人工神经网络理论及应用pdf,人工智能的相关书籍
有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？
看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
1、机器学习精讲机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
2、动手学深度学习目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。
本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
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这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
3、深度学习本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。
同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，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。
并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。
最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
4、人工智能（第2版）本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。
全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
5、Python神经网络编程本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。
您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。
读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
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写作猫。
《人工智能贲可荣第三版》百度网盘pdf最新全集下载:链接：?pwd=bl7d提取码：bl7d简介：人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。
本书介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用，除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。
此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括新的应用研究。
贲可荣、张彦铎编著的《人工智能(第3版高等学校计算机教育规划教材)》包括下列内容：①简述人工智能的起源与发展，讨论人工智能的定义、人工智能与计算机的关系以及人工智能的研究和应用领域；②论述知识表示、推理和不确定推理的主要方法，包括谓词逻辑、产生式系统、语义网络、框架、知识图谱、归结推理、非单调推理、主观Bayes方法、确定性理论、证据理论、模糊逻辑和模糊推理等；③讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索、min-max搜索、α-β剪枝和约束满足等，并研究一些比较高级的搜索技术，如贪婪局部搜索、局部剪枝搜索、模拟退火算法、遗传算法等；④介绍分布式人工智能与Agent、计算智能、反向传播神经网络、深度学习、竞争网络支持向量化等已成为当前研究热点的人工智能技术和方法；⑤比较详细地分析人工智能的主要应用领域，涉及自动规划系统、自然语言处理、信息检索、语言翻译、语音识别、计算机视觉、群体智能机器人等。
本书适合作为高等学校计算机及相关专业大学高年级和非计算机专业研究生人工智能的教材，也可作为希望深入学习人工智能的科技人员的参考书。
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《人工智能智能系统指南原书第三版》百度网盘pdf最新全集下载:链接：?pwd=lv4j提取码：lv4j简介：全书共分10章，主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、数据挖掘等。
另外，本书还提供了一个人工智能相关术语表和包含商业化的人工智能工具的附录。
《计算机科学丛书：人工智能·智能系统指南（原书第3版）》既可以作为计算机科学相关专业本科生的入门教材，也可以作为非计算机科学专业读者的自学参考书。
python 人工智能 入门要看那些理论书
1、《Python编程：入门到实践》书中内容分为基础篇和实战篇两部分。
基础篇介绍基本的编程概念，实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。
推荐理由：这本书，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节。理论和实践恰到好处，行文逻辑流畅，不跳跃，手把手教的感觉，却绝不啰嗦，非常适合入门。
2、《Python基础教程》这本书内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。
