大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能 图书，人工智能图书这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 学习人工智能都要了解哪些方面？
2. 学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？
3. 自学人工智能有什么书籍推荐
4. 人工智能的基础书籍有什么推荐？小白一枚，谢谢？

学习人工智能都要了解哪些方面？

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。

人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。

基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。

其二是选择一个自己的主攻方向，围绕该主攻方向来制定学习和科研实践计划。人工智能领域的方向非常多，大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等，选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看，可以重点关注nlp、cv这两个方向。

其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。

我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？

谢邀！

注意到此问题下面有了近50个（其中不乏不错的）答复了，那从前几天开始，借用在得到上由张凯对《智能时代》一书的解读中的部分内容，来回应几个和“大数据”、“机器智能”相关的问题。

在回应《人工智能、大数据、机器人成大学新增热门专业，未来就业前景如何？

（https://www.toutiao.com/answer/7160267781756469511）》的最后谈到，那检察官想要告倒烟草公司，他就满世界收集证据，甚至跑到我们中国的西南地区，专门找那种族群单一，生活习惯非常相似的村庄来收集样本，最后虽然还是没有找到香烟和肺癌有直接因果关系的证据，但是，收集了大量在统计上强相关性的证据来证明吸烟的危害。最终，烟草公司硬是被告倒，罚了3655亿美元。

这儿接着谈。

从这个案件里，我们可以看出来，其实人们已经从只接受因果关系转到也接受强相关性关系上来了，如果法律上这种强相关性都能被作为证据接受，那这种强相关性应用到其他领域自然就是顺理成章的了。

总的来说，机械思维是我们以前认识世界的主要方式，但是，今天机械思维已经不够用了，数据给我们提供了解决问题的新方法，数据之间的强关联性可以某种程度上代替因果关系，让我们直接找到问题的答案，这就是大数据思维的核心。

大数据思维和机械思维不是相互对立的，而是相互补充的，今天的我们在这场变革中一定要学会这种思维方式，因为它就是新时代的方法论。

那我们前头说了那么多大数据，它对我们未来的生活究竟有什么影响呢？吴军在这本书里说啊，影响是全方位的，未来的农业、制造业、体育、医疗都会出现新的变化，甚至整个社会人群都会出现重大的分化。比如说体育产业，就拿足球、篮球来说吧，一般一个弱队想要崛起，通常是一个大老板喜欢这个球队，先买下球队，然后呢砸钱买明星，请大牌教练，再做各种广告招揽球迷。

像咱们的恒大足球队，走的不就这条路吗？当然了，砸钱是容易，但想要取得好成绩可不容易了。所以，弱队的崛起通常都非常的难。

但是，美国有一支篮球弱队，就靠大数据上演了大逆转。这支球队是金州勇士队，它的管理层是由风险投资人和数据分析师组成的，这些人买了球队以后，不但不去买大牌的球星，反而把队里特别有名的大高个队员都卖掉了，然后呢围绕一个没有名气的小个子球员制定球队的新战术。因为数据显示，那些大牌球员都有一个特点，就是喜欢靠自身的能力优势，从篮下突破进攻，这种打法观众看起来特别带劲，但是，成功率其实特别低，因为全队要先想办法把球传给篮下的大高个，再保他突破上篮，即便不出现失误，能得到的也就是2分。那金州勇士队的新打法，就是依靠他的神投手，小个子库里，用3分球得分，比投篮，那些虎背熊腰的大牌球员可就没什么优势了，这让勇士队咸鱼翻身，得到了四十多年以来第一个NBA总冠军。后来，他们把这个战术发扬光大，勇士队所有的球员都苦练投篮，全队在一个赛季里投进了1000个3分球，创下了NBA的记录。因为勇士队善于利用数据技术，所以，篮球界的人都说，勇士队就是NBA里的谷歌啊。你看，以后体育运动光靠天赋和苦练没用，大数据技术能够改变竞争格局。

再比如说大数据在医学上运用。我们中国人都知道，看病得找老大夫，因为医学是一个经验科学，他们见过的病人多，经验丰富啊。但是，一个人再有经验，他见过的病例也是有限的。像一个放射科的大夫，一生见过的病例不会超过10万个，但是机器人就不一样喽，像美国一位高中生，他设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，输入了760万个病例，这种算法也不是特别复杂，但是，对癌细胞的位置预测的准确率就高达96%，比一个资深的老大夫，那是要强太多太多了。相信不久以后，医生这个职业也很快就会被机器替代。

