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1、《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦肖莱(Franois Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。
2、《简明python教程》书不厚,非常适合零基础的人自学入门用。不厚的优点就是上手快,提高自信,适合快速学习。《Python学习手册:第3版》本书讲述了:Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。
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4、《笨办法学Python》推荐理由:本书是一本python入门书籍,比较适合没有计算机、编程基础,但是对python感兴趣的小白学习使用。这本书是以习题的方式一步一步引导读者了解、学习python,从简单的打印一直讲到完整项目的实践,让初学者从基础的python知识入手,最终体验到软件开发的基本过程。
5、《“笨办法学”Python3》本书是基于Python 6版本编写的。是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。
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《人工智能:一种现代的方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)作者:Stuart Russell 和 Peter Norvig 这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材,适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术,包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。
《线性代数及其应用》(David C. Lay):线性代数是人工智能领域的基础数学工具,这本书讲解清晰,适合初学者。《概率论与数理统计》(陈希孺):概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支,对于理解机器学习算法的原理至关重要。
《机器学习》(周志华著):这部入门级经典之作,覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》(李航著):深入讲解常用统计学习方法,如感知器和决策树等。 《深度学习》(花书) (Ian Goodfellow等著):深度解析深度学习理论和实践,如深度神经网络和卷积神经网络。