最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点，不仅实用而且讲解到位。推荐理由：做为一门语言教程书籍，这本书讲得非常不错！该说的说得清楚，不该说的轻轻点到，读者想要网上查找的时候也有迹可循，轻重把握很好。
作者会将不同的理解方式和实现方式放在一个例子中，更多的时候作者会有颇为有趣的幽默来让读者感到轻松愉快。
3、《笨方法学Python》这是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。
这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
推荐理由：编程入门的必备书，从一个个的小例子入手，不仅是教你写Python代码，还有编程的技巧。
4、《Python编程快速上手》本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。
同时，每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。
推荐理由：本书尤其适合缺乏编程基础的初学者，语法使用Python3，书中不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。
有其它编程语言经验的同学，也可以直接看着本书快速了解Python可以做什么，语法问题可以边做东西边查！5、《Python核心编程》书中内容总共分为3部分。
第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。
第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、DjangoWeb框架等。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。
推荐理由：它仔细、深入地剖析了一些重要的Python主题，而且读者无需大量的相关经验也能看懂。
与所有其他Python入门类图书不同的是，它不会用隐晦、难以理解的文字来折磨读者，而是始终立足于帮助读者牢固掌握Python的语法和结构。
想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。
人工智能入门，读什么书比较好
人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？
笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。
1、《超级智能》2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》3、《智能时代》4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
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《人工智能简史》（ 尼克（Nick））电子书网盘下载免费在线阅读：链接：提取码：MCVE 书名：人工智能简史豆瓣评分：7.5作者: 尼克（Nick）出版社: 人民邮电出版社出版年: 2021-1页数: 368内容简介《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。
作者简介尼克，曾任职于哈佛和惠普，后创业投资，2016年创立乌镇智库。无论忙闲不忘读书写字，作品多发表于《上海书评》，并有著作《UNIXSYSTEMV内核剖析》和《哲学评书》。
人工智能有什么好的参考书么？
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PeterNorvig的《AI,ModernApproach2nd》（无争议的领域经典）Bishop,《PatternRecognitionandMachineLearning》.没有影印的，但是网上能下到。
经典中的经典。PatternClassification和这本书是两本必读之书。
《PatternRecognitionandMachineLearning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。
推荐两本有意思的书，一本是《SimpleHeuristicsthatMakesUsSmart》另一本是《BoundedRationality:TheAdaptiveToolbox》---------------------------------------------------------------------机器学习与人工智能学习资源导引我经常在TopLanguage讨论组上推荐一些书籍，也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料，人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现（特别地，数据挖掘）、信息检索这些无疑是CS领域最好玩的分支了（也是互相紧密联系的），这里将最近有关机器学习和人工智能相关的一些学习资源归一个类：首先是两个非常棒的Wikipedia条目，我也算是wikipedia的重度用户了，学习一门东西的时候常常发现是始于wikipedia中间经过若干次google，然后止于某一本或几本著作。
第一个是“人工智能的历史”（HistoryofArtificialIntelligence），我在讨论组上写道：而今天看到的这篇文章是我在wikipedia浏览至今觉得最好的。
