自學(xué)ai軟件的書籍推薦（自學(xué)ai軟件的書籍推薦）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于自學(xué)ai軟件的書籍推薦的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、初學(xué)Adobe Illustrator 軟件有哪些好的書籍？？

• 2、如何自學(xué)人工智能？

• 3、人工智能有什么好的參考書么？

• 4、想要學(xué)習(xí)人工智能，有推薦的書籍和課程么？

一、初學(xué)Adobe Illustrator 軟件有哪些好的書籍？？

《ADOBE ILLUSTRATOR CS6標準培訓(xùn)教材》書語言通俗易懂，內(nèi)容由淺入深、循序漸進，并配以大量的圖示，特別適合初學(xué)者學(xué)習(xí)，同時對有一定基礎(chǔ)的讀者也大有裨益。對參加Adobe及ACAA認證考試的考生具有指導(dǎo)意義，同時也可以作為高等學(xué)校美術(shù)專業(yè)計算機輔助設(shè)計課程的教材。另外，《ADOBE ILLUSTRATOR CS6標準培訓(xùn)教材》也非常適合其他各類培訓(xùn)班及廣大自學(xué)人員參考閱讀。

這是最新版的培訓(xùn)教程?？荚囉脮？型噶司蜎]問題了。

二、如何自學(xué)人工智能？

1. 尋找一些免費的書籍。

Shival Gupta分享自己初學(xué)AI的經(jīng)驗時，強調(diào)了熟悉基本AI術(shù)語和方法的重要性。尋找一些免費的AI書籍作為自己學(xué)習(xí)人工智能的開始，是正確的做法。

Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一書就很不錯。本書不僅介紹了基本的人工智能概念和算法（專家系統(tǒng)、深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先搜索、知識表示等），而且還包括基礎(chǔ)知識如貝葉斯推理，一階邏輯，語言建模等。

對于那些對深度學(xué)習(xí)感興趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫的《深度學(xué)習(xí)》（自適應(yīng)計算和機器學(xué)習(xí)系列）一書是不錯的選擇。

此外，可以看看《Logic For Computer Science》這本免費書，它解釋了計算機科學(xué)的數(shù)學(xué)邏輯，并強調(diào)了求解證明的算法方法。

2.熟悉Python，（C / C ++）和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

人工智能從業(yè)者相信，任何主流語言和非主流語言都能應(yīng)用于AI / ML。最大的區(qū)別在于庫/工具的性能和可用性。

例如，C++的所有設(shè)置都優(yōu)于Java或Python，并幫助開發(fā)人員最大化硬件的功能。另一方面，Python有一個非常好的FFI，并且經(jīng)常與C或C++結(jié)合使用。與此同時，Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些語言都有高質(zhì)量的庫，如何使用取決于你想要做什么。

一般的共識是，必須熟悉一些流行的語言，如Python，它有一個很好的工具箱/庫。

三、人工智能有什么好的參考書么？

Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（無爭議的領(lǐng)域經(jīng)典）

Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 沒有影印的，但是網(wǎng)上能下到。經(jīng)典中的經(jīng)典。Pattern Classification 和這本書是兩本必讀之書?！禤attern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入淺出，手不釋卷。

推薦兩本有意思的書，

一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》

另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》

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<從CSDN上轉(zhuǎn)載的>

機器學(xué)習(xí)與人工智能學(xué)習(xí)資源導(dǎo)引

我經(jīng)常在 TopLanguage 討論組上推薦一些書籍，也經(jīng)常問里面的牛人們搜羅一些有關(guān)的資料，人工智能、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識發(fā)現(xiàn)（特別地，數(shù)據(jù)挖掘）、信息檢索這些無疑是 CS 領(lǐng)域最好玩的分支了（也是互相緊密聯(lián)系的），這里將最近有關(guān)機器學(xué)習(xí)和人工智能相關(guān)的一些學(xué)習(xí)資源歸一個類：

