2024 年适合初学者的 20 大人工智能书籍

人工智能 (AI) 已席卷全球。全球几乎每个行业都在将 AI 用于各种应用和用例。其广泛应用包括流程自动化、猜测分析、欺诈检测、改善客户体验等。您可以先阅读顶级人工智能自学书籍，相识 AI 及其概念。您还可以通过各种可用的人工智能课程来提升技能。
      人工智能被视为技能和经济发展的未来。因此，未来几年人工智能工程师和程序员的职业机会必将大幅增长。假设你对人工智能一无所知，但对学习和开始这一范畴的职业生活非常感兴趣。在这种情况下，以下十本关于人工智能的书籍将非常有帮助：
              人工智能——现代方法（第三版）

  –作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig
   
  

  这本关于人工智能的书被很多人以为是初学者最好的人工智能书籍之一。它不太技能性，概述了围绕人工智能的各种主题。写作简单，读者可以轻松理解全部概念和表明。
  本书涵盖的概念包括搜索算法、博弈论、多智能体体系、统计天然语言处理惩罚、当地搜索规划方法等主题。本书还涉及高级人工智能主题，但并未深入探讨。总的来说，对于任何想要相识人工智能的人来说，这都是一本必读书籍。
  机器学习入门

  –约翰·保罗·穆勒 (John Paul Mueller) 和卢卡·马萨隆 (Luca Massaron)
   
  

  《机器学习入门指南》为想要相识机器学习的任何人提供了切入点。它涵盖​​了机器学习的全部基本概念和理论，以及它们如何应用于现实天下。它先容了一些 Python 和 R 中的编码，以教机器实行数据分析和面向模式的使命。
  从小使命和模式中，读者可以通过互联网广告、网络搜索、欺诈检测等推断出机器学习的实用性。这本人工智能书籍由两位数据科学专家撰写，让任何外行都可以轻松理解和无缝实施机器学习。
  人工智能和机器学习

  –作者：Vinod Chandra SS
   
  

  本书的主要读者是盘算机科学与工程专业的本科生和研究生。本书揭示了人工智能和机器学习这两个具有挑战性的环境之间的差距。全部概念都通过案例研究和算例举行相识释。
  它还涵盖了其他情势的学习，如强化学习、监督学习、无监督学习、统计学习、人工智能和机器学习。每个主题都包罗表明清晰的算法和伪代码，这使得本书对渴望开启人工智能职业生活的初学者非常有帮助。
   
  创建你自己的神经网络

  –塔里克·拉希德
   
  

  其中一本关于人工智能的书为读者提供了神经网络数学的循序渐进的旅程。它从非常简单的想法开始，渐渐建立对神经网络工作原理的理解。它利用 Python 语言，鼓励读者构建自己的神经网络。
  本书分为三部分。第一部分先容了神经网络背后的各种数学头脑。第二部分是实用部分，向读者教授 Python 并鼓励读者创建自己的神经网络。第三部分让读者一窥神经网络的神秘头脑。它还指导读者如何在 Raspberry Pi 上运行代码。
  机器学习：新型人工智能

  –作者：Ethem Alpaydin
   
  

  《机器学习：新人工智能》扼要概述了机器学习。它形貌了机器学习的发展，表明了紧张的学习算法，并先容了示例应用程序。它表明了数字技能如何从数字运算机器发展到移动设备，并将当今机器学习的繁荣置于背景中。
  这本关于人工智能的书列举了机器学习如何在我们的一样平常生活中应用以及它如何渗出到我们的一样平常生活中的例子。它还讨论了机器学习的未来以及数据隐私和安全的道德和法律影响。任何非盘算机科学背景的读者都会发现这本书有趣且易于理解。
  猜测数据分析的机器学习根本：算法、示例和案例研究

  –作者：约翰·D·凯莱赫、布莱恩·麦克纳米、艾菲·达西
   
  

  这本 AI 书籍涵盖了全部机器学习根本知识、现实应用、工作示例和案例研究。它具体形貌了猜测分析中利用的紧张机器学习方法。
  本书以非常简单的术语表明了四种主要方法，没有利用太多技能术语。每种方法都利用算法和数学模型举行形貌，并附有具体示例。本书适合具有根本盘算机科学、工程、数学或统计学背景的人阅读。
                            百页机器学习书籍

  – Andriy Burkov
  

  Andriy Burkov 的《百页机器学习书》被很多行业专家视为机器学习的最佳书籍。对于新手来说，它对机器学习的根本知识举行了细致的先容。对于履历丰富的专业人士，它从作者丰富的 AI 范畴履历中给出了实用的建议。
  本书涵盖了机器学习的全部主要方法。从经典的线性和逻辑回归到现代支持向量机、增强、深度学习和随机森林。这本书非常适合那些想要熟悉机器学习算法背后数学原理的初学者。
  人工智能为人类服务

  – 杰夫·希顿
   
  

  本书帮助读者相识并概括 AI 算法。本书旨在向那些数学背景不深的人教授 AI 知识。读者只必要具备盘算机编程和大学代数的基本知识。
  本书深入先容了线性回归、聚类、维度和距离度量等基本 AI 算法。本书利用数值盘算（读者可以自行实行）以及有趣的示例和用例来表明这些算法。
  机器学习入门指南

