一、ai做书籍怎么排页码

AI做书籍排版时的页码排版方法有两种：

1.自动排版页码：在AI软件中，可以使用“自动页码”功能，让软件自动根据文本内容为您排版页码。首先，您需要在页面位置添加一个文本框，并输入“自动页码”等页码相关的文本；之后，打开“样式”面板，选择“自动页码”选项，在“样式选项”对话框中选择适合的页码样式。此时，AI会自动识别每页的页码，自动进行排版。

2.手动排版页码：若您不想使用自动排版方法，也可以手动为书籍进行页码排版。打开“画布”面板，选择“页面工具”，调整页面大小和边距；之后，手动在页面底部添加页码文本框，输入对应页码信息。按照这种方式，手动添加每一页的页码即可完成手动排版页码。

无论是自动还是手动排版页码，只要排版合理，都可以使您的书籍更加美观、易读。

二、开拓思维的书籍

1、《简单逻辑学》D·Q·麦克伦尼

这是一本足以彻底改变你思维世界的小书。28种就发生在你身边的非逻辑思维形式，带领我们进入这个精彩无比的逻辑世界。

阅读本书，学习培养逻辑思考力的7大方法，在思考、写作、表达时运用逻辑思考力的20大窍门，你就能够从混乱无序的思想压力中解脱出来。

3、《你以为你以为的就是你以为的吗》朱利安·巴吉尼

作者精心设计了12道检测思考清晰度的逻辑谜题。你可以通过12个谜题快速提高你的思考力，抓住别人的思维漏洞

4、《逻辑思维，只要五步》下地宽也

本书是一本集实用、简单、轻松为一体的综合性实用书籍。学会逻辑思维，就能快速表达自己、理清头绪和关系、找到切入点和关键点、问题迎刃而解！

5、《未来在等待的人才》福原正大

这本书从五个维度：认知，自由，经济，科技观和自然观，和国家，提出了引人深思却又没有准确答案的多个问题，组合成五堂思考力的训练课。

三、有什么人工智能方面的入门书

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。同时它也是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学，学人工智能必看的入门书籍有以下几本：

1、《人工智能的未来（揭示人类思维的奥秘）》

奇点大学校长、谷歌工程总监、《奇点临近》作者雷·库兹韦尔全面解析“人工智能”创建原理的颠覆力作！段永朝、刘慈欣、马文明斯基、彼得戴曼迪斯等联袂倾情推荐！

AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆马斯克等国内外众多专家推荐！

“人工智能”被写入2017年政府工作报告，智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。

入围2017中国好书、文津图书奖，全方位解读人工智能的起源、神经网络、遗传算法、深度学习、自然语言处理等知识，深度点评AI历史趣事。

5、《极简人工智能：你一定爱读的AI通识书》

以简单有趣的方式，把人工智能说透彻！全方位呈现“AI”全景蓝图：群体智能、神经网络、智能代理、情感机器、智能计算、智能机器人……

6、《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》

比尔·盖茨年度荐书！近20年人工智能领域十分轰动的著作！沃尔特·艾萨克森、车品觉、曹欢欢联袂推荐！

7、《人工智能新时代：全球人工智能应用真实落地50例》

人工智能为什么备受瞩目？随着电脑和网络的飞速发展，信息处理变得越来越容易，云计算、物联网、机器人等IT相关的技术，进一步发挥其优势。机器学习、自然语言处理、以图像和语音识别为基础的人工智能技术得到广泛得应用。

四、ai专业书籍

1、第一名，动手学深度学习（PyTorch版）

2、第二名，零基础实践深度学习（第二版）

3、第三名，人工智能：现代方法（第4版）

4、第四名，ROS机器人编程零基础入门与实践

五、人工智能最经典书籍

本书从技术、产业和商业三个角度向读者介绍了当今人工智能的发展状况，让人工智能从历史和数学公式中走到读者身边，成为读者探索产业发展脉络的指南。通过追问人工智能的技术细节，记录下发生在人们身边的人工智能产业跃迁，关注人工智能带来的变革。

2、Tensorflow实战google深度学习框架第2版

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

《智能问答与深度学习》面向在校学生或计算机软件从业人员，由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识，还简述了信息论、人工智能等的发展过程。

在人工智能的高门槛前建立了多级容易跨越的台阶，提供比较平滑的学习路线，极大地降低了读者的学习难度，从深度学习的数学基础讲起，再重点剖析神经网络的原理与深度学习算法，详解机器视觉、自然语言处理、生成对抗网络等领域的13个应用案例。

5、【套装3本】人工智能入门python书籍

Python神经网络编程+Python机器学习+Python编程从入门到实践

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