Welche Bücher sollte Python AI lesen?

Zu den Positionen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz gehören: Algorithmen, Deep Learning, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenstruktur, Tensorflow, Python, Data Mining, Suchentwicklung, neuronale Schlüsselwörter wie Netzwerk, visuell Messung, Bilderkennung, Spracherkennung, Empfehlungssystem, Systemalgorithmus, Bildalgorithmus, Datenanalyse, probabilistische Programmierung, Computermathematik, Data Warehouse, Modellierung usw. decken im Wesentlichen die Talente in der aktuellen Unterteilungsstruktur der künstlichen Intelligenz ab.

Kategorisieren Sie das Wissen und die Technologie, die mit den oben genannten Positionen verbunden sind, und empfehlen Sie die folgenden Bücher

Maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz: Python, maschinelles Lernen, Datenwissenschaft

„Python Machine Learning Practice Guide“ kombiniert die beiden beliebten Bereiche maschinelles Lernen und Python-Sprache und verwendet Python für die Datenanalyse unter Verwendung von zwei zentralen Algorithmen für maschinelles Lernen.

„Python Machine Learning – Core Algorithm for Predictive Analysis“ versteht maschinelles Lernen aus der Perspektive des Algorithmus und der Python-Sprachimplementierung.

„Praktische Anwendung des maschinellen Lernens“ ist ein Meisterwerk der Alibaba-Experten für maschinelles Lernen und der Austausch praktischer Erfahrungen. Basierend auf der Alibaba Cloud-Plattform für maschinelles Lernen wurde eine Komplettlösung für 7 spezifische Geschäftsszenarien entwickelt.

„NLTK-Basis-Tutorial – Erstellen von Anwendungen für maschinelles Lernen mit NLTK- und Python-Bibliotheken“ stellt vor, wie man komplexe NLP-Aufgaben und Anwendungen für maschinelles Lernen implementiert, indem man die NLTK-Bibliothek mit einigen Python-Bibliotheken kombiniert.

Strategiekategorien für Algorithmen für künstliche Intelligenz: Algorithmen, Empfehlungssysteme, Programmierung usw.

《Neural „Network Algorithm and Implementation – Based on Java Language“ demonstriert den Prozess der Entwicklung neuronaler Netze mit Java vollständig, sowohl mit sehr einfachen als auch mit fortgeschrittenen Beispielen.

„Fun Learning Algorithms“ enthält mehr als 50 Beispiele, die den Entwurf, die Implementierung, die Komplexitätsanalyse und den Optimierungsprozess von Algorithmen demonstrieren, algorithmisches Denken fördern und Ihnen helfen, die Schönheit von Algorithmen zu spüren.

„Algorithmen-Rätsel“ Ein Muss für Algorithmen-Interviews bei Top-IT-Unternehmen wie Google und Facebook, eine Sammlung klassischer Algorithmen-Rätsel.

„Python Algorithm Tutorial“ beherrscht die grundlegenden Algorithmen von Python und ist ein Meisterwerk des Autors des meistverkauften Python Basic Tutorial.

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