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人工智能、机器学习、深度学习必读书籍清单

最近对人工智能、机器学习和深度学习的兴趣激增反映在这些相同主题的书名的爆炸式增长中。确定哪些书可能对您的职业有帮助的最佳方法之一是查看其他人正在阅读哪些书。

如果您正在 寻找一些最好的书籍 来更加熟悉人工智能、机器学习和深度学习的基础知识。这里有一些书籍可以帮助您找到有史以来关于 AI、ML 和 DL 的最佳书籍。

ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A MODERN APPROACH

人工智能:一种现代方法

人工智能:现代方法(AIMA) 是一本关于人工智能的大学教科书,由 Stuart J. Russell 和 Peter Norvig 撰写。本书第三版于2009年12月11日发布,全球1100多所大学使用,被誉为“全球最受欢迎的人工智能教材”。

GODEL, ESCHER, BACH

哥德尔、埃舍尔、巴赫

除了对人类思想和创造力进行深刻而有趣的思考之外,这本书还着眼于巴赫的音乐、埃舍尔的艺术作品和哥德尔的数学之间令人惊讶的联系点。它还着眼于模仿人类思维的计算机和人工智能 (AI) 的前景。

TO BE A MACHINE

成为马克·奥康奈尔的机器

成为一台机器:半机械人、乌托邦、黑客和未来主义者之间的冒险,以解决适度的死亡问题(马克奥康奈尔)。“肉体是一种死的形式,”马克·奥康奈尔在他关于当代超人类主义运动的非小说新书《成为一台机器》中写道。这是一个令人震惊的声明,但不要杀死信使:正如他急于在本书的开头解释的那样,作者本人并不是一个超人类主义者。取而代之的是,他将“成为一台机器”作为一种工具,深入研究这种松散结合的运动,他将其总结为“对既定的人类存在的反叛”。换句话说,超人类主义者相信技术——特别是人与机器之间的直接接口——是我们这个物种从目前远非理想状态中进步的唯一途径。他们声称,进化现在掌握在我们手中,如果这意味着摆脱肉体本身的进化训练轮,那就这样吧

HOW TO CREATE A MIND

如何创造思想:揭示人类思想的秘密


《如何创造思想:揭示人类思想的秘密》是一本关于人类和人造大脑的非小说类书籍,作者是发明家和未来学家雷·库兹韦尔。《如何创造思维》于 2012 年 11 月 13 日首次以精装本出版,成为《纽约时报》畅销书。

DEEP LEARNING

Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的深度学习

深度学习:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville。深度学习是机器学习的一种形式,它使计算机能够从经验中学习并根据概念层次来理解世界。因为计算机从经验中收集知识,所以不需要人机操作员正式指定计算机需要的所有知识。概念的层次结构允许计算机通过从更简单的概念构建复杂概念来学习它们;这些层次结构的图表将有很多层。本书介绍了深度学习中的广泛主题。

SINGULARITY IS NEAR

奇点临近

奇点临近:当人类超越生物学。The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology 是 2006 年由发明家和未来学家 Ray Kurzweil 撰写的关于人工智能和人类未来的非小说类书籍。

SURVIVING AI 

幸存的人工智能

幸存的人工智能:人工智能的承诺和危险。一本好书,适合对人工智能感兴趣的人。Calum Chace 很好地概述了 AI 的历史、我们如何到达现在的位置以及未来的一些可能性。对我们未来的迷人展望。

OUR FINAL INVENTION

我们的最终发明

通过对技术远见者、行业监管机构和开创性 AI 系统的介绍,James Barrat 的《我们的最终发明》探讨了盲目追求高级 AI 的危险。直到现在,人类的智能还没有对手。我们能否与智慧比我们相形见绌的生物共存?他们会允许我们这样做吗?

HUMANS NEED NOT APPLY

人类无需申请

Jerry Kaplan 的最新著作是《人类不需要申请:人工智能时代的财富和工作指南》。被《经济学人》选为 2015 年 10 部最佳科技书籍之一,《人类不需要应用》是人工智能机器时代的号召。机器人来了,但它们是代表一个社会还是代表一小部分超级富豪,这是非常值得怀疑的。

MACHINE LEARNING WITH TensorFlow

使用 TensorFlow 进行机器学习

“使用 TensorFlow 进行机器学习”为读者提供了机器学习概念的坚实基础,以及使用 Python 编写 TensorFlow 的实践经验。您将通过使用经典的预测、分类和聚类算法来学习基础知识。然后,您将继续阅读金钱章节:探索深度学习概念,如自动编码器、循环神经网络和强化学习。消化这本书,您将准备好使用 TensorFlow 进行您自己的机器学习和深度学习应用程序。

BEYOND GENUINE STUPIDITY

超越真正的愚蠢

Fast Future 系列的第一本书,Beyond Genuine Stupidity: Ensuring AI Services Humanity,探讨了人工智能 (AI) 快速发展带来的关键新兴问题。作者主张对人工智能的开发和部署采取前瞻性和有意识的方法,以确保它真正为人类的最大利益服务。通过一系列文章,他们提出了一个令人信服的案例,以超越狭隘、短期和危言耸听的思维方式的真正愚蠢,从长远的整体角度看待人工智能。