首先是兩個非常棒的 Wikipedia 條目，我也算是 wikipedia 的重度用戶了，學(xué)習(xí)一門東西的時候常常發(fā)現(xiàn)是始于 wikipedia 中間經(jīng)過若干次 google ，然后止于某一本或幾本著作。

第一個是“人工智能的歷史”（History of Artificial Intelligence），我在討論組上寫道：

而今天看到的這篇文章是我在 wikipedia 瀏覽至今覺得最好的。文章名為《人工智能的歷史》，順著 AI 發(fā)展時間線娓娓道來，中間穿插無數(shù)牛人故事，且一波三折大氣磅礴，可謂"事實比想象更令人驚訝"。人工智能始于哲學(xué)思辨，中間經(jīng)歷了一個沒有心理學(xué)（尤其是認知神經(jīng)科學(xué)的）的幫助的階段，僅通過牛人對人類思維的外在表現(xiàn)的歸納、內(nèi)省，以及數(shù)學(xué)工具進行探索，其間最令人激動的是 Herbert Simon （決策理論之父，諾獎，跨領(lǐng)域牛人）寫的一個自動證明機，證明了羅素的數(shù)學(xué)原理中的二十幾個定理，其中有一個定理比原書中的還要優(yōu)雅，Simon 的程序用的是啟發(fā)式搜索，因為公理系統(tǒng)中的證明可以簡化為從條件到結(jié)論的樹狀搜索（但由于組合爆炸，所以必須使用啟發(fā)式剪枝）。后來 Simon 又寫了 GPS （General Problem Solver），據(jù)說能解決一些能良好形式化的問題，如漢諾塔。但說到底 Simon 的研究畢竟只觸及了人類思維的一個很小很小的方面 —— Formal Logic，甚至更狹義一點 Deductive Reasoning （即不包含 Inductive Reasoning , Transductive Reasoning (俗稱 analogic thinking）。還有諸多比如 Common Sense、Vision、尤其是最為復(fù)雜的 Language 、Consciousness 都還謎團未解。還有一個比較有趣的就是有人認為 AI 問題必須要以一個物理的 Body 為支撐，一個能夠感受這個世界的物理規(guī)則的身體本身就是一個強大的信息來源，基于這個信息來源，人類能夠自身與時俱進地總結(jié)所謂的 Common-Sense Knowledge （這個就是所謂的 Emboddied Mind 理論。 ），否則像一些老兄直接手動構(gòu)建 Common-Sense Knowledge Base ，就很傻很天真了，須知人根據(jù)感知系統(tǒng)從自然界獲取知識是一個動態(tài)的自動更新的系統(tǒng)，而手動構(gòu)建常識庫則無異于古老的 Expert System 的做法。當然，以上只總結(jié)了很小一部分我個人覺得比較有趣或新穎的，每個人看到的有趣的地方不一樣，比如里面相當詳細地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的興衰。所以我強烈建議你看自己一遍，別忘了里面鏈接到其他地方的鏈接。

順便一說，徐宥同學(xué)打算找時間把這個條目翻譯出來，這是一個相當長的條目，看不動 E 文的等著看翻譯吧:)

第二個則是“人工智能”（Artificial Intelligence）。當然，還有機器學(xué)習(xí)等等。從這些條目出發(fā)能夠找到許多非常有用和靠譜的深入?yún)⒖假Y料。

然后是一些書籍

書籍：

1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入門好書，培養(yǎng)興趣是最重要的一環(huán)，一上來看大部頭很容易被嚇走的:P

2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（無爭議的領(lǐng)域經(jīng)典）。

3. 《The Elements of Statistical Learning》，數(shù)學(xué)性比較強，可以做參考了。

4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然語言處理領(lǐng)域公認經(jīng)典。

5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，華裔科學(xué)家寫的書，相當深入淺出。

6. 《Managing Gigabytes》，信息檢索好書。

7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，參考書吧，比較深。

相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（參考書，不適合拿來通讀）：

1. 線性代數(shù)：這個參考書就不列了，很多。

2. 矩陣數(shù)學(xué)：《矩陣分析》，Roger Horn。矩陣分析領(lǐng)域無爭議的經(jīng)典。

3. 概率論與統(tǒng)計：《概率論及其應(yīng)用》，威廉·費勒。也是極牛的書，可數(shù)學(xué)味道太重，不適合做機器學(xué)習(xí)的。于是討論組里的 Du Lei 同學(xué)推薦了《All Of Statistics》并說到

