学习ai入门书籍推荐？

一、学习ai入门书籍推荐？

adobe官方的中文教程

各种书店应该都能买到，实在不行上京东买。

一般不建议买其它书籍（割韭菜的太多了）

既然是推荐书籍，很多人说没必要看书（确实没必要）。那就推荐一个靠谱的地方

当出现不了解的问题时除了百度，还有一个更有效的解决方案就是adobe的官方在线帮助文档

https://helpx.adobe.com/cn

（这网址的识别有问题）在对付一些少见的问题来说很是很不错的

当然还有像网易云课堂，腾讯课堂，以及优设这些mooc网站（其实也可以看，但是不可能看了视频就可以像那些用的很久的老用户那样熟练的操作）也可以看的

二、学习人工智能AI需要哪些知识？

作为IT开发人员，根据自己的经验简单的做了一下总结，分了两大部分内容：

一、自然语言处理（NLP）

（1）、基础

1、文本清洗（正则、分词与规范化）；

2、中文分词（HMM、trie tree、工具有jieba）

3、文法分析

4、词袋模型（ngram）

5、关键词抽取（tfidf、texttrank）

6、语义相似度（term、score、距离函数）

7、文本的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）

8、机器学习（lr、svm、bayesian、fast text、）

9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）

（2）、在实际项目中的应用

1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）

2、query相似变换（应用：sug、纠错改写）、（技术：elasticsearch 建库索引）

3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）

4、序列标注（机器翻译、词性标注）

5、文本生成（应用：诗歌对联、摘要生成）、（技术：VAE、GAN）

6、聊天机器人（案例：百度anyQ）

二、图像视觉处理（计算机视觉）

（1）、主要应用

1、主要应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。

2、OpenCV

3、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）

4、图像检索（距离度量与检索、图像特征抽取、LSH近邻检索算法）

上面两大内容中要学习的内容分为三个阶段

第一阶段：人工智能基础。包括编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积神技网络，循环神经网络等。

第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，包括：分词，词性标注等；句法依存分析；语义表示与语言模型；命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。

第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv领域应用最广的几种任务：图像分类；语义分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。

三、AI人工智能如何学习？

首先，兴趣很重要，人工智能本身是一个跨学科的分类。

计算机——AI分科划到的CS里，计算机基础能很重要。

语言学——自然语言处理需要相关知识，说话都听不懂，那就不叫AI了。

神经科学——AI很重要的一个方向是模拟人脑。

心理学和哲学——什么是智能，人如何认知，如何学习。这些问题都有心理学和哲学去回答。控制论——不太懂，感觉是做机器人的吧。没有人能完全精通上面所有学科。做一些涉猎，有问题得知道到哪找。

学习过程先推荐看看人工智能基本书籍。建议是先有个大概的概念结构，然后再决定走哪个分支，补哪些知识。

四、交大人工智能和光环，哪个学习AI更好呢？

交大貌似有好几个人工智能培训班。

我之前在交大里面的交大慧谷学的，体验感就是很差，学的东西很浅很老。

如果要学，我真的不建议你去交大慧谷。

五、人工智能和ai区别？

是一个意思，AI是人工智能的简称。

人工智能（Artificial Intelligence），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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

六、ai书籍推荐？

第一名，动手学深度学习（PyTorch版）

第二名，零基础实践深度学习（第二版）

第三名，人工智能：现代方法（第4版）

第四名，ROS机器人编程零基础入门与实践

七、ai学习技巧和方法？

AI学习技巧和方法AI学习需要掌握一定的技巧和方法。首先，要深入理解基础知识，如机器学习、深度学习等。其次，多实践是关键，通过编写代码、调试模型，积累实际经验。同时，学习资源的选择也很重要，可以参加在线课程、阅读专业书籍或参与开源项目。此外，与社区互动也是提升学习效果的途径，可以加入AI相关的论坛或群聊，与他人交流学习心得。最后，持续学习是关键，关注行业动态，跟进最新技术，保持学习的热情和好奇心。总之，通过系统的学习、实践、交流和持续更新，可以有效提高AI学习效果。

八、学习ai机器人书籍

在当今数字化世界中，人工智能（AI）作为一项引领未来发展的重要技术，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。随着AI技术的飞速发展，人们对学习AI的需求也越来越迫切。为了帮助大家更好地学习AI，我们精心整理了一些值得推荐的机器人书籍，希望能够为广大AI爱好者提供一些学习的指导和启发。

学习AI的重要性

首先，让我们来看看为什么学习AI如此重要。随着科技的迅猛发展，AI已经成为推动社会进步的重要引擎之一。无论是在医疗保健、金融、教育还是其他领域，AI都有着广泛的应用。学习AI不仅可以帮助个人提升职业技能，还能够加深对人工智能技术的理解，为未来的发展奠定坚实的基础。

推荐的AI机器人书籍

• 《深度学习》：这本书是学习AI领域经典的必备之作，涵盖了深度学习的基本原理、算法和应用。无论是初学者还是专业人士，都会从中受益匪浅。
• 《机器学习实战》：这本书通过实践案例和代码示例，帮助读者深入理解机器学习算法的实际应用，是学习AI的不错选择。
• 《智能机器人：理论、方法与实践》：该书从机器人的基本概念出发，详细介绍了智能机器人的发展历程和技术方法，适合对机器人技术感兴趣的读者。