那你说，大数据、智能机器带来的全都是福利吗？也不能这么乐观。比如说首先就是我们会彻底没有隐私了。那你可能会觉得，没有隐私就没有隐私喽，反正我身正不怕影子斜呀。那些商家可是不会放过这个机会的，比如说以后有些人就会发现，自己老是买到假货，而有些人就总能买到真货。这是为什么？因为商家可以通过你的数据记录看出来，你是个好惹的人，还是个不好惹的人。要是数据显示，你一买到假货就维权，那商家就觉得，还是给你推送真货比较省心。你要是大大咧咧，买到假货也懒得退，那得嘞，不宰你宰谁啊。再比如说，如果保险公司能够了解到以后每一个人会得什么病，就可以拒绝给可能得大病的人提供保险啊。那那些最需要医疗保险的人，反而得支付天价的医疗费。

那有人可能会说，那以后我保护好隐私，到哪儿都不留下消费记录就好了呀。但其实呢，这是不可能的。只要你想获得方便，提供自己的数据就是必须的，这是和商家兑换的筹码，不可能逃得掉。

技术对我们的冲击还有更大的方面，那就是机器可能会抢掉我们的饭碗。作者吴军说，人类历史上曾经有三次技术变革，都让社会发生了巨大的变化。

将在回复《大数据和人工智能在物联网智慧城市建设过程中有哪些应用场景？》中接着谈。

最后，再顺便打个小广告，财经科普漫画《漫画生活中的货币》和《漫画生活中的投资》、和我策划、和粮食问题专家冰清合著的《大国粮食》新鲜出炉，谢谢关注！

你对这个问题有什么更好的意见吗？欢迎在下方留言讨论！

自学人工智能有什么书籍推荐

以下是我推荐的几本自学人工智能的书籍：

1.《Python深度学习》:该书主要介绍深度学习的基本概念和原理，并且使用Python语言进行实现。这本书对于想要入门深度学习的人来说是非常好的选择。

2.《机器学习》:该书由机器学习方面的专家编写，适合初学者。书中涵盖了许多基本的机器学习算法和概念，并具有很好的可读性。

3.《深度学习》:作者IanGoodfellow是深度学习领域的权威之一，这本书是目前深度学习领域的标准参考书之一。虽然对于初学者来说可能有些难度，但是对于想要在深度学习领域深入学习的人来说是非常有价值的。

4.《数学之美》:该书的作者陈景润教授从数学角度深入浅出地讲解了科学技术中的一些数学应用。人工智能是数学很重要的应用领域之一，该书对于提升数学素养也有很大的帮助。

5.《统计学习方法》:该书主要介绍了统计学习方法中的一些基本概念和算法。这是一本很好的实践性书籍，内容浅显易懂，适合初学者。

希望这些书籍对你有所帮助！

人工智能的基础书籍有什么推荐？小白一枚，谢谢？

什么是人工智能？

人工智能（artificialintelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

1-learningopencv

learningopencv的作者是garybradski和adriankaehler，两位都是opencv库的发起人。其中，bradski是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授kaehler在20142016年间做过magicleap副总裁。本书适合对计算机视觉和图像处理有基本了解的人群，通过本书能更好地了解opencv如何让编程任务更容易。

两位作者将众所周知的算法编码成可调用的函数库，可以用来完成更复杂的任务。当然，这也作为一本用户手册，目录结构清晰，遇到问题时可进行查阅。这本书的中译本叫《学习opencv》

2-artificialintelligence:amodernapproach

artificialintelligence:amodernapproach是人工智能领域经典教材，作者是stuartjonathanrussell和peternorvig。russell是加州大学伯克利分校的计算机科学教授，已发表超过100篇关于通用人工智能的论文norvig是googleresearch主管，aaaifellowacmfellow。本书提供了现代技术中关于人工智能理论与实践最全面和前沿的介绍，通过智能决策、搜索算法、逻辑推理、神经网络和强化学习等方面来介绍最先进的人工智能技术，推荐给对人工智能感兴趣的专业研究人员。

3-AlgorithmsofIntelligentWeb

作者是HaralambosMarmanis和DmitryBabenko，前者是用机器学习解决工业问题的先驱，后者参与设计了用于银行保险和供应链管理的应用程序

本书会让你学会该如何捕获、存储和构建网络中的用户数据，并通过数理统计、神经网络和深度学习等方法实现数据分类，进而构建推荐系统。本书还提供了如在线广告的点击预测等案例分析，附有相关代码。市面上比较多的是第2版，第一版封面是蓝白配色，第二版变成了黑白。中译本名叫《智能web算法(第2版)》定价69元。这本书的作者是danjurafsky和jamesh.martin，两人都是斯坦福大学语言学系和计算机科学系教授。

