大家好，今天来为大家分享人工智能著作的一些知识点，和人工智能著作权的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
人工智能四大名著
《DeepLearningwithPython》本书自出版以来收到众多好评，因为是Keras作者写的书，所以全书基本围绕着Keras讲深度学习的各种实现，从CNN，RNN到GAN等，偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。这是一本偏实战的书，教你使用Keras快速实现深度学习经典项目。看完这本书，基本能对Keras和深度学习实战有比较初步的掌握了。
《PythonMachineLearning》本书使用了Scikit-Learn和TensorFlow，分别讲解机器学习和深度学习，并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到Web应用。整个知识体系相对更加完善，是一本比较全面的机器学习书籍。
《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn&TensorFlow》本书中文译为《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》。这本书最大的特色从理论上讲就是言简意赅，全书基本上没有太多复杂的数学公式推导，语言通俗易懂，很容易看得懂、看得下去。正本书兼顾理论与实战，是一本非常适合入门和实战的机器学习书籍。
《DeepLearning》又名“花书”。该书由三位大佬IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。相信这本书大部分人入坑深度学习的都知道！
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。
人工智能方面的书籍
《文本数据挖掘》（作者：宗成庆、夏睿、张家俊）本书全面介绍了与文本数据挖掘相关的基本概念、理论模型和实现算法，内容覆盖数据预处理、文本表示、文本分类、文本聚类、主题模型、情感分析与观点挖掘、话题检测与跟踪、信息抽取以及文本自动摘要等，是第一本关于文本数据挖掘的全面书籍，能够帮助广大对文本数据挖掘感兴趣的科研技术人员快速掌握相关技术。
推荐几本人工智能方面的书
《人工智能：一种现代的方法》、《机器学习实践》、《神经网络与机器学习》、《统计学习方法》、《深度学习》等都是不错的人工智能方面的书籍可以参考。
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