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AI专业书籍大全

2019-03-06 23:4668机器人网编辑:南方发布人气:


人工智能系列图书推荐:
 
一、人工智能时代
内容简介
 
作为计算机学科的一个分支,人工智能技术主要涵盖、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等范畴。
 
本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起,就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例,如 DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等经典的专家系统,振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统,以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理,回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就,并对其未来进行了展望。
 
本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识,既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识,也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展,更辅以实例,可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书特色鲜明、内容易读易学,适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
 
配套资料
 
● 本书附录 D“应用程序和数据”提到的应用程序示例、用于神经网络训练的练习数据和若干高级计算问题概览。
 
● 本书附录 E“部分练习的答案”的英文版 PDF 和图解。
 
● 本书中的全部彩图文件。
 
● 本书的 Prolog 示例源代码。
 
● 供教师使用的教学 PPT。
 
为使用本书作为教材的教师提供的教学资源:
 
● 教学 PPT。
 
● 教师指导手册(电子版,包括本书配套习题的完整解答)。
 
请通过 contact@epubit.com.cn 联系申请。 
 
作者简介
 
史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci)
 
拥有纽约市立大学的博士学位,目前在纽约市立大学教授计算机科学课程。他曾在高性能计算领域发表了多篇论文,并且是 NASA 发起的 MU-SPIN 项目的学术带头人。MU-SPIN 项目旨在为 NASA 培养下一代顶尖的科学家和工程师。
 
丹尼·科佩克(Danny Kopec)
 
拥有爱丁堡大学博士学位,目前在纽约市立大学布鲁克林学院和纽约市立大学研究生中心任教。他发表过多篇论文,并出版过几本书,还是一位国际象棋大师。
二、大数据决策
内容提要: 
 
本书采用独一无二的方法,通过贯穿前后的交互式元素和极具启发性的问题,揭开了大数据和可视化的本质和精髓,不仅仅讲述了如何绘制数据报表,更是鼓励读者建立起一些最根本的基础——坚实的商业目标,以及利用数据提升工作体验并获得持续成长的强烈愿望。 
 
作者介绍: 
 
Keith B. Carter 有着丰富的企业管理乃至行业经验,凭借于此,他经常受邀举办讲座、撰写文章,同时从事前沿创新,并且为他人提供指导和帮助。他还教授职业经理人和在校大学生课程,内容主要涉及采购和物料管理。另外,通过其领导的几个行业/学术大数据机构以及销售和运营计划项目,他还为包括零售、高新技术、交通和化工行业的诸多客户提供商业决策。 
 
编辑推荐: 
 
摒弃枯燥的概念与凭空臆想,将企业管理经验与实践同大数据背景下的可操作情报结合起来,为读者呈现丰富的应用场景与思维指引 。
三、Python 机器学习经典实例 
内容提要: 
 
在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。 
 
作者介绍: 
 
Prateek Joshi 人工智能专家,重点关注基于内容的分析和深度学习,曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。
 
四、机器学习实践应用 
内容提要: 
 
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解,全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法,并详细给出了机器学习的算法流程。 本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书,读者不仅可以了解机器学习的理论基础,也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时,本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。 
 
作者介绍: 
 
李博,花名“傲海”。目前任阿里云数据产品经理,主要负责机器学习平台的产品 化建设以及对外业务应用。本科、硕士毕业于北京邮电大学,曾就职于索尼和华为 (实习),从事数据相关产品的开发。作为 CSDN 博客专家、云栖社区博客专 家,长期分享 IT 技术相关文章,内容涉及机器学习算法、Android 应用及源码 开发等领域。一直活跃于开发者社区,主导开发了多个 GitHub 百星开源项目,还 开发并上线了多款手机 App。
 
编辑推荐: 
 
人工智能,触手可及,让数据起舞,用算法扩展业务边界 阿里机器学习专家力作,实战经验分享 
 
(来源:未知)




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