如何有效学习AI

除了阅读书籍外，还有许多其他途径可以帮助您有效学习AI。以下是一些建议：

1. 参加AI相关的在线课程或培训班，这将有助于系统地学习AI知识。
2. 积极参与AI社区，与同行交流经验和学习心得。
3. 动手实践，通过完成一些AI项目来提升实际操作能力。
4. 关注最新的AI技术研究成果，保持学习的热情和动力。

结语

学习AI是一个不断探索和学习的过程，希望通过推荐的机器人书籍和学习方法，能够帮助您更好地掌握AI相关知识，实现个人职业发展和未来成就。

九、深度学习ai和机器学习ai哪个更有前景？

严格来说，深度学习是机器学习的子集。从学科的角度看，关系大概是人工智能包含机器学习包含深度学习。

人工智能是一个很大的箩筐，里面包含着各种学派从不同角度提出的用人工方法实现智能的技术路线，机器学习是其中之一。

机器学习也是一个很大的箩筐，还是各种学派从不同角度借助不同的概率统计工具实现各种算法模型，比如KNN、SVM、决策树。

其中有一个分支叫人工神经网络，也简称神经网络的算法，大家发现把网络层数做多了做深了，模型就能效果拔群，这一支一直发展，后来单独成军，这就是深度学习。

深度学习是机器学习的子集，就好比问代数和数学学哪个更有前景，总感觉有点怪怪的。

另外，无论是机器学习也好，深度学习也好，训练模型都需要依赖同一样东西，就是数据。机器学习的数据集是共通的，深度学习模型也可以用，不太明白题目“深度学习ai自己不断生成互相影响把库污染了导致达到瓶颈”是什么意思。

我的理解，题主是看到现在有一些新闻，说LLM也就是大语言模型的训练数据都来自于其它LLM的输出，未来可能存在“污染”问题。

污染问题有点意思，展开讲讲。

LLM由于需要消耗大量数据，人工成本太高，直接使用其它模型的生成结果能够降低数据门槛，但是其它模型可能存在幻觉等问题，导致数据有问题。用有问题的数据训练的模型可能也有问题，如果再用这个模型的输出结果加以训练，层层套娃下去“污染”就成了大问题。

大概是这个意思。会不会成为瓶颈？不太可能。

深度学习是大力出奇迹的典范，只要人工比硬件值钱，未来很长一段时间这个奇迹应该还会继续，至于数据问题，这里的污染说的是LLM，LLM也只是深度学习的其中一小部分，先不说最后污染问题是不是真的会成为大问题，LLM才开始爆发，污染问题已经得到重视，重视就有投入，投入就有办法，是在不行还可以回到人工标的老路上去嘛。

最重要的是，LLM也只是深度学习的一小部分，就算LLM翻车了，深度学习还会有其它L*M站起来。

十、人工智能机器学习入门书籍

人工智能机器学习入门书籍一直以来备受关注，无论是对于初学者还是专业人士而言，了解人工智能和机器学习的基本概念都至关重要。随着人工智能在各个领域的应用日益广泛，这些领域的专业人员需要不断学习和更新知识，以跟上潮流并应对日益复杂的挑战。

为什么选择人工智能机器学习入门书籍？

人工智能和机器学习是当今世界最热门的话题之一，而深入了解这些领域的基础知识将为您未来的职业发展和学术研究提供坚实的基础。选择优质的入门书籍能够帮助您系统地学习人工智能和机器学习的核心概念，掌握相关的数学和统计知识，并了解最新的发展趋势。

推荐的人工智能机器学习入门书籍

• 《机器学习》 - 作者：周志华。这本书是人工智能和机器学习领域的经典之作，涵盖了机器学习的基本原理、常用算法以及应用实例，适合初学者和有一定基础的读者。
• 《统计学习方法》 - 作者：李航。该书系统地介绍了统计学习的基本理论和方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等内容，是学习机器学习的重要参考书。
• 《深度学习》 - 作者：Yoshua Bengio、Ian Goodfellow、Aaron Courville。这本书深入探讨了深度学习的原理和技术，对于想要深入了解深度学习的读者来说是不可多得的好书。

除了以上推荐的书籍外，还有许多其他优质的人工智能和机器学习入门书籍可供选择。关键是根据自己的兴趣和学习需求，选择适合自己的书籍进行学习。

如何有效地阅读人工智能机器学习入门书籍？

阅读人工智能和机器学习入门书籍需要一定的方法和技巧，才能更好地理解和消化书中的知识。以下是一些建议：

• 划定学习目标：在阅读之前，明确自己的学习目标，了解想要从这本书中学到什么。
• 注重基础知识：人工智能和机器学习是建立在一定的数学基础之上的，因此要特别关注相关的数学和统计知识。
• 实践与总结：通过实际练习和总结归纳，加深对书中知识的理解和记忆。
• 与他人交流：可以和同学、老师或者在相关社区中的其他学习者交流分享，共同学习讨论。

结语

人工智能和机器学习是一个充满挑战和机遇的领域，通过阅读优质的入门书籍，您可以快速掌握相关知识，为未来的发展打下坚实的基础。希望以上推荐的人工智能机器学习入门书籍能够帮助您在学习和探索人工智能的道路上更进一步。