量子位 出品 | "大众年夜众号 QbitAI
人工智能,入门该看那些书?该去哪里找这些书?
这一贯是困扰着初学者的难题。
最近,国外博客Ready for AI发布了一份资源,涵盖了5本人工智能行业入门书。关键是,都给出了英文版下载链接,而且这些书,都有中文版。
Artificial Intelligence: A Modern Approach
人工智能:一种当代的方法
先容:人工智能领域的经典教科书。中文版的出版社先容称,“系统地先容了人工智能的理论和实践,并深入先容了人工智能各个紧张的研究方向。”
作者为Stuart Russell和Peter Norvig。
Russell,加州大学伯克利分校的打算机科学教授,揭橥了100多篇关于人工智能的论文。Norvig 现为谷歌研究总监,美国人工智能协会的创始会员之一,ACM院士。
英文版下载地址:
https://readyforai.com/download/artificial-intelligence-a-modern-approach-3rd-edition-pdf/
已有中文版,各大电商网站有售。
Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library
学习OpenCV 3
先容:学习OpenCV的威信指南。中文版的出版社先容称,“这本书站在一线开拓职员的角度,阐明了OpenCV的缘起和打算机视觉根本构造,演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程。”
作者为Adrian Kaehler和Gary Bradski。
Kaehler是硅谷深度学习小组创始人,2005年作为斯坦福大学团队一员参加了DARPA寻衅赛,得到了冠军。Bradski是OpenCV库的创始人,曾担当斯坦福大学打算机系人工智能实验室的顾问教授。
英文版下载地址:
https://readyforai.com/download/learning-opencv-3-computer-vision-in-c-with-the-opencv-library-%E2%80%8Bpdf/
已有中文版,各大电商网站有售。
Deep Learning
深度学习
先容:被誉为AI圣经,深度学习领域奠基性的经典脱销书。
本书的先容信息称:
不仅先容了与深度学习有关的数学及干系观点的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化等。还先容了工业界中实践者用到的深度学习技能,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。末了,还供应了一些深度学习的研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、构造化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度天生模型。作者为Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville。
Goodfellow是谷歌研究科学家,2014年从蒙特利尔大学毕业,获机器学习博士学位。发明了天生对抗网络(GAN),在深度学习领域贡献卓越。
Bengio是蒙特利尔大学打算机科学与运筹学系的教授,紧张研究目标是理解产生智力的学习原则。
Courville是蒙特利尔大学打算机科学与运筹学系的助理教授。
英文版下载地址:
https://readyforai.com/download/deep-learning-adaptive-computation-and-machine-learning-pdf/
中文版在GitHub上也已经开源,下载地址:
https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
大家也可以去各大电商网站购买。
Pattern Recognition and Machine Learning
模式识别与机器学习
先容:全面先容了模式识别和机器学习领域。数据科学家Bruce Grey Tedesco评价这本书称“回答了机器学习、人工智能和深度学习之间的差异到底是什么,不仅仅供应了这个问题的答案,还能见告你真正的问题在哪里”。
作者为Christopher Bishop。
Bishop是微软剑桥研究院实验室主任,曾任阿斯顿大学打算机科学教授,现在除了在微软剑桥研究院之外,同时还在爱丁堡大学、剑桥大学达尔文学院担当教职。
英文版下载地址:
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
第三方Matlab实现:
https://prml.github.io/
还没有正式的中文版。不过有一个“非正式”的:
https://www.weibo.com/1768582942/Ef2CZporc?type=comment
Speech and Language Processing
自然措辞处理综论
先容:全面讲述打算机自然措辞处理的精良教材。中文版的出版社先容称,“深入细致地磋商了打算机处理自然措辞的词汇、语法、语义、语用等各个方面的问题,先容了自然措辞处理的各种当代技能。”
作者为Daniel Jurafsky和James H. Martin。
Jurafsky是斯坦福大学措辞学和打算机科学教授。在美国加利福尼亚大学获打算机科学博士学位。Martin是美国科罗拉多大学打算机科学系教授和认知科学研究所研究院。在美国加利福尼亚大学获打算机科学博士学位。
英文版下载地址:
https://readyforai.com/download/speech-and-language-processing-2nd-edition-pdf/
已有中文版,各大电商网站有售。