区块链公司汪波[区块链协会会长]

本文目录一览：

• 1、人工智能入门书籍

人工智能入门书籍

1、《机器学习》(周志华著)：这部入门级经典之作，覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》(李航著)：深入讲解常用统计学习方法，如感知器和决策树等。 《深度学习》(花书) (Ian Goodfellow等著)：深度解析深度学习理论和实践，如深度神经网络和卷积神经网络。

2、“鱼书”《深度学习入门：基于Python的理论与实践》深度学习是ChatGPT等模型的核心技术，本书从基础理论出发，通过实例带领读者从零开始构建深度学习网络，是深度学习初学者的绝佳选择。

3、《机器学习》（周志华）：这本书系统地介绍了机器学习的基本概念、方法和应用，是一本很好的入门教材。《模式识别与机器学习》（Christopher M. Bishop）：这本书详细介绍了模式识别和机器学习的基本理论和方法，适合有一定数学基础的读者。

4、《深度学习》深度学习领御奠基性的经典畅销书，长期位居亚马逊AI和机器学习类图书榜首。《人工智能》智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。《人工智能简史》全方位解读人工智能的起源、神经网络、遗传算法、深度学习、自然语言处理等知识，深度点评AI历史趋势。

5、对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

6、《计算机与智能》(1950年)。艾兰图灵在这本书中首次提出了“机器能否思考”这个问题，并设计了著名的“图灵测试”来测试机器智能。这一理论框架对后来的人工智能发展产生了巨大影响，可以说打开了人工智能这个领域。 《人工知识》(1965年)。