有哪些关于人工智能的书籍可以推荐？

1，机器学习。

机器学习原理、算法及应用课程，机器学习简明入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码补充内容，多位人工智能、机器学习领域知名专家推荐。

2.实践学习和深度学习

目前市面上关于深度学习介绍的书籍大部分可以分为两类，一类侧重于方法的介绍，一类侧重于实践和深度学习工具的介绍。这本书涵盖了方法和实践。这本书不仅从数学的角度阐述了深度学习的技术和应用，还包含操作代码，向读者展示如何在实践中解决问题。

为了给读者提供互动的学习体验，本书不仅提供了免费的教学视频和讨论论坛，还提供了运行中的Jupyter记事本文件，充分利用了Jupyter记事本在统一文字、代码、公式和图像方面的优势。这样，不仅数学公式与实际代码直接对应，而且可以修改代码，观察结果，及时获取经验，从而给读者带来全新的、交互式的深度学习的学习体验。

3.深度学习

这本书涵盖了数学的背景知识和相关概念，包括线性代数，概率论，信息论，数值优化和机器学习。同时也介绍了业界从业者使用的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实用方法。

研究了自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和视频游戏等应用。最后，该书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表征学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推理和深度生成模型。

4.人工智能(第二版)

本书是作者结合多年教学经验精心编写的人工智能教材，堪称“人工智能百科全书”。该书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、游戏中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人学、高级计算机游戏、人工智能的历史和未来等。

5.Python神经网络编程

这本书将带你进行一次有趣但有序的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步了解神经网络的工作机制。不需要任何中学范围以外的数学知识，而且这本书还对微积分做了通俗易懂的介绍。本书的目标是让尽可能多的普通读者了解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，并训练它识别手写数字，甚至可以与专业神经网络相媲美。