本书涵盖了经典自然语言处理、统计自然语言处理、语音识别和计算语言学等方面。聊天机器人、智能问诊和对话系统等等让语音和语言处理成为21世纪最令人兴奋的一个研究内容。本文采用统计学方法和其他机器学习算法，通过实例来说明各种方法的相对优势和不足，分别涉及序列标注、信息提取、智能问答、语音识别和语音合成等多个前沿研究方向。对于语音学领域专业人员，这是一本重要的参考书籍。中译本的书名丢掉了“语音”，叫《自然语言处理综论》，人民邮电出版社有英文影印版《语音与语言处理》。好像都不太容易买到。

4-ProgrammingGameAIbyExample

作者MatBuckland

本书是游戏人工智能方面的经典之作，畅销多年，主要讲述如何使游戏中的角色具有智能，先介绍了游戏角色的基本属性及常用数学方法，接着深入探讨游戏智能体状态机的实现，提到了图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法，还以lua脚本语言为例来介绍了游戏脚本语言的优点。综上，本书适用于对游戏ai开发感兴趣的爱好者和游戏ai开发人员。有中译本，定价79元，容易买到。

5-FoundationsofStatisticalNaturalLanguageProcessing

作者是ChristopherD.Manning和HinrichSchütze，两人都是斯坦福大学教授

这是国内外多所著名大学的计算语言学教材，全面系统地介绍了统计自然语言处理技术。本书涵盖的内容十分广泛，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。中译本《统计自然语言处理基础》由电子工业出版社出版，定价55元，易断货。

6-Patternclassification

作者是RichardO.DudaPeterE.Hart和DavidG.Stork，其中Duda是圣何塞州立大学名誉教授

本书是模式识别和场景分析领域的经典著作，第1版出版于1973年，2000年的第2版保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，还新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。中译本《模式分类》定价59元，某东某宝某当等等都有售。

7-NeuralNetworksforPatternRecognition

作者和我们前边提到的模式识别与机器学习一样，也是ChristopherBishop，爱丁堡大学计算机系教授

从统计模式识别的角度来看，这本书完整地介绍了前馈神经网络。本书在介绍基本数学知识后，研究了概率密度函数的建模方法以及多层感知机和径向基函数网络模型的性质和优点，还提到了误差函数的主要算法、神经网络调参技巧及贝叶斯技术的应用。本书的目标人群为涉及神经计算和模式识别领域的相关研究人员。

8-DesignPatternsinJava

作者是StevenJohnMetsker和WilliamC.Wake，其中Metsker是DominionDigital公司的管理顾问，擅长运用面向对象技术构建结构清晰功能强大的软件系统

本书通过一个完整的java项目对经典著作designpatterns一书介绍的23种设计模式进行了深入分析与讲解，实践性强，却又不失对模式本质的探讨。本书创造性地将这些模式分为5大类别，以充分展现各个模式的重要特征，并结合uml类图与对应的java程序，便于读者更好地理解。同时本书给出了大量练习及参考答案，使读者印证比较，寻找不足。中译本《java设计模式》出版于2007年，定价49元，似乎同样严重断货。

9-NaturalLanguageProcessingwithPython

作者是StevenBirdEwanKlein和EdwardLoper，三人分别是墨尔本大学软件工程系副教授爱丁堡大学语言技术教授和宾夕法尼亚大学博士

本书基于自然语言工具包nltk库，不要求读者有python编程的经验。内容按照难易程度顺序编排，先介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的python程序分析感兴趣的文本信息；接着讨论了结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点；然后介绍了语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等；进而再介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法和如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了nlp领域的过去和未来。综合评价，本书是自然语言处理领域的一本实用入门指南。国内有中译本和英文影印本，都叫《python自然语言处理》，中译本定价89元。

10-PracticalCommonLisp

作者是PeterSeibel，加州大学伯克利分校教授

本书是一本不同寻常的commonlisp入门书，介绍了作者的学习经历，分别讲述了各种基础知识，主要包括：repl及commonlisp的各种实现、s-表达式、函数与变量、标准宏与自定义宏等，然后通过9个章节详细介绍了几个有代表性的实例，包含如何构建垃圾过滤器、解析二进制文件、构建id3解析器，以及如何编写一个完整的mp3web应用程序等内容。本书适合commonlisp初学者及对其感兴趣的相关人员。中译本《实用commonlisp编程》定价89元，各大电商平台都有，偶尔断货。

