前不久,我们在第一期的「Andrew书房」的结尾与读者们做了个小小的互动。
我们从诸多推荐中,精选了 8 本分享给大家。正如推荐人渡边飞所说,这几本书很适合非计算机专业的读者了解人工智能和机器学习,是自学 AI 的极佳读物。 ① ▎名称:《人工智能:智能系统指南(原书第3版)》 ▎作者:(澳)尼格尼维斯基 著,顾力栩 等译 ▎出版社:机械工业出版社华章分社 ▎推荐人:渡边飞 这是一本人工智能的教科书。内容包括基于规则的专家系统、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程以及数据挖掘等内容。适合人工智能的初学者学习,而且也非常适合于非计算机背景相关学科的研究人员参考。
② ▎推荐书目:杂志《科学美国人》 ▎出版方:自然出版集团 ▎推荐人:Victoria HL 《科学美国人》是美国的一本科普杂志,是美国历史最长的、一直连续出版的杂志,也是著名的《科学》(Science)的姊妹刊。被认为是大众化的高水平学术期刊。
③ ▎名称:《The Master Algorithm》 ▎作者:Pedro Domingos ▎推荐人:Neil Pedro Domingos的新书《The Master Algorithm》是对一本介绍算法领域的书,同时也是对最先进的技术的报告。他相信我们生活在一个算法的时代。并且,他认为我们也许能看到算法彻底重塑我们世界的那一天——甚至比今天更多。本书的中文版《终极算法》也于近期出版。
④ ▎名称:《智能时代》 ( On Intelligence ) ▎作者:Jeff Hawkins / Sandra Blakeslee ▎推荐人:武镇 ▎出版社:中国华侨出版社 本书由一位计算机工程师、一位企业家与一位《纽约日报》的栏目作家共同撰写。本书对人类大脑皮层所具有的知觉、认识、行为和智能功能新理论提出了新的理论构想。这一理论的独到之处在于对大脑皮层的现行认识提出了新的观点,对大脑的工作原理,即霍金斯称之为「真正智能」而非计算机式的人工智能立论扎实,观点独特、新颖,阐述精密。对大脑及其工作原理感兴趣的朋友不妨读读,必有收获。
⑤ ▎名称:《Machine Learning In Action》 ▎作者:Peter Harrington ▎推荐人:daijie24 这本书,可以帮助你快速了解机器学习模型流程和优缺点的,甚至是实现模型。书中提到了很多常见的模型,开始就是模型背景简介,之后是模型优缺点和应用场景、在接着算法实现和案例。而且,在书的最后,提及了一些比较切合时代的话题——大数据下机器学习。本书已有中文版了——《机器学习实战》
⑥ ▎名称:《奇点临近》 ▎作者:Ray Kurzweil ▎推荐人:北极星、Eagle ▎出版社:机械工业出版社 太著名的一本书了,本书结合求解智能问题的数据结构以及实现的算法,把人工智能的应用程序应用于实际环境中,并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。本书提供了一个崭新的视角,展示了以人工智能为代表的科技现象作为一种「奇点」思潮,揭示了其在世界范围内所产生的广泛影响。
⑦ ▎名称:《智能时代》 ▎作者:吴军 ▎推荐人:好学生文海 ▎出版社:中信出版社 本书普及了大数据的知识,介绍了基本原理和应用场景,以及它对未来社会某些方面革命性的影响和冲击。我们在过去认为非常难以解决的问题,会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解,比如解决癌症个性化治疗的难题。同时,大数据和机器智能还会彻底改变未来的商业模式,很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代,同时改变原有的商业模式。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。
⑧ ▎名称:《机器学习》 ▎作者:周志华 ▎推荐人:贺Sir ▎出版社:清华大学出版社 机器学习的入门级教科书,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。作者已经试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。
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