機器學(xué)習(xí)這個方向，統(tǒng)計學(xué)也一樣非常重要。推薦All of statistics，這是CMU的一本很簡潔的教科書，注重概念，簡化計算，簡化與Machine Learning無關(guān)的概念和統(tǒng)計內(nèi)容，可以說是很好的快速入門材料。

4. 最優(yōu)化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非線性規(guī)劃的參考書?！禖onvex Optimization》凸優(yōu)化的參考書。此外還有一些書可以參考 wikipedia 上的最優(yōu)化方法條目。要深入理解機器學(xué)習(xí)方法的技術(shù)細節(jié)很多時候（如SVM）需要最優(yōu)化方法作為鋪墊。

王寧同學(xué)推薦了好幾本書：

《Machine Learning, Tom Michell》, 1997.

老書，牛人?，F(xiàn)在看來內(nèi)容并不算深，很多章節(jié)有點到為止的感覺，但是很適合新手（當然，不能"新"到連算法和概率都不知道）入門。比如決策樹部分就很精彩，并且這幾年沒有特別大的進展，所以并不過時。另外，這本書算是對97年前數(shù)十年機器學(xué)習(xí)工作的大綜述，參考文獻列表極有價值。國內(nèi)有翻譯和影印版，不知道絕版否。

《Modern Information Retrieval, Ricardo Baeza-Yates et al》. 1999

老書，牛人。貌似第一本完整講述IR的書?？上R這些年進展迅猛，這本書略有些過時了。翻翻做參考還是不錯的。另外，Ricardo同學(xué)現(xiàn)在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的頭頭。

《Pattern Classification (2ed)》, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork

大約也是01年左右的大塊頭，有影印版，彩色。沒讀完，但如果想深入學(xué)習(xí)ML和IR，前三章（介紹，貝葉斯學(xué)習(xí)，線性分類器）必修。

還有些經(jīng)典與我只有一面之緣，沒有資格評價。另外還有兩本小冊子，論文集性質(zhì)的，倒是講到了了不少前沿和細節(jié)，諸如索引如何壓縮之類?？上嗣郑直晃覊涸谙涞?，下次搬家前怕是難見天日了。

（呵呵，想起來一本：《Mining the Web - Discovering Knowledge from Hypertext Data》 ）

說一本名氣很大的書：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。Weka 的作者寫的?？上?nèi)容一般。理論部分太單薄，而實踐部分也很脫離實際。DM的入門書已經(jīng)不少，這一本應(yīng)該可以不看了。如果要學(xué)習(xí)了解 Weka ，看文檔就好。第二版已經(jīng)出了，沒讀過，不清楚。

信息檢索方面，Du Lei 同學(xué)再次推薦：

信息檢索方面的書現(xiàn)在建議看Stanford的那本《Introduction to Information Retrieval》，這書剛剛正式出版，內(nèi)容當然up to date。另外信息檢索第一大牛Croft老爺也正在寫教科書，應(yīng)該很快就要面世了。據(jù)說是非常pratical的一本書。

對信息檢索有興趣的同學(xué)，強烈推薦翟成祥博士在北大的暑期學(xué)校課程，這里有全slides和閱讀材料：http://net.pku.edu.cn/~course/cs410/schedule.html

maximzhao 同學(xué)推薦了一本機器學(xué)習(xí)：

加一本書：Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 沒有影印的，但是網(wǎng)上能下到。經(jīng)典中的經(jīng)典。Pattern Classification 和這本書是兩本必讀之書?！禤attern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入淺出，手不釋卷。

