程序員學習人工智能，這五本編程暢銷書不可錯過，這些書一經上市變橫掃京東、噹噹等各大網店暢銷榜，如果你正好入門人工智能，請收藏。
參加文末的抽獎活動，即有機會獲得圖靈獎得主作品《深度學習》一本。
人工智能 第2版
- 圖文詳細，講解細緻，配備豐富的教學資源和學習素材
- 被評價為自Russell& Norvig的《人工智能：一種現代方法》之後最好的教材
- 更適合本科生使用，也是易於上手的人工智能自學指南
當前，人工智能的發展進入了新的歷史階段，成為科研、教學和創業等領域關注的熱點。我國正在大力培養人工智能領域的專業人才，一些高校成立了人工智能學院，還有許多高校開設了人工智能相關專業。
本書是作者結合多年教學經驗、精心撰寫的一本人工智能教科書，堪稱“人工智能的百科全書”。全書涵蓋了人工智能簡史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示、產生式系統、專家系統、機器學習和神經網絡、遺傳算法、自然語言處理、自動規劃、機器人技術、高級計算機博弈、人工智能的歷史和未來等主題。
本書提供了豐富的教學配套資源，適合作為高等院校人工智能相關專業的教材，也適合對人工智能相關領域感興趣的讀者閱讀和參考。
● 基於人工智能的理論基礎，展示全面、新穎、豐富多彩且易於理解的人工智能知識體系。
● 加入關於機器人和機器學習的新章節，並在自然語言處理在自然語言處理部分包括了關於語音理解和隱喻的小節。
● 給出諸多的示例、應用程序、全綵圖片和人物軼事，以激發讀者的學習興趣。
● 通過實際應用引入重 要的人工智能概念，例如機器人技術、人工智能在視頻遊戲中的應用、神經網絡、機器學習等。
● 包含300多幅圖，詳細描述了人工智能方法在實際工作中的問題，並給出了部分習題的解答。
● 提供本書所涉及的資源、仿真和書中的圖。
● 為採用本書作為教材的教師提供豐富的教學支持資源，包括習題解答、教學PPT等。
配套資源
● 本書附錄D“應用程序和數據”提到的應用程序示例、用於神經網絡訓練的練習數據和若干高級計算問題概覽。
● 本書附錄E“部分練習的答案”的英文版PDF和圖解。
● 本書中的全部彩圖文件。
● 本書的Prolog示例源代碼。
● 供教師使用的教學PPT。
以上資源請到異步社區（www.epubit.com）下載。
為使用本書作為教材的教師提供的教學資源：
● 教學PPT。
● 教師指導手冊（電子版，包括本書配套習題的完整解答）。
請通過[email protected]聯繫申請。
Python 3破冰人工智能從入門到實戰
- 數學基礎：從歷年數學建模競賽入手，解讀人工智能中的數學方法。
- 編程實踐：100餘個代碼實例，全面講解網絡爬蟲、數據存儲與數據分析等內容。
- 算法應用：實戰案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應用場景。
本書創新性地從數學建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書內容基於Python 3.6，從人工智能領域的數學出發，到Python在人工智能場景下的關鍵模塊；從網絡爬蟲到數據存儲，再到數據分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。
此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了算法特性，個別案例算法來自於工作經驗總結，力求幫助讀者學以致用。
本書不僅適用於人工智能技術初學者，也適合具有一定經驗的技術人員閱讀，還可作為高等院校計算機等相關專業師生的參考用書。
- AI聖經！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！
- 長期位居美國亞馬遜AI和機器學習類圖書榜首！
- 所有數據科學家和機器學習從業者的必讀圖書！
- 特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國內外眾多專家推薦！
《深度學習》由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第 1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第 2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。
《深度學習》適合各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平臺中應用的軟件工程師。
《Python機器學習》通過解釋數學原理和展示編程示例對機器學習進行了系統、全面的解析。《Python機器學習》共分為12章，內容涵蓋了機器學習以及Python語言的基礎知識、特徵工程的概念與操作技術、數據可視化技術的實現、監督學習及無監督學習算法、文本分析、神經網絡和深度學習、推薦系統的構建方法以及預測處理時間序列的方法等。閱讀《Python機器學習》能夠加深讀者對機器學習的認識和理解，從而達到理論與實踐相結合、學以致用的目的。
《Python機器學習》適合Python程序員、數據分析人員、對機器學習感興趣的讀者以及機器學習領域的從業人員閱讀。
- 眾多好評的神經網絡入門圖書，全綵印刷，圖表豐富
- 自己動手用Python編寫神經網絡
神經網絡是一種模擬人腦的神經網絡，以期能夠實現類人工智能的機器學習技術。
本書揭示神經網絡背後的概念，並介紹如何通過Python實現神經網絡。全書 分為3章和兩個附錄。第1章介紹了神經網絡中所用到的數學思想。第2章介紹使用Python實現神經網絡，識別手寫數字，並測試神經網絡的性能。第3章帶領讀者進一步瞭解簡單的神經網絡，觀察已受訓練的神經網絡內部，嘗試進一步改善神經網絡的性能，並加深對相關知識的理解。附錄分別介紹了所需的微積分知識和樹莓派知識。
本書適合想要從事神經網絡研究和探索的讀者學習參考，也適合對人工智能、機器學習和深度學習等相關領域感興趣的讀者閱讀。
- END -
喜歡的朋友請轉發到朋友圈
PS：[關注]異步社區+【點擊下方小程序抽獎】即可參與抽獎一次，獲得《深度學習》2本。
閱讀更多 異步社區 的文章
