如果你对人工智能感兴趣,亦或打算从事人工智能方面的工作,掌握一门新技术,却不知如何快速入门,EEWorld热心网友特此收集整理了这份【人工智能入门必读经典】文集。
这些资源覆盖了人工智能基础概念、算法、机器学习、深度学习、模式识别、数学基础理论等多个方面的知识,适合不同层次的人群。
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文集资源目录
1、人工智能简史
2、智能的本质:人工智能与机器人领域的64个大问题
3、人工智能:现代方法(第4版)
4、Artificial Intelligence: A Modern Approach (Fourth Edition)
5、机器学习基础_梅尔亚·莫里
6、Python机器学习实践指南
7、机器学习实战
8、机器学习实践指南:案例应用解析(第2版)
9、机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
10、模式识别与机器学习(Christopher M. Bishop,英)
11、Deep Learning
12、深度学习入门之PyTorch
13、神经网络设计
14、Introduction to Algorithms (3rd Edition)
15、数学之美(第三版)
16、统计学习方法(第2版)
17、贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断
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