人工智能书籍(人工智能的发展论文)
风雨有时，读书无止。2021年，我们读书的步履不停！
人邮君精选了有关神经网络、深度学习、自然语言处理以及算法的好书，献给每一位热爱读书的你！
神经网络类图书
01.《Python神经网络编程》
神经网络是一种模拟人脑神经网络、以期能够实现类人工智能的机器学习技术。
本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识。
02.《PyTorch生成对抗网络编程》
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是神经网络领域的新星，被誉为“机器学习领域近20 年来最酷的想法”。
本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络，并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录，分别介绍了PyTorch基础知识，用PyTorch开发神经网络，改良神经网络以提升效果，引入CUDA和GPU以加速GAN训练，以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题，包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样，以及卷积如何工作，还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。
本书适合想初步了解GAN以及其工作原理的读者,也适合想要学习如何构建GAN的机器学习从业人员。对于正在学习机器学习相关课程的学生，本书可以帮助读者快速入门，为后续的学习打好基础。
03.《神经网络算法与实现——基于Java语言》
人工神经网络是由众多连接权值可调的神经元连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，能够完成模式识别、机器学习以及预测趋势等任务。
本书通过9章内容，并结合Java编程语言，由浅入深地介绍了神经网络算法的应用。书中涉及神经网络的构建、神经网络的结构、神经网络的学习、感知机、自组织映射等核心概念，并将天气预测、疾病诊断、客户特征聚类、模式识别、神经网络优化与自适应等经典案例囊括其中。本书在附录中详细地指导读者进行开发环境的配置，帮助读者更加顺利地进行程序开发。
深度学习类图书
01.《深度学习》
深度学习(异步图书出品)
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。
全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。
《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
02.《动手学深度学习》
本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。
03.《PyTorch深度学习》
本书详细讲解了如何使用前沿的深度学习库PyTorch来解决所有的深度学习需求，读者可使用PyTorch训练神经网络，提升其速度和灵活性，以及如何在不同的场景中应用神经网络。本书涵盖了ResNET、Inception、DenseNet等在内的高级神经网络架构以及它们的应用案例。本书适合数据分析师、数据科学家，以及对深度学习感兴趣且希望在系统中执行深度学习最佳做法的读者阅读。
04.《百面深度学习》
百面深度学习 算法工程师带你去面试
人工智能时代程序员不可不读的深度学习面试宝典——本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，全面收录135道真实算法面试题，直击面试要点，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。
全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。
本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。
自然语言处理类图书
01.《自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本》
自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本
本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。
本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。
本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。
02.《Python自然语言处理》
Python自然语言处理(异步图书出品)
《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。本书基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。
全书共11章，按照难易程度顺序编排。第 1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第 10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第 11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。
《Python自然语言处理》的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。
算法类图书
01.《人工智能算法 （卷1） ：基础算法》
人工智能算法 卷1 基础算法(异步图书出品)
算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全书共10 章，涉及维度法、距离度量算法、K 均值聚类算法、误差计算、 爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead 算法和线性回归算法等。
书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章都配有程序示例，GitHub 上有多种语言版本的示例代码可供下载。
本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者 阅读参考。
02.《人工智能算法（卷2）：受大自然启发的算法》
算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试。
03.《Python数学编程》
本书将程序设计和数学巧妙地结合起来，从简单的项目开始，应用Python解决高中和大学低年级的数学问题，比如几何、概率、统计以及微积分等，为进一步学习更复杂的数学内容以及Python编程语言打下坚实的基础。
本书也可作为Python初学者的入门读物，通过学习书中的示例程序和完成那些编程挑战，读者可以提高自己的编程能力和技巧。
04.《人工智能（第2版）》
本书是美国经典教材，在Amazon上，被评价为自Russell & Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后最好的教材，更加适合本科生使用。
本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
本书提供了丰富的教学配套资源，适合作为高等院校人工智能相关专业的教材，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读和参考。
05.《算法精粹：经典计算机科学问题的Python实现》
本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。
本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。
06.《算法》
算法(第4版)(图灵出品)
本书作为算法领域的参考书，全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法，提供了实际代码，而且这些Java代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。配套网站提供了《算法(第4版)》内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。
《算法(第4版)》适合用做大学教材或从业者的参考书。
本文转载自异步社区，有改动
本文由woniu于2021-12-07发表在中国AI网，如有疑问，请联系我们。
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