最后，關(guān)于人工智能方面（特別地，決策與判斷），再推薦兩本有意思的書，

一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》

另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》

不同于計算機學(xué)界所采用的統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法，這兩本書更多地著眼于人類實際上所采用的認知方式，以下是我在討論組上寫的簡介：

這兩本都是德國ABC研究小組（一個由計算機科學(xué)家、認知科學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家、經(jīng)濟學(xué)家、數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家等組成的跨學(xué)科研究團體）集體寫的，都是引起領(lǐng)域內(nèi)廣泛關(guān)注的書，尤其是前一本，后一本則是對 Herbert Simon （決策科學(xué)之父，諾獎獲得者）提出的人類理性模型的擴充研究），可以說是把什么是真正的人類智能這個問題提上了臺面。核心思想是，我們的大腦根本不能做大量的統(tǒng)計計算，使用fancy的數(shù)學(xué)手法去解釋和預(yù)測這個世界，而是通過簡單而魯棒的啟發(fā)法來面對不確定的世界（比如第一本書中提到的兩個后來非常著名的啟發(fā)法：再認啟發(fā)法（cognition heuristics）和選擇最佳（Take the Best）。當然，這兩本書并沒有排斥統(tǒng)計方法就是了，數(shù)據(jù)量大的時候統(tǒng)計優(yōu)勢就出來了，而數(shù)據(jù)量小的時候統(tǒng)計方法就變得非常糟糕；人類簡單的啟發(fā)法則充分利用生態(tài)環(huán)境中的規(guī)律性（regularities），都做到計算復(fù)雜性小且魯棒。

關(guān)于第二本書的簡介：

1. 誰是 Herbert Simon

2. 什么是 Bounded Rationality

3. 這本書講啥的：

我一直覺得人類的決策與判斷是一個非常迷人的問題。這本書簡單地說可以看作是《決策與判斷》的更全面更理論的版本。系統(tǒng)且理論化地介紹人類決策與判斷過程中的各種啟發(fā)式方法（heuristics）及其利弊（為什么他們是最優(yōu)化方法在信息不足情況下的快捷且魯棒的逼近，以及為什么在一些情況下會帶來糟糕的后果等，比如學(xué)過機器學(xué)習(xí)的都知道樸素貝葉斯方法在許多情況下往往并不比貝葉斯網(wǎng)絡(luò)效果差，而且還速度快；比如多項式插值的維數(shù)越高越容易 overfit，而基于低階多項式的分段樣條插值卻被證明是一個非常魯棒的方案）。

在此提一個書中提到的例子，非常有意思：兩個團隊被派去設(shè)計一個能夠在場上接住拋過來的棒球的機器人。第一組做了詳細的數(shù)學(xué)分析，建立了一個相當復(fù)雜的拋物線近似模型（因為還要考慮空氣阻力之類的原因，所以并非嚴格拋物線），用于計算球的落點，以便正確地接到球。顯然這個方案耗資巨大，而且實際運算也需要時間，大家都知道生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中生物電流傳輸只有百米每秒之內(nèi)，所以 computational complexity 對于生物來說是個寶貴資源，所以這個方案雖然可行，但不夠好。第二組則采訪了真正的運動員，聽取他們總結(jié)自己到底是如何接球的感受，然后他們做了這樣一個機器人：這個機器人在球拋出的一開始一半路程啥也不做，等到比較近了才開始跑動，并在跑動中一直保持眼睛于球之間的視角不變，后者就保證了機器人的跑動路線一定會和球的軌跡有交點；整個過程中這個機器人只做非常粗糙的軌跡估算。體會一下你接球的時候是不是眼睛一直都盯著球，然后根據(jù)視線角度來調(diào)整跑動方向？實際上人類就是這么干的，這就是 heuristics 的力量。

相對于偏向于心理學(xué)以及科普的《決策與判斷》來說，這本書的理論性更強，引用文獻也很多而經(jīng)典，而且與人工智能和機器學(xué)習(xí)都有交叉，里面也有不少數(shù)學(xué)內(nèi)容，全書由十幾個章節(jié)構(gòu)成，每個章節(jié)都是由不同的作者寫的，類似于 paper 一樣的，很嚴謹，也沒啥廢話，跟《Psychology of Problem Solving》類似。比較適合 geeks 閱讀哈。

