适合初学者的人工智能最佳书籍

引言

人工智能，简称AI，现已成为现实，并迅速成为最重要的事物。世界经济的各个领域都在不同任务和操作中实施AI。它众多用途中的一些包括过程控制、估计；欺诈识别、提高客户满意度等。AI有望成为未来的创新和增长引擎。因此，AI工程师和程序员在未来五到十年内将看到就业市场的繁荣。假设您想更多地了解人工智能（AI）并在此领域追求职业，但对该主题没有先验知识。那么，以下人工智能书籍将非常有帮助。

初学者顶级AI书籍

人工智能 - 一种现代方法（第三版）

- 作者：Stuart Russell & Peter Norvig

许多读者认为这本书是初学者最好的人工智能书籍之一。它技术性较低，更多地提供了对AI领域众多方面的理解。写作风格使读者能够理解文中使用的所有概念，这是对所有解释的额外奖励。

这里提出的思想包括统计自然语言处理、多智能体系统、博弈论、搜索算法、局部搜索规划技术等。本书还简要讨论了其他高级AI概念。总的来说，这是一本应该出现在每个想对AI有所了解的人的书架上的书。

人工智能和机器学习

- 作者：Vinod Chandra S. S.

本书面向攻读学士和硕士学位的计算机科学和工程专业的学生。本书揭示了人工智能的兴起与机器学习的兴起之间存在脱节。

它还包括其他类型的学习，例如强化、监督、无监督、统计学习、人工智能和机器学习。它讨论了每个主题，包括简单的算法和相当详细的伪代码说明，这使得本书对希望开始人工智能职业生涯的学习者来说非常有用。

制作你自己的神经网络

- 作者：Tariq Rashid

通过阅读一本关于人工智能的书，读者可以一步步熟悉神经网络数学的过程。它从最基本级别开始，然后逐步加深理解神经网络的功能。本书使用Python编写，让读者学会如何从零开始创建自己的神经网络。

该作品分为三个部分。第一部分涉及与神经网络相关的各种数学概念。第二部分是一个实践部分，读者将接触Python，并被邀请自己构建神经网络。第三部分解释了神经网络如何能够绘制素描，并对此类计算机的未来进行预览。它还帮助读者学习如何将代码改编到Raspberry Pi上。

机器学习：新AI

- 作者：Ethem Alpaydin

机器学习：新AI提供了机器学习工作情况的概述。它概述了其发展，讨论了关键的学习技术，并展示了应用示例。它还阐述了数字技术如何从简单地解决数学问题演变为移动设备，从而将当前的机器学习浪潮置于背景中。

这本书描述了机器学习如何融入我们日常生活的方式。它还谈到了机器学习的未来及其与数据保护的法律和道德后果相关的担忧。对于不熟悉计算机科学的读者来说，这本书非常有启发性且易于理解。

机器学习预测数据分析基础：算法、实例和案例研究

- 作者：John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy

这本书包括机器学习的所有基本概念、实际用例、实例和案例研究。因此，它提供了用于预测分析的关键ML策略的详细描述。

这四种主要方法被简要描述，作者避免使用许多技术术语。这两种方法都根据算法和数学模型进行定义，并附有量化示例。本书对于具有一定计算机科学、工程、数学或统计学知识的读者很有帮助。

《傻瓜机器学习》

- 作者：John Paul Mueller 和 Luca Massaron

《傻瓜机器学习》为任何想在机器学习领域立足的人提供了一个入门点。它包含了机器学习的所有基本思想和方法以及如何实际应用它们。它介绍了Python和R编码，以使机器能够分析数据和执行一些面向模式的工作。

从小型任务模式示例开始，读者可以一窥机器学习的实际应用，例如互联网广告、网络搜索、信用卡欺诈等。这本书由两位数据科学家撰写，语言简单，步骤清晰，使初学者能够轻松实现机器学习。

《百页机器学习书》

- 作者：Andriy Burkov

根据许多专家的意见，Andriy Burkov创作了最好的机器学习书籍，只有一百页。它为不熟悉机器学习的人提供了全面的入门。对于在职的退休人员，它提供了作者在AI领域积累了大量经验后的可行建议。

作者在这里成功地描述了当今所有主要的机器学习类型。从最简单和传统的线性回归和逻辑回归技术，到复杂的最先进技术，如支持向量机（SVM）、提升、深度学习、随机森林等。这本书对于寻求理解机器学习算法数学概念的学习者最有帮助。

面向人类的人工智能

- 作者：Jeff Heaton

本书为读者提供了人工智能算法的基本解释和概述。这适用于作者没有扎实数学背景的情况。关于计算机编程，读者只需要了解计算机编程语言的基础知识和大学数学；读者只需要了解大学代数。

