admin 一、人工智能数学教材推荐？
01 线性代数及其应用（原书第5版）
推荐语：本书是一本优秀的线代教材，给出线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助读者掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。
02 概率论基础教程（原书第9版）。推荐语：本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。
国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。
二、ai书籍推荐？
第一名，动手学深度学习（PyTorch版）
第二名，零基础实践深度学习（第二版）
第三名，人工智能：现代方法（第4版）
第四名，ROS机器人编程零基础入门与实践
三、ai大模型书籍推荐？
以下是几本关于大模型的推荐书籍：
1. "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville：这本书是深度学习领域的经典之作，涵盖了大模型的基本原理和应用。
2. "Grokking Deep Learning" by Andrew Trask：这本书以简单易懂的方式介绍了深度学习的基本概念和技术，适合初学者入门。
3. "Deep Learning with Python" by François Chollet：这本书由Keras的创始人之一编写，详细介绍了如何使用Python和Keras构建和训练深度学习模型。
4. "Deep Learning for Natural Language Processing" by Palash Goyal, Sumit Pandey, and Karan Jain：这本书专注于自然语言处理领域的深度学习应用，包括大模型的构建和训练。
5. "Deep Reinforcement Learning" by Pieter Abbeel and John Schulman：这本书介绍了深度强化学习的原理和应用，包括使用大模型进行强化学习的技术。
这些书籍涵盖了AI大模型的基本原理、应用和实践技巧，适合不同层次的读者。
四、我国历史记载第一次提出智能的书籍是什么？
人工智能发展史，从《列子》、《淮南子》、《聊斋》开始人工智能的发展时间只有短短几十年，却并非现代人的专属。
古人对机械制造和自动化技术的崇拜和想像比起我们可能只有过之而无不及，这还得从中国的《列子》、《淮南子》、《聊斋志异》、还有西腊神话说起。
五、人工智能考研推荐书目？
以下是人工智能考研推荐书目：
1. 《机器学习》（周志华著）：这是一本经典的机器学习教材，全面系统地介绍了机器学习的基础知识和算法，是人工智能考研的必读书目。
2. 《深度学习》（花书）：这是一本关于深度学习的经典教材，详细介绍了深度学习的基本概念、算法和应用，是人工智能考研的重要参考书。
3. 《统计学习方法》（李航著）：这是一本介绍统计学习方法的经典教材，涵盖了从基础的线性回归、逻辑回归到支持向量机、决策树等算法，讲解深入浅出，适合初学者。
4. 《人工智能：一种现代方法》（第三版）：这是一本全面介绍人工智能的教材，涵盖了知识表示、自然语言处理、计划和决策、机器学习等方面。
5. 《模式识别与机器学习》（Bishop著）：这是一本介绍模式识别和机器学习的经典教材，内容深入浅出，适合人工智能考研初学者。
以上是人工智能考研推荐书目，希望对你有帮助。
六、人工智能入门书籍？
人工智能技术入门（人工智能技术丛书）
机器学习算法竞赛实战 kaggle、阿里天池、广告算法竞赛入门 人工智能系统书籍
人工智能导论 面向非计算机的人工智能入门书籍 新一代信息技术丛书李德毅 中国人工智能学会组编 中
七、人工智能方面的书籍？
《文本数据挖掘》（作者：宗成庆、夏睿、张家俊）本书全面介绍了与文本数据挖掘相关的基本概念、理论模型和实现算法，内容覆盖数据预处理、文本表示、文本分类、文本聚类、主题模型、情感分析与观点挖掘、话题检测与跟踪、信息抽取以及文本自动摘要等，是第一本关于文本数据挖掘的全面书籍，能够帮助广大对文本数据挖掘感兴趣的科研技术人员快速掌握相关技术。