另外，對理論的技術(shù)細節(jié)看不下去的也建議看看《決策與判斷》這類書（以及像《別做正常的傻瓜》這樣的傻瓜科普讀本），對自己在生活中做決策有莫大的好處。人類決策與判斷中使用了很多的 heuristics ，很不幸的是，其中許多都是在適應(yīng)幾十萬年前的社會環(huán)境中建立起來的，并不適合于現(xiàn)代社會，所以了解這些思維中的缺點、盲點，對自己成為一個良好的決策者有很大的好處，而且這本身也是一個非常有趣的領(lǐng)域。

（完）

四、想要學(xué)習(xí)人工智能，有推薦的書籍和課程么？

想要關(guān)于人工智能的書籍，是想要自學(xué)人工智能嗎？如果是自學(xué)的話，那需要學(xué)的是相關(guān)專業(yè)，那你自學(xué)才可以的，如果你學(xué)的不是相關(guān)專業(yè)的話，不建議你自學(xué)，還是比較建議找一些機構(gòu)學(xué)習(xí)的，因為他們更專業(yè)，不但可以讓你更快速掌握相關(guān)的知識，并且培訓(xùn)的知識都以職場需要用為主，所以還是建議去機構(gòu)學(xué)習(xí)。畢竟大多數(shù)人學(xué)習(xí)以后還是會用來工作的。

由于人工智能技術(shù)是最近比較熱門的職業(yè)，所以學(xué)的人還是比較多的，至于學(xué)習(xí)的內(nèi)容是：

python基礎(chǔ)與科學(xué)計算模塊

Python基礎(chǔ)語法 科學(xué)計算模塊Numpy 數(shù)據(jù)處理分析模塊 數(shù)據(jù)可視化模塊

AI數(shù)學(xué)知識

微積分基礎(chǔ)（導(dǎo)數(shù)的定義） 線性代數(shù)基礎(chǔ) 多元函數(shù)微分學(xué) 線性代數(shù)高級 概率論 最優(yōu)化

線性回歸算法

多元線性回歸 梯度下降法 歸一化 正則化 Lasso回歸、Ridge回歸、多項式回歸

圖像識別原理到進階實戰(zhàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)算法 OpenCV模塊 古典目標檢測算法 現(xiàn)代目標檢測算法

學(xué)習(xí)AI數(shù)學(xué)知識主要是掌握后面機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法涉及的數(shù)學(xué)知識，使得后面在理解算法推導(dǎo)的過程中游刃有余。如果朋友大學(xué)數(shù)學(xué)知識還未忘記或者研究生畢業(yè)，這一部分可以先跳過學(xué)習(xí)后面的知識。

除了上述之外，還有自然語言、海量數(shù)據(jù)挖掘工具等等，就不一一說了，想要更詳細的課程可以到一些專業(yè)的機構(gòu)了解一下?，F(xiàn)在網(wǎng)上不是有很多的課程嗎，有很多都是免費的，可以先試著聽一聽，感覺感覺。

人工智能在近段時間是較為受歡迎的，畢竟大家都是喜歡更為便利的生活，回家不想做飯了，有電飯煲，不想洗碗了，有洗碗機，不想掃地了，有智能掃地機器人，工作累了，還有智能音箱可以緩解疲勞，這樣的生活沒人拒絕得了。也是因為被更美好的生活所吸引，現(xiàn)在很多的年輕人比較看好人工智能，也有很多人轉(zhuǎn)行人工智能，就比如說一些剛剛大學(xué)畢業(yè)的學(xué)生和一些參加工作沒多久的人，還有一些研究生也都是比較看好這個職業(yè)的，因此，人工智能可以說是一個比較有發(fā)展的職業(yè)。

以上就是關(guān)于自學(xué)ai軟件的書籍推薦相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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