文章名为《人工智能的历史》，顺着AI发展时间线娓娓道来，中间穿插无数牛人故事，且一波三折大气磅礴，可谓"事实比想象更令人惊讶"。
人工智能始于哲学思辨，中间经历了一个没有心理学（尤其是认知神经科学的）的帮助的阶段，仅通过牛人对人类思维的外在表现的归纳、内省，以及数学工具进行探索，其间最令人激动的是HerbertSimon（决策理论之父，诺奖，跨领域牛人）写的一个自动证明机，证明了罗素的数学原理中的二十几个定理，其中有一个定理比原书中的还要优雅，Simon的程序用的是启发式搜索，因为公理系统中的证明可以简化为从条件到结论的树状搜索（但由于组合爆炸，所以必须使用启发式剪枝）。
后来Simon又写了GPS（GeneralProblemSolver），据说能解决一些能良好形式化的问题，如汉诺塔。
但说到底Simon的研究毕竟只触及了人类思维的一个很小很小的方面——FormalLogic，甚至更狭义一点DeductiveReasoning（即不包含InductiveReasoning,TransductiveReasoning(俗称analogicthinking）。
还有诸多比如CommonSense、Vision、尤其是最为复杂的Language、Consciousness都还谜团未解。
还有一个比较有趣的就是有人认为AI问题必须要以一个物理的Body为支撑，一个能够感受这个世界的物理规则的身体本身就是一个强大的信息来源，基于这个信息来源，人类能够自身与时俱进地总结所谓的Common-SenseKnowledge（这个就是所谓的EmboddiedMind理论。
），否则像一些老兄直接手动构建Common-SenseKnowledgeBase，就很傻很天真了，须知人根据感知系统从自然界获取知识是一个动态的自动更新的系统，而手动构建常识库则无异于古老的ExpertSystem的做法。
当然，以上只总结了很小一部分我个人觉得比较有趣或新颖的，每个人看到的有趣的地方不一样，比如里面相当详细地介绍了神经网络理论的兴衰。所以我强烈建议你看自己一遍，别忘了里面链接到其他地方的链接。
顺便一说，徐宥同学打算找时间把这个条目翻译出来，这是一个相当长的条目，看不动E文的等着看翻译吧:)第二个则是“人工智能”（ArtificialIntelligence）。当然，还有机器学习等等。
从这些条目出发能够找到许多非常有用和靠谱的深入参考资料。
然后是一些书籍书籍：1.《ProgrammingCollectiveIntelligence》，近年出的入门好书，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P2.PeterNorvig的《AI,ModernApproach2nd》（无争议的领域经典）。
3.《TheElementsofStatisticalLearning》，数学性比较强，可以做参考了。
4.《FoundationsofStatisticalNaturalLanguageProcessing》，自然语言处理领域公认经典。
5.《DataMining,ConceptsandTechniques》，华裔科学家写的书，相当深入浅出。6.《ManagingGigabytes》，信息检索好书。
7.《InformationTheory：InferenceandLearningAlgorithms》，参考书吧，比较深。
相关数学基础（参考书，不适合拿来通读）：1.线性代数：这个参考书就不列了，很多。2.矩阵数学：《矩阵分析》，RogerHorn。矩阵分析领域无争议的经典。
3.概率论与统计：《概率论及其应用》，威廉·费勒。也是极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的。
于是讨论组里的DuLei同学推荐了《AllOfStatistics》并说到机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。
推荐Allofstatistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与MachineLearning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。
4.最优化方法：《NonlinearProgramming,2nd》非线性规划的参考书。《ConvexOptimization》凸优化的参考书。
此外还有一些书可以参考wikipedia上的最优化方法条目。要深入理解机器学习方法的技术细节很多时候（如SVM）需要最优化方法作为铺垫。
王宁同学推荐了好几本书：《MachineLearning,TomMichell》,1997.老书，牛人。
现在看来内容并不算深，很多章节有点到为止的感觉，但是很适合新手（当然，不能"新"到连算法和概率都不知道）入门。比如决策树部分就很精彩，并且这几年没有特别大的进展，所以并不过时。
另外，这本书算是对97年前数十年机器学习工作的大综述，参考文献列表极有价值。国内有翻译和影印版，不知道绝版否。
《ModernInformationRetrieval,RicardoBaeza-Yatesetal》.1999老书，牛人。貌似第一本完整讲述IR的书。
可惜IR这些年进展迅猛，这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外，Ricardo同学现在是YahooResearchforEuropeandLatinAmeria的头头。
《PatternClassification(2ed)》,RichardO.Duda,PeterE.Hart,DavidG.Stork大约也是01年左右的大块头，有影印版，彩色。
