給人工智慧初學者看的5本入門書

乾明 編輯整理

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

人工智慧，入門該看那些書？該去哪裡找這些書？

這一直是困擾著初學者的難題。

都有哪些書？

Artificial Intelligence: A Modern Approach

人工智慧：一種現代的方法

介紹：人工智慧領域的經典教科書。中文版的出版社介紹稱，「系統地介紹了人工智慧的理論和實踐，並深入介紹了人工智慧各個主要的研究方向。」

作者為Stuart Russell和Peter Norvig。

Russell，加州大學伯克利分校的計算機科學教授，發表了100多篇關於人工智慧的論文。Norvig 現為谷歌研究總監，美國人工智慧協會的創始會員之一，ACM院士。

英文版下載地址：

https://readyforai.com/download/artificial-intelligence-a-modern-approach-3rd-edition-pdf/

已有中文版，各大電商網站有售。

Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library

學習OpenCV 3

介紹：學習OpenCV的權威指南。中文版的出版社介紹稱，「這本書站在一線開發人員的角度，解釋了OpenCV的緣起和計算機視覺基礎結構，演示了如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程。」

作者為Adrian Kaehler和Gary Bradski。

Kaehler是矽谷深度學習小組創始人，2005年作為斯坦福大學團隊一員參加了DARPA挑戰賽，獲得了冠軍。Bradski是OpenCV庫的創始人，曾擔任斯坦福大學計算機系人工智慧實驗室的顧問教授。

英文版下載地址：

https://readyforai.com/download/learning-opencv-3-computer-vision-in-c-with-the-opencv-library-%E2%80%8Bpdf/

已有中文版，各大電商網站有售。

Deep Learning

深度學習

介紹：被譽為AI聖經，深度學習領域奠基性的經典暢銷書。

本書的介紹信息稱：

不僅介紹了與深度學習有關的數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、概率論、資訊理論、數值優化等。

還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模和實踐方法等。

最後，還提供了一些深度學習的研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

作者為Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville。

Goodfellow是谷歌研究科學家，2014年從蒙特利爾大學畢業，獲機器學習博士學位。發明了生成對抗網路（GAN），在深度學習領域貢獻卓越。

Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，主要研究目標是了解產生智力的學習原則。

Courville是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的助理教授。

英文版下載地址：

https://readyforai.com/download/deep-learning-adaptive-computation-and-machine-learning-pdf/

中文版在GitHub上也已經開源，下載地址：

https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese

大家也可以去各大電商網站購買。

Pattern Recognition and Machine Learning

模式識別與機器學習

介紹：全面介紹了模式識別和機器學習領域。數據科學家Bruce Grey Tedesco評價這本書稱「回答了機器學習、人工智慧和深度學習之間的區別到底是什麼，不僅僅提供了這個問題的答案，還能告訴你真正的問題在哪裡」。

作者為Christopher Bishop。

Bishop是微軟劍橋研究院實驗室主任，曾任阿斯頓大學計算機科學教授，現在除了在微軟劍橋研究院之外，同時還在愛丁堡大學、劍橋大學達爾文學院擔任教職。

英文版下載地址：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf

第三方Matlab實現：

https://prml.github.io/

還沒有正式的中文版。不過有一個「非正式」的：

https://www.weibo.com/1768582942/Ef2CZporc?type=comment

Speech and Language Processing

自然語言處理綜論

介紹：全面講述計算機自然語言處理的優秀教材。中文版的出版社介紹稱，「深入細緻地探討了計算機處理自然語言的辭彙、語法、語義、語用等各個方面的問題，介紹了自然語言處理的各種現代技術。」

作者為Daniel Jurafsky和James H. Martin。

Jurafsky是斯坦福大學語言學和計算機科學教授。在美國加利福尼亞大學獲計算機科學博士學位。Martin是美國科羅拉多大學計算機科學系教授和認知科學研究所研究院。在美國加利福尼亞大學獲計算機科學博士學位。

英文版下載地址：

https://readyforai.com/download/speech-and-language-processing-2nd-edition-pdf/

已有中文版，各大電商網站有售。

—完—

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