ORIGIN

起源

起源是美国作家丹布朗 2017 年的科幻悬疑惊悚小说。和他的罗伯特兰登系列的第五部分,继天使与恶魔、达芬奇密码、失落的符号和地狱之后。该书于 2017 年 10 月 3 日由 Doubleday 发行。

LIFE 3.0

生活3.0

人工智能将如何影响犯罪、战争、正义、工作、社会以及我们作为人的感觉?与其他任何技术相比,人工智能的兴起更有可能改变我们的未来——没有人比麻省理工学院教授马克斯·泰格马克更有资格或更有能力探索这个未来,他帮助主流研究如何保持人工智能有益。

ON INTELLIGENCE

论情报

关于智能:Jeff Hawkins 和 Sandra Blakeslee 对大脑的新理解将如何导致创造真正智能的机器。PalmPilot 的发明者提出了一个关于智能、大脑功能和智能机器未来的引人注目的新理论。

THE MASTER ALGORITHM

主算法

Domingos 的书《The Master Algorithm : How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World》是比尔盖茨为了理解人工智能而推荐的书籍之一。

THINKING MACHINES

思考机器

Thinking Machines: The Quest for Artificial Intelligence – and where it’s going us next by Luke Dormehl。一个迷人的人工智能视角,从冷战开始到令人眼花缭乱的未来指日可待。当我们大多数人想到人工智能时,我们的脑海里会直接想到机器人、机器人和机器接管世界的科幻惊悚片。但事实是,人工智能已经在我们中间。它存在于我们的智能手机、健身追踪器和冰箱中,它们会告诉我们牛奶什么时候过期。在某些方面,人们在 1960 年代世博会上梦想的未来已经到来。我们正在教我们的机器如何像人类一样思考,它们的学习速度令人难以置信。

WHAT TO DO WHEN MACHINES DO EVERYTHING

当机器做所有事情时该怎么办

当机器无所不能时该怎么办 是在下一代数字经济中取得成功的指南。当运行在人工智能上的系统可以比人类更有效地驾驶我们的汽车、诊断医疗病人和管理我们的财务时,它对工作的未来以及公司如何竞争提出了深刻的问题。作者通过真实案例、数据和洞察力进行了说明,提供了清晰的战略指导和可操作的步骤,以帮助您和您的组织在一个呈指数级发展的新技术正在改变价值创造方式的世界中前进。

DEEP THINKING

当机器做所有事情时该怎么办

深度思考:机器智能结束和人类创造力开始的地方。作为历史上最伟大的国际象棋选手之一,加里·卡斯帕罗夫在 1997 年输给了 IBM 超级计算机深蓝,这是一场令人难忘的比赛。这场比赛是一个人的一大损失,人类的一大胜利。这次失败被视为人工智能的一个重要里程碑。

知道太多的人

当机器做所有事情时该怎么办

知道太多的人:艾伦·图灵和计算机的发明:大卫·莱维特。帮助创造现代计算机的受迫害天才的“技术娴熟”(纽约时报书评)传记。为了解决他那个时代的一个伟大的数学问题,艾伦·图灵提出了一台假想计算机。然后,他试图在二战期间破解纳粹密码,并成功设计并建造了一个密码,从而确保了盟军的胜利。图灵成为人工智能的拥护者,但他的工作被打断了。在同性恋在英国是非法的时候,作为一个公开的同性恋者,他被定罪并被迫接受可能导致他自杀的羞辱性“治疗”。

HANDS-ON MACHINE LEARNING WITH SCIKIT-LEARN

使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习

使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行动手机器学习:构建智能系统的概念、工具和技术:Aurélien Géron。通过最近的一系列突破,深度学习推动了整个机器学习领域。现在,即使对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本实用的书向您展示了如何做。

SUPERINTELLIGENCE

超级智能

超级智能:路径,危险,策略尼克博斯特罗姆。超级智能提出以下问题:当机器在一般智能方面超越人类时会发生什么?人工代理会拯救还是毁灭我们?尼克博斯特罗姆为理解人类和智能生活的未来奠定了基础。

《HEARTIFICIAL INTELLIGENCE》

心脏智能,约翰·C·哈文斯 (John C. Havens)

Heartificial Intelligence,作者 John C. Havens。 在 Heartificial Intelligence 中,作者 John C. Havens 介绍了一个算法和智能机器领域,远远超出了您可能知道的任何内容。我们如何驾驭一个软件足够智能以从我们的行为中学习并操纵我们点击和消费的世界?如果该软件是照顾老人的机器人的灵魂,会发生什么?哈文斯建议,当你生活中的每一点都是科技巨头拥有的数据点时,现在就弄清楚这些东西,或者以后付出代价。

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