各位老铁们好，相信很多人对美国人工智能教材都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于美国人工智能教材以及美国人工智能教材推荐的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
人工智能入门书籍
以下是几本适合初学者的人工智能入门书籍：
1.《人工智能：一种现代的方法》（ArtificialIntelligence:AModernApproach）：这本经典教材涵盖了人工智能的基本概念、算法和应用，适合对人工智能有兴趣的读者。
2.《深度学习》（DeepLearning）：这本书由深度学习领域的权威IanGoodfellow等人撰写，介绍了深度学习的基本原理和应用，对于想要深入了解神经网络和深度学习的读者很有帮助。
3.《机器学习实战》（Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow）：这本书通过实际案例和代码示例，教读者如何使用Scikit-Learn和TensorFlow等工具进行机器学习的实践，适合希望动手实践的读者。
4.《人工智能：一种现代方法（中文版）》：这是《人工智能：一种现代的方法》的中文翻译版，对于中文读者更加友好，是学习人工智能的良好起点。
这些书籍涵盖了人工智能的基础知识、深度学习、机器学习等方面，对于初学者来说是很好的入门资料。
人工智能书籍排行榜前十名
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
有什么自学人工智能的书可推荐？
1、我买的第一本人工智能的书《ArtificialIntelligence:AModernApproach(3rdEdition)》。
这是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。
作为教材书，内容的广度毋庸置疑，深度稍显不足。
2、南大周志华教授《机器学习》，俗称西瓜书，国内最好的机器学习的入门书籍。
3、《深度学习》由三驾马车IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写。
第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；
第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；
第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。
这是今年最畅销的深度学习的书。
4、《TheElementsofStatisticalLearning》作者:TrevorHastie/RobertTibshirani/JeromeFriedman。
三位作者在斯坦福开课的内容，书中基本囊括。
本书即大名鼎鼎的ESL，豆瓣评分9.4。
5、《PatternRecognitionandMachineLearning》作者ChristopherBishop
本书简称即大名鼎鼎的PRML，豆瓣9.5。
下面放个翻译版的电子书目录。
6.《统计学习方法》，作者是前华为诺亚方舟实验室首席科学家，现今日头条人工智能实验室主任李航。
7.《AnIntroductiontoStatisticalLearning》作者:GarethJames/DanielaWitten/TrevorHastie/RobertTibshirani
统计学习的入门书，通俗易懂，号称是ESL的入门版。
还有很多，但这么几本相信已经足够啃很久了。
视频：
1.如果能科学_上网，那么YouTube吧。
2.吴恩达教授创立的https://www.coursera.org/
网上学习全世界最好的课程。
温馨提示，需要英文基础。
3.斯坦福大学cs231n，cs224n等等。
推荐一个翻译。
温馨提示：网络上一些AI培训师的某些讲解完全是错的。
4.哔哩哔哩上李宏毅教授，林轩田教授的《机器学习》《深度学习》视频
个人非常喜欢两位教授的视频，数学推导详细到令人发指。
对您有帮助，请点赞支持，谢谢。
学人工智能10本必看书
人工智能必看书籍有《智能的本质》，《科学+遇见人工智能》，《人工智能时代》，《人工智能简史》，《科技之巅》，《技术的潜能》，《深度学习精研（基于R语言）》等等。
OK，关于美国人工智能教材和美国人工智能教材推荐的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
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