书中详细讲解了线性回归、聚类、降维和距离度量等人工智能的基本算法。这些算法使用数字计算进行描述，读者可以通过自己进行一些计算来理解，并结合实际示例和场景。

初学者机器学习

- 作者：Chris Sebastian

顾名思义，《初学者机器学习》也是为机器学习的完全初学者设计的。这本书描绘了机器学习的起源，从萌芽发展到现在的样子。它解释了为什么大数据对机器学习至关重要，以及程序员在创建学习算法时如何使用它。AI、神经网络、群体智能等基本概念已得到详细定义。它还举例说明了机器学习算法如何丰富我们的日常生活。

人工智能：基础

- 作者：Kevin Warwick

这本书简单地为读者提供了关于AI的各种特征和潜在应用方式的通用信息。它考察了人工智能的过去、现在和未来。书中还包含一些关于现代现有AI技术和机器人技术的令人兴奋的场景。它还为希望获取更多主题信息的读者提供了其他书籍的建议。

这本书篇幅不长，对于想要了解更多AI知识的人来说，不需要花费太多时间。它只关注与主题直接相关的概念，并能启发读者。

机器学习绝对初学者：通俗易懂的介绍

- 作者：Oliver Theobald

这是少数几本涵盖了特定机器学习方法论的通用、理论和实践要素的人工智能出版物之一。它避免使用可能对新学习者来说过于冗长的技术术语。每种算法都包含清晰易懂的文字和插图。

除了吸引商业爱好者对新技术的兴趣外，还有一些东西是他们需要了解的——关于AI的哲学、社会学、伦理学、人道主义和其他方面。

生命3.0：人工智能时代的人类

- 作者：Max Tegmark

作者在这本书中试图解释人工智能将带来什么，以及这将如何影响生命本质。这本书着眼于可能性，而Mike Johnson则着眼于与AI进行社会互动的可能选项，并思考其对AI和人类未来的伦理影响。

《生命3.0》向读者提出与伦理和社会相关的问题，以及AI是否会超越人脑。它满足了社会的需求，是那些希望探索技术应用之外的世界的人的必读之作。

人工智能：人工智能思考者的指南

- 作者：Melanie Mitchell

Melanie Mitchell撰写了这本书，这本书对人工智能进行了基础但鼓舞人心的探讨。文章回顾了AI的历史，讨论了AI的基本概念，并揭示了该思想的利弊。通过与现实生活情境的简单类比，Mitchell试图解释神经网络、深度学习和机器学习等技术细节。这本书还分析了AI的前景以及其宣传与实际可能性之间的差距。因此，对于任何想要了解AI如何塑造社会而不必深入技术细节的人来说，它都是理想的选择。

人工智能：计算智能基础

- 作者：David Poole 和 Alan Mackworth

由David Poole和Alan Mackworth撰写，这本书为初学者和高级学生提供了专业、易于阅读的人工智能理论基础指南。它讨论了搜索算法、概率推理、机器学习和多智能体系统。虽然这本书不像前面提到的较轻松的人工智能概览那样对读者友好，但它确实假定读者具有技术倾向或足够的技术知识。因此，这本书最适合需要深入了解计算智能的学生、研究人员或其他专业人士。这本书能够帮助读者掌握一切，无论多么复杂，因为信息是系统地组织的。

预测分析：预测谁会点击、购买、说谎或死亡的力量

- 作者：Eric Siegel

作为Eric Siegel的一本书，《预测分析》旨在揭示机器可以用来预测未来表现和行为的方式。根据Siegel的说法，许多企业和通用组织使用预测模型来确定某些事情、设计策略并提高结果。这本书并非一本充斥着专业术语的预测分析文本，而是融入了案例和生动的故事，揭示了预测分析如何影响人们生活的各个领域，包括医疗保健、营销等，以及执法。这是一本非常实用的书，我推荐给那些对AI在决策过程中的可用性感兴趣的读者。

结论

初学者人工智能书籍具有信息量且至关重要，它们将读者带入一个快速发展的、与当今世界相关的领域。它们揭开了机器学习、神经网络和预测分析等概念的神秘面纱，以确保没有技术背景的读者也能轻松理解。这些书籍强调案例和实践，以帮助读者更好地理解如何与AI一起工作以及AI如何与人一起工作，并介绍AI如何影响行业和社区。它还促进了对AI的社会和伦理影响的批判性评估，以便每个人都能对该技术的能力和局限性有一个合理的看法。这里列出的资源非常适合那些对人工智能感兴趣的人，并为读者提供了好奇心和应对这项革命性技术所需的知识。