没读完，但如果想深入学习ML和IR，前三章（介绍，贝叶斯学习，线性分类器）必修。还有些经典与我只有一面之缘，没有资格评价。
另外还有两本小册子，论文集性质的，倒是讲到了了不少前沿和细节，诸如索引如何压缩之类。可惜忘了名字，又被我压在箱底，下次搬家前怕是难见天日了。
（呵呵，想起来一本：《MiningtheWeb-DiscoveringKnowledgefromHypertextData》）说一本名气很大的书：《DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques》。
Weka的作者写的。可惜内容一般。理论部分太单薄，而实践部分也很脱离实际。DM的入门书已经不少，这一本应该可以不看了。如果要学习了解Weka，看文档就好。第二版已经出了，没读过，不清楚。
信息检索方面，DuLei同学再次推荐：信息检索方面的书现在建议看Stanford的那本《IntroductiontoInformationRetrieval》，这书刚刚正式出版，内容当然uptodate。
另外信息检索第一大牛Croft老爷也正在写教科书，应该很快就要面世了。据说是非常pratical的一本书。
对信息检索有兴趣的同学，强烈推荐翟成祥博士在北大的暑期学校课程，这里有全slides和阅读材料：maximzhao同学推荐了一本机器学习：加一本书：Bishop,《PatternRecognitionandMachineLearning》.没有影印的，但是网上能下到。
经典中的经典。PatternClassification和这本书是两本必读之书。
《PatternRecognitionandMachineLearning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。
最后，关于人工智能方面（特别地，决策与判断），再推荐两本有意思的书，一本是《SimpleHeuristicsthatMakesUsSmart》另一本是《BoundedRationality:TheAdaptiveToolbox》不同于计算机学界所采用的统计机器学习方法，这两本书更多地着眼于人类实际上所采用的认知方式，以下是我在讨论组上写的简介：这两本都是德国ABC研究小组（一个由计算机科学家、认知科学家、神经科学家、经济学家、数学家、统计学家等组成的跨学科研究团体）集体写的，都是引起领域内广泛关注的书，尤其是前一本，后一本则是对HerbertSimon（决策科学之父，诺奖获得者）提出的人类理性模型的扩充研究），可以说是把什么是真正的人类智能这个问题提上了台面。
核心思想是，我们的大脑根本不能做大量的统计计算，使用fancy的数学手法去解释和预测这个世界，而是通过简单而鲁棒的启发法来面对不确定的世界（比如第一本书中提到的两个后来非常著名的启发法：再认启发法（cognitionheuristics）和选择最佳（TaketheBest）。
当然，这两本书并没有排斥统计方法就是了，数据量大的时候统计优势就出来了，而数据量小的时候统计方法就变得非常糟糕；人类简单的启发法则充分利用生态环境中的规律性（regularities），都做到计算复杂性小且鲁棒。
关于第二本书的简介：1.谁是HerbertSimon2.什么是BoundedRationality3.这本书讲啥的：我一直觉得人类的决策与判断是一个非常迷人的问题。
这本书简单地说可以看作是《决策与判断》的更全面更理论的版本。
系统且理论化地介绍人类决策与判断过程中的各种启发式方法（heuristics）及其利弊（为什么他们是最优化方法在信息不足情况下的快捷且鲁棒的逼近，以及为什么在一些情况下会带来糟糕的后果等，比如学过机器学习的都知道朴素贝叶斯方法在许多情况下往往并不比贝叶斯网络效果差，而且还速度快；比如多项式插值的维数越高越容易overfit，而基于低阶多项式的分段样条插值却被证明是一个非常鲁棒的方案）。
在此提一个书中提到的例子，非常有意思：两个团队被派去设计一个能够在场上接住抛过来的棒球的机器人。
第一组做了详细的数学分析，建立了一个相当复杂的抛物线近似模型（因为还要考虑空气阻力之类的原因，所以并非严格抛物线），用于计算球的落点，以便正确地接到球。
显然这个方案耗资巨大，而且实际运算也需要时间，大家都知道生物的神经网络中生物电流传输只有百米每秒之内，所以computationalcomplexity对于生物来说是个宝贵资源，所以这个方案虽然可行，但不够好。
第二组则采访了真正的运动员，听取他们总结自己到底是如何接球的感受，然后他们做了这样一个机器人：这个机器人在球抛出的一开始一半路程啥也不做，等到比较近了才开始跑动，并在跑动中一直保持眼睛于球之间的视角不变，后者就保证了机器人的跑动路线一定会和球的轨迹有交点；整个过程中这个机器人只做非常粗糙的轨迹估算。
体会一下你接球的时候是不是眼睛一直都盯着球，然后根据视线角度来调整跑动方向？实际上人类就是这么干的，这就是heuristics的力量。
相对于偏向于心理学以及科普的《决策与判断》来说，这本书的理论性更强，引用文献也很多而经典，而且与人工智能和机器学习都有交叉，里面也有不少数学内容，全书由十几个章节构成，每个章节都是由不同的作者写的，类似于paper一样的，很严谨，也没啥废话，跟《PsychologyofProblemSolving》类似。
比较适合geeks阅读哈。另外，对理论的技术细节看不下去的也建议看看《决策与判断》这类书（以及像《别做正常的傻瓜》这样的傻瓜科普读本），对自己在生活中做决策有莫大的好处。
人类决策与判断中使用了很多的heuristics，很不幸的是，其中许多都是在适应几十万年前的社会环境中建立起来的，并不适合于现代社会，所以了解这些思维中的缺点、盲点，对自己成为一个良好的决策者有很大的好处，而且这本身也是一个非常有趣的领域。
（完）