人工智能书籍推荐
《深度学习》和《人工智能：一种现代的方法》这两本书籍作为人工智能领域的入门和进阶读物。
对于希望深入了解人工智能的读者，我会首先推荐《深度学习》这本书。该书由全球人工智能领域的知名学者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville共同撰写，是深度学习领域最具权威性的著作之一。书中详细介绍了深度学习的原理、算法和应用，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、优化算法等，同时也提供了大量的实例和代码实现，有助于读者深入理解并掌握深度学习的核心技术。无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中受益匪浅。
另一本值得推荐的书籍是《人工智能：一种现代的方法》，该书由斯坦福大学教授Stuart Russell和Peter Norvig合著，是人工智能领域的经典之作。该书全面系统地介绍了人工智能的基础知识和核心技术，包括搜索算法、知识表示与推理、规划、机器学习、自然语言处理、感知与机器人技术等，同时也探讨了人工智能的哲学和社会影响。该书不仅适合作为人工智能专业的教材，也适合广大科技爱好者和从业人员作为入门和进阶读物。
除了这两本书之外，还有许多其他优秀的人工智能书籍值得一读，如《Pattern Recognition and Machine Learning》、《Artificial Intelligence: A Very Short Introduction》等。这些书籍各有特色，有的注重理论深度，有的注重实践应用，读者可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的读物。
总之，人工智能是一个前沿且充满潜力的领域，阅读相关书籍是了解和学习该领域的重要途径之一。以上推荐的两本书籍都是人工智能领域的经典之作，无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中获得宝贵的知识和启示。
pythonai看什么书
人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含：算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,推荐以下书籍
人工智能机器学习类：Python、机器学习、数据科学
《Python机器学习实践指南》 结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。
《Python机器学习——预测分析核心算法》从算法和Python语言实现的角度，认识机器学习。
《机器学习实践应用》阿里机器学习专家力作，实战经验分享，基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案。
《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。
人工智能算法策略类：算法、推荐系统、编程等
《神经网络算法与实现——基于Java语言》 完整地演示了使用Java开发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。
《趣学算法》 50 多个实例循展示算法的设计、实现、复杂性分析及优化过程 培养算法思维 带您感受算法之美。
《算法谜题》 Google、Facebook等一流IT公司算法面试必备，经典算法谜题合集。
《Python算法教程》精通Python基础算法，畅销书Python基础教程作者力作。
