Quels livres Python Ai devrait-il lire ?

Les postes liés à l'intelligence artificielle incluent : algorithmes, apprentissage profond, apprentissage automatique, traitement du langage naturel, structure de données, Tensorflow, Python, exploration de données, développement de recherche, mots clés neuronaux tels que réseau, visuel La mesure, la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le système de recommandation, l'algorithme système, l'algorithme d'image, l'analyse de données, la programmation probabiliste, les mathématiques informatiques, l'entrepôt de données, la modélisation, etc. couvrent essentiellement les talents de la structure actuelle des subdivisions de l'intelligence artificielle.

Catégorisez les connaissances et la technologie impliquées dans les postes ci-dessus et recommandez les livres suivants

Apprentissage automatique de l'intelligence artificielle : Python, apprentissage automatique, science des données

"Python Machine Learning Practice Guide" combine les deux domaines populaires de l'apprentissage automatique et du langage Python, et utilise Python pour l'analyse des données en utilisant deux algorithmes d'apprentissage automatique de base.

"Python Machine Learning - Core Algorithm for Predictive Analysis" comprend l'apprentissage automatique du point de vue de l'implémentation de l'algorithme et du langage Python.

« Application pratique de l'apprentissage automatique » est un chef-d'œuvre des experts en apprentissage automatique d'Alibaba et du partage d'expériences pratiques. Basée sur la plateforme d'apprentissage automatique Alibaba Cloud, une solution complète a été construite pour 7 scénarios commerciaux spécifiques.

"Tutoriel de base NLTK - Création d'applications d'apprentissage automatique avec les bibliothèques NLTK et Python" présente comment implémenter des tâches NLP complexes et des applications d'apprentissage automatique en combinant la bibliothèque NLTK avec certaines bibliothèques Python.

Catégories de stratégie d'algorithmes d'intelligence artificielle : algorithmes, systèmes de recommandation, programmation, etc.

《Neural Algorithme de réseau et implémentation - Basé sur le langage Java" démontre complètement le processus de développement de réseaux neuronaux à l'aide de Java, avec des exemples très basiques et avancés.

"Fun Learning Algorithms" contient plus de 50 exemples pour démontrer la conception, la mise en œuvre, l'analyse de la complexité et le processus d'optimisation des algorithmes, cultiver la pensée algorithmique et vous aider à ressentir la beauté des algorithmes.

"Algorithm Puzzles" Un incontournable pour les entretiens d'algorithmes dans les plus grandes sociétés informatiques telles que Google et Facebook, une collection de puzzles d'algorithmes classiques.

"Python Algorithm Tutorial" maîtrise les algorithmes de base de Python et est un chef-d'œuvre de l'auteur du best-seller Python Basic Tutorial.

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