  – 克里斯·塞巴斯蒂安
   
  

  正如其标题所示，《机器学习入门》是为初学者准备的。它追溯了机器学习从早期到如今的历史。它形貌了大数据对机器学习的紧张性以及程序员如何利用大数据来开辟学习算法。书中具体表明了人工智能、神经网络、群体智能等概念。
  这本人工智能书籍提供了简单的例子，帮助读者理解机器学习背后的复杂数学和概率统计。它还提供了机器学习算法如何改善我们生活的真实场景。
  人工智能：根本知识

  –凯文·沃里克
   
  

  本书概述了人工智能的不同方面及其实现方法。它探讨了人工智能的历史、现状以及未来的发展方向。本书对现代人工智能技能和机器人技能举行了有趣的形貌。它还保举了其他对特定概念有更多细节的书籍。
  这本书对于任何对人工智能感兴趣的人而言都是一本速读之书。它探讨了该主题的核心问题，为读者提供了一次开导性的体验。
  机器学习入门指南：平凡易懂的英语先容

  –奥利弗·西奥博尔德
   
  

  这是为数不多的以简洁明了的方式表明机器学习技能各个理论和实践方面的人工智能书籍之一。它利用平凡易懂的英语，以防止初学者被技能术语所淹没。它有清晰易懂的表明和直观的例子为了各种算法。
  除了学习技能自己以用于商业应用之外，人工智能爱好者还应该相识其他方面，包括哲学、社会学、伦理学、人道主义和其他概念。
  这里有一些书籍，可以帮助您更全面地相识人工智能的其他方面，并帮助您与偕行举行智慧讨论。
  应用人工智能：商业领袖手册

   
  

  作者：Mariya Yao、Adelyn Zhou、Marlene Jia
  《应用人工智能》是一本有用的手册，适合那些热衷于利用人工智能来提高公司服从和社会团体生活水平的商业专业人士。
  本书重点先容如何利用机器学习和人工智能做出实用且具有战略意义的商业决定。对于希望真正从利用机器学习技能中获益的公司高管来说，这是最好的实用人工智能书籍之一。
  金融机器学习的进步

  作者：Marcos Lopez de Prado
   
  

  本书讨论了如何构建大数据以便机器语言算法可以对其举行处理惩罚，如何利用超级盘算技能，如何利用机器学习算法对数据举行研究，以及如何回测研究效果同时最大限度地淘汰误报。
  本书指出了专业人士经常遇到的现实问题，并提供了科学公道的解决方案的数学表明，并附有代码和现实天下的例子。
  哲学书籍

  超级智能：路径、危险、计谋

  – Nick Bostrom
   
  

  这本书受到埃隆·马斯克和比尔·盖茨的保举，讲述了如何在人工智能的未知范畴中前行。本书作者尼克·博斯特罗姆是一位瑞典出生的哲学家和博学者。他在盘算神经科学和人工智能方面的背景和履历铺设这本奇妙的书的前提。
  生活 3.0

  –马克斯·泰格马克 (Max Tegmark)
   
  

  Max Tegmark 的这本人工智能书籍必将激励任何人更深入地研究人工智能范畴。它涵盖了人工智能的更大问题和方面，包括 超级智能、人工智能的物理极限、机器意识等。它还涵盖了自动化方面以及人工智能引起的社会问题。
  社会学书籍

  奇点即未来临

  – 雷·库兹韦尔
   
  

  雷·库兹韦尔被《华尔街日报》称为“永不停歇的天才”，比尔·盖茨也对他赞不绝口。他是一位对人工智能范畴有着浓厚兴趣的顶尖发明家、头脑家和未来学家。在这本关于人工智能的书中，他谈到了人工智能中很多人最害怕的方面，即“奇点”。他广泛讨论了人类与机器的结合。
  情绪机器

  – 阿米尔·侯赛因
  

  这本书挑战了我们对社会规范和“美好生活”的假设。阿米尔·侯赛因是一位杰出的盘算机科学家，他指出人工智能期间是新型智力多样性的开端。他指导我们如何在生活中拥抱人工智能，以创造更美好的明天。
  心智社会

  – 马文·明斯基
  

  马文·明斯基是麻省理工学院人工智能实行室的团结首创人，著有多部优秀的人工智能书籍。其中一本是《心智社会》，它将心智描绘成一个由微小组件组成的社会。对于全部有兴趣探索人工智能期间的智能和心智方面的人来说，这是一本抱负的书。
  人道主义书籍

  情感机器

  – 马文·明斯基
   
  

  在这本书中，马文·明斯基提出了一个新颖且令人着迷的人类思维模型。他还以为，可以制造具有意识的机器来协助人类举行思索过程。在他的书中，他将情感视为另一种思维方式。这是《心智社会》一书的精彩续篇。
  人类兼容——人工智能和控制问题

  – Stuart Russell
  

  人工智能研究员 Stuart Russell 表明了人工智能可能被滥用的情况及其短期效益。这是对当今人工智能期间人类旅程的乐观而富有怜悯心的看法。作者还谈到了在新的根本上重修人工智能的须要性，在这个根本上，机器可以为人类及其目的而建造。
                                                                                                                                          

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