘要：
2. [期刊论文]探索和实用智能技术证书专业小组“ 1+X”
3. [期刊纸]汽车电子技术中的智能传感器技术分析杂志：“电子测试” |2021第002摘要：现代电子信息技术的剧烈发展使
有“会计下士课程”，“会计公司的具体公司”，“会计守则守则守则守则”，等等。公司”和“会计人体化理论和实践”，它们都属于人工智能和会计电气化的参考。到《时代》中人工智能的发展，它更加方便，系统地处理并提供财务信息。意味着人工智能将逐渐取代基层会计师。
需要积极促进专利法和版权法的修订。追踪新技术，新的业务格式，新的开发和创新模式，加强了互联网领域的知识产权保护规则的研究大数据等改善了知识产权保护，商业秘密保护和实践艺术设计专利保护的相关法律和法规，并建立许多快速权利保护中心的快速权利保护机制。在社会信用记录中的知识产权权利中，改善了行政侵犯知识产权的机制，严重地违反了知识产权犯罪，根据法律，增加了对海关知识产权执法的保护，并促进上限我的赔偿Ntellectual属性侵权。
结论：以上是首席CTO的所有内容有关人工智能法律文献的注释。感谢您的时间阅读内容，不要忘记在此网站上找到它。