AI经典书籍清单要开始学习人工智能，我应该读什么书？

人工智能多么炙手可热，我相信压倒一切的消息已经证实了这一点. 不可否认，我们迎来了人工智能的又一个高潮. 与以前的人工智能飞跃相比，人工智能的这一突破将软件算法，高并发硬件系统和大数据结合在一起，从而将人工智能推向了最接近于人类的制高点.

我在招聘网站上搜索与人工智能相关的工作. 这些工作涉及的技术领域包括:

算法，深度学习，机器学习，自然语言处理，数据结构，Tensorflow，Pythonai入门经典书籍，数据挖掘，搜索开发，蜘蛛开发，神经网络ai入门经典书籍，视觉指标，图像识别，语音识别，推荐系统，系统算法，图像算法，数据分析，贝叶斯方法，概率编程，计算机数学，数据仓库和Matlab建模等关键字基本上涵盖了现阶段人工智能领域的人才结构.

上述职位所涉及的职位和技术分为四类，形成了今天的五本书清单:

NO.1人工智能科普类别: 人工智能科普，人工智能哲学

“智慧的本质”斯坦福大学和伯克利大学的客座教授进行了30年的AI研究高峰工作

“科学+认识人工智能”包括李开复，张亚琴，张寿生和投资人在内的20多位科学家共同解释了AI革命，并强烈推荐机器学习的教父汤姆·米切尔

人工智能时代从人工智能的历史，现状和未来，工业机器人，商用机器人，家用机器人，机器翻译，机器学习和其他人工智能应用领域的角度介绍了人工智能的发展前景.

“人工智能简史”跟随图灵，冯·诺依曼，香农，西蒙，纽厄尔，麦卡锡，明斯基等人工智能的先驱，他们回到了人工智能的道路上，并站在那里他们的前辈. 另一方面，看看人工智能的三个生命和三个世代，我们可以从过去中学到知识，了解未来.

“科学技术之巅”源自麻省理工学院的《科学技术创新预言》圣经. 掌握未来几年的全球技术发展趋势和商业化潜力.

“科学与技术2强”来自世界各个领域的20位行业专家对强化技术，基因治疗2.0，自动驾驶卡车和量子计算等新技术和新行业进行了深入的解释.

“数学之美（第二版）”，浪潮之巅，文明之光，硅谷之谜，吴君博士的著作，大学之路的作者，新版本添加大数据和机器学习内容，以及获得《文津图书奖》的书.

美国著名战略咨询管理专家马库斯大师的“技术潜力”！非技术人员的简要阅读，以了解技术的影响！

第二人工智能深度学习: 深度学习，Tensorflow

“深度学习”人工智能圣经，是深度学习领域最畅销的经典书籍，由特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）和许多其他专家推荐！

深度学习基础知识（基于R语言）基于R语言的实际应用，并使用无监督学习来建立自动化的预测和分类模型

“ TensorFlow技术分析与战斗”包括TensorFlow1.1的新功能. 人脸识别，语音识别，图像和语音以及其他热点均可用. 强烈推荐李航，于凯等人工智能领域的专家！

“ TensorFlow机器学习项目实战”第二代机器学习实战指南，提供深度学习神经网络和其他项目实战，有效地提高了项目速度和效率.

NO.3人工智能机器学习: Python，机器学习，数据科学.

《 Python机器学习实践指南》结合了机器学习和Python语言的两个流行领域，并使用Python通过两种核心机器学习算法进行数据分析.

“用于预测分析的Python机器学习核心算法”从算法和Python语言实现的角度认识机器学习.

“机器学习实践应用程序”是阿里机器学习专家的杰作，分享了实践经验. 基于阿里云机器学习平台，针对7种特定业务场景构建了完整的解决方案.

“具有NLTK和Python库的NLTK基本教程构建机器学习应用程序”展示了如何将NLTK库与一些Python库结合起来以实现复杂的NLP任务和机器学习应用程序.

“ Microsoft Azure机器学习和预测分析”了解新的Microsoft Azure机器学习服务，并掌握有效构建和部署预测模型的实用技能.

“机器学习和数据科学（基于R的统计学习方法）”为数据科学家提供了将在统计学习领域中使用的一些工具和技术.

“机器学习Web应用程序”，eBay欧盟分析部门负责人Davide Cervellin提出了序言建议，这是一本全面的Python机器学习书. 学习权威指南以在Web下构建机器学习系统.

“实用机器学习”使用R语言来指导读者掌握机器学习的战斗方法，并成功选择新数据，并对新问题使用机器学习算法.

第4条人工智能算法策略类别: 算法，神经网络，自然语言处理，推荐系统，系统算法，图像算法，贝叶斯，概率编程，数学算法等.

“基于Java语言的神经网络算法和实现”通过非常基本的示例和高级示例，充分演示了使用Java开发神经网络的过程.

“有趣的学习算法”超过50个示例显示了该算法的设计，实现，复杂性分析和优化过程. 培养算法思维，为您带来算法的美.

“算法难题”是Google，Facebook和其他一流IT公司的重要采访. 这是经典算法难题的集合.

“ Python算法教程”对Python基本算法的精通. Python基本教程的畅销书.

“编程法则: 面试和算法经验”程序员的面试书集笔试代码CSDN博客，访问量超过一千万，博客方法法律博客作者，7月出版.

“有趣的问题学习算法”是一本有趣的，易于学习的实用算法书，可帮助读者快速入门.

“ Java遗传算法编程”遗传算法设计机器学习人工智能专家的声音使用遗传算法解决与旅行商类似的经典问题.

“从入门到精通的算法学习和应用” 320例，753分钟的视频，5个综合案例，74个技术难题，一本书的能力，解释入门课程，示例课程和项目实战课程三个内容这本书.

人工智能时间图像和视觉识别的第5类: 图像识别，语音识别，自然语言处理，matlab建模工程.

“ OpenCV和Visual Studio图像识别应用程序开发”无人驾驶面部识别基本技术使用OpenCV实现图像处理应用程序《计算机视觉编程实用手册》.

“面部识别原理和算法-动态面部识别系统研究”介绍了动态场景中的面部识别方法. 该方法全面应用了人脸定位，人脸识别和视频处理等算法.

“使用Python掌握自然语言处理”使用Python开发令人惊讶的NLP项目自然语言处理任务掌握使用Python设计和构建NLP应用程序的实践.

“ Python自然语言处理”基于Python编程语言和NLTK，这是​​自然语言处理领域的实用入门指南.

“贝叶斯方法: 概率编程和贝叶斯推理”机器学习人工智能数据分析从业者的技能基础国际上杰出的机器学习专家余凯博士，腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐.

《 Thinking Stats and Think》（Python的《贝叶斯思维: Python学习的统计建模》）的作者深受打击. 数据分析师，数据工程师和数据科学家总是在桌上.

Stuart Russell是概率编程战斗人工智能领域的先驱，也是加州大学伯克利分校的教授，他推荐了序言！令人难以置信的Scala概率编程实战书！

基于Java语言编写了“自己动手神经网络”的机器学习和人工智能参考书.

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