11-科普类

科普类的书，应该看那些呢，这一类书实在是太多了。

《浪潮之巅》作者吴军博士

李开复的书《人工智能：李开复谈ai如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》

李彦宏的书《智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》

周鸿祎的《智能主义：未来商业与社会的新生态》

吴霁虹的《未来地图:创造人工智能万亿级产业的商业模式和路径》

《AI：人工智能的本质与未来》，玛格丽特·博登老太太写的，她是英国萨塞克斯大学认知和计算机科学学院第一任院长，从1997年起，她就是该系认知科学研究教授。“她拥有医学科学、心理学、哲学等学科背景，并能够将这些学科的理论融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合。她被誉为是“人工智能领域的女性牛人”。

12-《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》

这是一本教材，也可以说是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。900多页的大部头，很耐看，关于人工智能技术的都囊括在里面了，想往这块发展的一定要看这本

13-《深度学习》

这是由全球知名的三位专家IanGoodfellowYoshuaBengio和AaronCourville撰写的书，是深度学习领域奠基性的经典教材，全书500多页

14-自己动手写神经网络

机器学习与人工智能参考书基于java语言撰写。

15-InformationTheory：InferenceandLearningAlgorithms

比较深

首先你得有语言基础，其次有数学基础，人工智能的基础语言是python

16-PreparingfortheFutureofArtificialIntelligence为人工智能未来做好准备

这份白皮书发表于2016年10月。它介绍了人工智能目前在社会中所处的状态以及其在经济中所发挥的作用。它也提出了关于人工智能的短期和长期愿景的问题。这份白皮书绝对值得一读，因为它不仅时间非常近，而且其信息源非常权威。美国国家科学技术委员会旗下的机器学习和人工智能小组委员会是该白皮书的主要作者。

17-ArtificialIntelligenceasaPositiveandNegativeFactorinGlobalRisk作为全球风险中积极因素和消极因素的人工智能

该白皮书的作者是eliezeryudkowsky，其得到了machineintelligenceresearchinstitute的赞助。这份白皮书研究了人工智能如果像现在这样继续高速发展可能在未来造成的多种后果。因为我们还不知道人工智能将向哪个方向发展，所以我们也不清楚其所带来的影响哪些是积极的、哪些是消极的；因此yudkowsky同时研究了这两个方面。

18-LearningtoTrustArtificialIntelligenceSystems学习信任人工智能系统

在这份白皮书中，我们可以看到我们总是会不得不面对新的先进技术，而且最终我们会认识到这些技术将能够以这样或那样的方式使我们的生活更好。这份白皮书认为人工智能（ibm喜欢称其为「增强智能（augmentedintelligence」）也是这样。人工智能将会越来越多地出现在我们的生活之中，我们会适应它，我们的生活也将因为它而变得更加美好。这份人工智能白皮书的作者是guruduthbanavar博士，他是ibm研究院的副院长以及认知计算部门的首席科学官。

19-DisruptionAhead

德勤联合ibm专门投入资源做了此份报告，让各种商业与个人能用到这一技术。在此白皮书中，你会学到他们如何做人工智能，期待的收获是什么，以及期待什么时候发生文中提到的里程碑。在读此报告时，你会学到大量watson的工作机制以及目前是如何部署机器的。里面也有如今的使用案例。

20-ArtificialIntelligence,Robotics,PrivacyandDataProtection人工智能机器人隐私和数据保护

这个主题是欧盟在马拉喀什的一场会议上讨论的，此白皮书于今年10月发布，主题集中在随着人工智能和机器人的崛起，为什么开始讨论数据保护和隐私问题如此重要。因为这些计算机像超级计算机一样有着前所未有的能力，也因为随着技术进一步发展我们需要现在就开始考虑如何保护地球上每个人的数据与隐私。

21-TheNewWaveofArtificialIntelligence人工智能新浪潮

由evry发布的此份白皮书是来教育读者为什么新的人工智能公司要通过升级旧的人工智能概念来进行变革？为什么它们要在众多产业使用人工智能技术创造全新的未来？观测为什么、什么时候来创造人工智能商业非常的重要，即使最后结果与旧商业一样，你也需要从头开始做人工智能。在你使用一项完全不同的技术时，整个流程是独一无二的。

22-ThinkStats

关于概率与统计学的初阶介绍类书籍

这本书主要是介绍一些可以用来处理实际数据和讨论相关问题的基本方法。这本书讨论了一个基于美国国家卫生研究院（nationalinstitutesofhealth）数据的实际案例，来开展相关话题和知识点的讨论。这本书鼓励读者们去做一些基于真实数据集的project。

23-ProbabilisticProgramming&BayesianMethodsforHackers

《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》这本书相比于数学更注重与对贝叶斯方法论（bayesianmethod）和概率性编程的理解。

关于人工智能 图书，人工智能图书的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。