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人工智能专业课程教材
以下是人工智能专业课程常见的教材：
1.《人工智能：一种现代方法》（ArtificialIntelligence:AModernApproach）byStuartRussellandPeterNorvig。这是一本非常经典的人工智能教材，涵盖了人工智能的许多方面，包括搜索、知识表示、机器学习、自然语言处理等。
2.《机器学习》（MachineLearning）byTomMitchell。这本书是机器学习领域的经典教材，介绍了机器学习的基本原理和算法，包括决策树、神经网络、支持向量机等。
3.《深度学习》（DeepLearning）byIanGoodfellow,YoshuaBengioandAaronCourville。这本书介绍了深度学习的基本原理和算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
4.《模式识别与机器学习》（PatternRecognitionandMachineLearning）byChristopherBishop。这本书涵盖了模式识别和机器学习的基本概念和技术，包括贝叶斯推理、高斯混合模型、核方法等。
5??与应用》（ComputerVision:AlgorithmsandApplications）byRichardSzeliski。这本书介绍了计算机视觉的基本原理和算法，包括图像处理、特征提取、目标检测和识别等。
以上教材仅为人工智能领域的一部分，不同的课程和学校可能会选择不同的教材。.《计算机视觉：算?
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。
人工智能教材新手入门
人工智能经常被人们认为是计算机科学中的一门高度复杂甚至令人生畏的学科。
长期以来人工智能方面的书籍往往包含复杂矩阵代数和微分方程。
本书形成于作者多年来给没有多少微积分知识的学生授课时所用的讲义，它假定读者预先没有编程的经验，并说明了智能系统中的大部分基础知识实际上是简单易懂的。
本书目前已经被国际上多所大学（例如，德国的马德堡大学、日本的广岛大学、美国的波士顿大学和罗切斯特理工学院）采用。如果你正在寻找关于人工智能或智能系统设计课程的浅显易懂的入门级教材，如果你不是计算机科学领域的专业人员，而又正在寻找介绍基于知识系统最新技术发展的自学指南，本书将是最佳选择。本书的主要内容：基于规则的专家系统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作者简介：澳大利亚塔斯马尼亚大学电气工程和计算机科学系教授，他的许多研究课题都涉及人工智能和软计算，一直致力于电气工程，过程控制和环境工程中的、智能系统的开发和应用，他著有200多篇论文、两本书，并获得了四项发明专利。
人工智能数学教材推荐
01线性代数及其应用（原书第5版）
推荐语：本书是一本优秀的线代教材，给出线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助读者掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。
02概率论基础教程（原书第9版）。推荐语：本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。
国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。
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