本文主要是介绍人工智能、深度学习、机器学习书目推荐,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
AI入门书籍
人工智能基础
《Python神经网络编程》 [英]塔里克·拉希德(TariqRashid) 中国工信部出版社 入门强推,非常清晰的描述基于神经网络的人工智能基本原理,入门必看书目 《统计学习方法》 李航 清华大学出版社 人工智能必备数学基础,需要一定的数学知识(一般来说高数足以) 《机器学习》又名”西瓜书“ 周志华 清华大学出版社 入门人工智能的必备书籍,机器学习是人工智能的基础,机器学习的学习有两种途径,一种是吴恩达的视频,一种是周教授的西瓜书 《深度学习》又名”花书“ [美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔 人民邮电出版社 人工智能进阶版读书,人工智能领域”圣经“,涵盖当今所有人工智能的基本原理,包括图像、语音、大模型、多模态等等,人工智能专业人士桌前必备书籍之一 《神经网络与机器学习》 [加] Simon Haykin 机械工业出版社 我没看过,网上推荐的,从目录来看,也是从机器学习角度来描述人工智能的进阶书籍
工具和实践类书籍
动手学深度学习(PyTorch版) 阿斯顿·张(Aston Zhang) / 李沐(Mu Li) / [美] 扎卡里·C. 立顿(Zachary C. Lipton) / [德] 亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola) 人民邮电出版社 非常详细的工具书,从环境搭建、到第一行代码再到完成的project,就算事先没有理论基础,也可照着本书一步步理解一步步做,是零基础必备工具书之一 Python深度学习:基于PyTorch 吴茂贵 / 郁明敏 / 杨本法 / 李涛 / 张粤磊 机械工业出版社 也算比较基础的一本书,从Numpy开始讲深度学习里面的数据结构,介绍了深度学习领域中常见的比如可视化操作,后面介绍了各种神经网络,是一本可以随时查阅的代码工具书 深入浅出PyTorch――从模型到源码 张校捷 电子工业出版社 功能和上一本差不多,可以互相补充 机器学习实战 (原书第2版) [法] Aurélien Géron 机械工业出版社 全书一般再讲机器学习,一般在讲机器学习,对两者都有学习需求的,可以参考 TensorFlow技术解析与实战 李嘉璇 人民邮电出版社 基于TensorFlow的深度学习工具书,亮点在于包括了一些移动端Web应用的构建,有需要应用部署层面的可以参考
具体分支入门书籍
图像处理
数字图像处理 [美]冈萨雷斯 电子工业出版社 图像处理相关必读书、专业教材、必备桌前书、涵盖基本图像处理的原理,是做图像相关的同学必不可少的书籍 Python图像处理实战 [印度] 桑迪潘·戴伊 人民邮电出版社 实践类书籍,从Python 角度来教你码代码,实用性书籍 深度学习技术 : 图像处理入门 [中]杨培文 / [中]胡博强 清华大学出版社 从机器学习、图像处理的基本概念入手,逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。亮点是最后通过一个实战案例,介绍如何将模型放入 iOS 程序,制作相应的人工智能手机App
编译、优化、并行
GPU高性能编程CUDA实战 Jason Sanders / Edward Kandrot 机械工业出版社 CUDA 工具书 CUDA 编程:基础与实践 樊哲勇 清华大学出版社 CUDA 工具书 CUDA并行程序设计:GPU编程指南 (美)Shane Cook 机械工业出版社 CUDA 工具书 CUDA C编程权威指南 程润伟 / Max Grossman / Ty McKercher 机械工业出版社 CUDA 工具书
AI 入门必修课
吴恩达机器学习:https://www.bilibili.com/video/BV16C4y197St/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=11907f71afa488b0522716ec50ac2435 斯坦福李飞飞 计算机视觉: https://www.bilibili.com/video/BV1tW421A72B/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=11907f71afa488b0522716ec50ac2435 清华大学 大模型基础:https://www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv/?p=1&vd_source=11907f71afa488b0522716ec50ac2435
深度学习必修技能
Linux基础 (基本指令、shell) docker基础 CUDA 基础 Cmake C/C++ Python Pytorch Tensorflow
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