清华社计算机类推荐书单-人工智能爱好者必读的8本书!AI学院

来源:未知 / 作者:zz / 2018-06-12 17:19
虽然高考已经过去,但是学习不能停止呢,所以我们特意为大家奉上了,2018年清华大学出版社人工智能荐读书单!
虽然高考已经过去,但是学习不能停止呢,所以我们特意为大家奉上了,2018年清华大学出版社人工智能荐读书单!
 
 
- 01 -深度学习优化与识别
 
 
作者:焦李成 著  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。《深度学习、优化与识别》系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。《深度学习、优化与识别》全书共16章,分为两个部分;第一部分(第1章~10章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分(第11~15章)论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习、优化与识别》每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
 
- 02 -TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用
 
 
作者:林大贵 著  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
本书提供安装、上机操作指南,同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。本书分9部分,共21章,内容主要包括基本概念介绍、TensorFlow 与 Keras 的安装、Keras MNIST手写数字识别、Keras CIFAR-10照片图像物体识别、Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM进行IMDb自然语言处理与情感分析、以TensorFlow张量运算仿真神经网络的运行、TensorFlow MNIST手写数字识别、使用GPU大幅加快深度学习训练。
 
TensorFlow + Keras深度学习方面的知识不需要具备高等数学模型、算法等专业知识,读者只需要具备基本的Python程序设计能力,按照本书的步骤循序渐进地学习,就可以了解深度学习的基本概念,进而实际运用深度学习的技术。
 
- 03 -TensorFlow深度学习应用实践
 
 
作者:王晓华 著  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
《TensorFlow深度学习应用实践》总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。《TensorFlow深度学习应用实践》力求深入浅出,通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。
 
《TensorFlow深度学习应用实践》共22章,内容包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络、反馈神经网络、全卷积神经网络的理论基础、深度学习模型的创建、模型的特性、算法、ResNet、Slim、GAN等。本书强调理论联系实际,重点介绍TensorFlow编程解决图像识别的应用,提供了大量数据集,并以代码的形式实现了深度学习模型,以供读者参考。
 
- 04 -深度学习实战
 
 
作者:杨云,杜飞 著  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
深度学习为人工智能带来了巨大突破,也成为机器学习领域一颗闪耀的新星。虽然相关学习资料丰富,但大部分内容较为庞杂且难以理解,并对初学者的相关理论知识与实践能力有较高的要求,这使得大部分想进入这一领域的初学者望而却步。《深度学习实战》去繁化简地对深度学习的理论知识进行了梳理,并对算法实现做出了浅显易懂的讲解,适合初学者进行学习。结合《深度学习实战》的内容,读者可以快速对深度学习进行实践。通过启发式的自学模式,可以使读者由浅入深地学习并掌握常用的深度学习模型,为进一步使用开源的深度学习平台与工具提供理论与实践基础。 
 
- 05 -深度学习:入门与实践
 
 
作者:龙飞,王永兴 著  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
《深度学习:入门与实践》由一线资深技术专家撰写,凝结了其自身多年的实践经验,阐述了深度学习的发展历程、相关概念和工作原理,介绍了两个当前流行的深度学习工具:Caffe 和TensorFlow ,并且初步探讨了强化学习的基本原理和应用。为了帮助初学者快速上手,《深度学习:入门与实践》注重从总体框架和脉络上把握深度学习技术,同时在阐述原理时配以简单的实例供读者印证。
 
《深度学习:入门与实践》语言生动风趣,以通俗的语言讲述复杂的原理,循循善诱,深入浅出,深度学习:入门与实践适合有志于从事人工智能、深度学习相关研究的信息类专业的高年级本科生或研究生阅读,也可供业界准备或正在从事深度学习、机器视觉等相关研发工作的工程技术人员参考。
 
- 06 -机器学习
 
 
作者:周志华 著  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
 
- 07 -机器学习:从公理到算法
 
 
作者:于剑 著  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
《机器学习:从公理到算法(中国计算机学会学术著作丛书)》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章,由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎,包括第1、2、6、8章,论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法,包括单类、多类和多源问题。第3~5章为单类问题,分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9~16章为多类问题,包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。
 
- 08 -人工智能:一种现代的方法(第3版)
 
 
作者:[美] 罗素(Stuart J.Russell),[美] 诺维格(Peter Norvig) 著
 
殷建平,祝恩,刘越 等 译  清华大学出版社出版
 
内容简介
 
《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》的新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践,阐述了人工智能领域的核心内容,并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分:第1部分“人工智能”,第II部分“问题求解”,第III部分“知识、推理与规划”,第IV部分“不确定知识与推理”,第V部分“学习”,第VI部分“通信、感知与行动”,第VII部分“结论”。《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法,还描述了其各个研究方向前沿的进展,同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外,本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
 
阅读延展

1
3