学人工智能10本必看书！AI经典书籍介绍

学习人工智能需要掌握很多不同的知识领域，包括数学、计算机科学、机器学习、深度学习、数据科学等等。下面是一些学习人工智能必看的书籍，可以帮助学生掌握必要的知识和技能：

学人工智能10本必看书！

1、《机器学习》(周志华著)

这本书是机器学习领域的经典著作，可以帮助学生了解机器学习的基础概念和算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等等。

2、《统计学习方法》(李航著)

这本书也是机器学习领域的重要著作之一，介绍了一些常用的统计学习方法，如感知器、决策树、支持向量机等。

3、《深度学习》(花书) (Ian Goodfellow等著)

这本书是深度学习领域的经典著作，深入介绍了深度学习的概念和方法，包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

4、《Python机器学习基础教程》(Andreas C. Müller和Sarah Guido著)

这本书介绍了如何用Python进行机器学习，包括数据预处理、模型选择和评估、深度学习等方面的内容。

5、《数据挖掘概念与技术》(Han,Jiawei和Kamber,Micheline著)

这本书介绍了数据挖掘的基本概念和技术，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。

6、《机器学习实战》(Peter Harrington著)

这本书介绍了如何用Python实现一些常用的机器学习算法，并提供了一些实际应用案例。

7、《深度学习实战》(Aurélien Géron著)

这本书介绍了如何用TensorFlow实现一些常用的深度学习算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。

8、《机器学习算法原理与编程实践》(张志华著)

这本书介绍了机器学习算法的原理和实现，包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、SVM、聚类等。

9、《Python数据科学手册》(Jake VanderPlas著)

这本书介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据预处理、数据可视化、机器学习等方面的内容。

10、《人工智能——一种现代的方法》(Stuart Russell和Peter Norvig著)

这本书是人工智能领域的经典著作，介绍了人工智能的概念、方法和应用，包括知识表示、推理、规划、自然语言处理等方面的内容。

总之，学习人工智能需要全面掌握多个领域的知识和技能，这些书籍可以帮助学生深入了解各个方面的内容，并提供实践案例，是学习人工智能的必读书籍。当然，还需要注重实践和实践，不断地积累经验和掌握最新的技术和发展动态，才能在人工智能领域取得成功。

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目录

一、人工智能免费视频课程和项目

二、人工智能必读书籍

三、人工智能论文合集

四、机器学习+计算机视觉基础算法教程

 五、深度学习机器学习速查表（共26张）

学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。

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