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本文目录

1. 人工智能四大名著
2. 如何学习人工智能？
3. 人工智能工具有哪几种
4. python人工智能编程例子

人工智能四大名著

《DeepLearningwithPython》本书自出版以来收到众多好评，因为是Keras作者写的书，所以全书基本围绕着Keras讲深度学习的各种实现，从CNN，RNN到GAN等，偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。这是一本偏实战的书，教你使用Keras快速实现深度学习经典项目。看完这本书，基本能对Keras和深度学习实战有比较初步的掌握了。

《PythonMachineLearning》本书使用了Scikit-Learn和TensorFlow，分别讲解机器学习和深度学习，并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到Web应用。整个知识体系相对更加完善，是一本比较全面的机器学习书籍。

《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn&TensorFlow》本书中文译为《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》。这本书最大的特色从理论上讲就是言简意赅，全书基本上没有太多复杂的数学公式推导，语言通俗易懂，很容易看得懂、看得下去。正本书兼顾理论与实战，是一本非常适合入门和实战的机器学习书籍。

《DeepLearning》又名“花书”。该书由三位大佬IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。相信这本书大部分人入坑深度学习的都知道！

如何学习人工智能？

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

人工智能工具有哪几种

人工智能工具可以分为以下几种：

1.机器学习工具：可以让计算机在经验数据的基础上进行学习和预测，如TensorFlow、Scikit-learn等。

2.自然语言处理工：可以让计算机理解和处理人语言，如NLTK、Spacy、BERT等。

3.计算机视觉具：可以让计算机识别和处理图像和视频，如OpenCV、YOLOMaskR-CNN等。

4.语音处理工具：可以让计机识别和声音语音，如GoogleCloudSpeech-to-Text、MicrosoftAzureSpeechServices等。

.专业领域工具：针对特定领域提供人工智能服务，如医疗、金融、物流等。例如IBMWatsonHealth、AlibabaCloudFinancial等。

python人工智能编程例子

Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：

1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。

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