大家好，人工智能2解析书籍相信很多的网友都不是很明白，包括《人工智能》书籍也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能2解析书籍和《人工智能》书籍的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

1. 人工智能数学教材推荐
2. 哪些人工智能书籍让你爱不释手？
3. 人工智能用到的逻辑可分为哪两大类
4. 人工智能方面的书籍

人工智能数学教材推荐

01线性代数及其应用（原书第5版）

推荐语：本书是一本优秀的线代教材，给出线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助读者掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。

02概率论基础教程（原书第9版）。推荐语：本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。

国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。

哪些人工智能书籍让你爱不释手？

现阶段写得好的人工智能书籍太多了，如果你正在学人工智能，那么下面这三本肯定是必读书目！

《深度学习》/《DeepLearning》/花书——深度学习圣经

这本书凭借自身实力成为深度学习的圣经丝毫不夸张！该书对线性代数、优化、性能指标、激活函数类型、不同网络类型等基本概念做了非常方便和良好的说明，还对深度学习算法（多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络），实际考虑因素（数据集、培训和验证、实施）和应用（对现有现实/商业用途的评论）进行了归纳总结。此外，该书还包含有关深度学习实现和实践的更基本方面的宝贵观察和指示，这些内容是深入的，包括实质性分析和数学推导。该书绝对是能让你在人工智能学习路上实现从0到1飞跃的存在。

《人工智能的未来》是21世纪最伟大的未来学家与思想家，奇点大学校长，谷歌工程总监雷·库兹韦尔继《奇点临近》后全面解析“人工智能”创建原理的颠覆力作。库兹韦尔把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”：当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所欲的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来。他坚信，未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端，与遥远的人类生物大脑远程相连。那时，或许人工智能真的能够与人类智慧相媲美！

在学习完理论知识、经受过思想洗礼之后就要开始转战实际开发了。随着电脑和网络的飞速发展，信息处理变得越来越容易，云计算、物联网、机器人等IT相关技术，进一步发挥其优势。机器学习、自然语言处理、以图像和语音识别为基础的人工智能技术得到广泛得应用。本书通过国内外50例以上的案例阐述人工智能技术的应用，囊括了世界各大公司的前沿技术。本书将为人工智能领域IT技术人员、经营企划人员、创业和管理人员提供重要参考。

人工智能用到的逻辑可分为哪两大类

人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。一类是经典命题逻辑和一阶渭词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者为“真”，或者为“假”，二者必居其一。

因为它只有两个真值，因此又称为二值逻辑。另一类是泛指除经典逻辑外的那些逻辑，主要包括三值逻辑、多值逻辑、模糊逻辑、模态逻辑及时态逻辑等，统称为非经典逻辑。

在非经典逻辑中，又可分为两种情况，一种是与经典逻辑平行的逻辑，如多值逻辑、模糊逻辑等，它们使用的语言与经典逻辑基本相同，主要区别是经典逻辑中的一些定理在这种非经典逻辑中不再成立，而且增加了一些新的概念和定理。另一种是对经典逻辑的扩充，如模态逻辑、时态逻辑等。

人工智能方面的书籍

《文本数据挖掘》（作者：宗成庆、夏睿、张家俊）本书全面介绍了与文本数据挖掘相关的基本概念、理论模型和实现算法，内容覆盖数据预处理、文本表示、文本分类、文本聚类、主题模型、情感分析与观点挖掘、话题检测与跟踪、信息抽取以及文本自动摘要等，是第一本关于文本数据挖掘的全面书籍，能够帮助广大对文本数据挖掘感兴趣的科研技术人员快速掌握相关技术。

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