mind加編程小游戲，你的手機(jī)有哪些超好用學(xué)生黨手機(jī)軟件？
隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的發(fā)展現(xiàn)在手機(jī)的軟件品類繁多，在我手機(jī)里面我認(rèn)為好用的學(xué)生黨手機(jī)軟件有以下幾個(gè)。
猿題庫(kù)，這個(gè)軟件能夠搜到各個(gè)科目的題目答案，這個(gè)軟件還有一個(gè)好處就是拍照就能識(shí)別題目，不用手打各種各樣的公式什么的，快捷方便而且題庫(kù)多。這個(gè)軟件適合中小學(xué)生，上大學(xué)以后就沒用過(guò)了。超級(jí)課程表，可以直接登錄學(xué)校官網(wǎng)導(dǎo)出課程表，把課程表放在桌面可以直接查看課表。還可以關(guān)于學(xué)習(xí)的各種查詢，例如四六級(jí)成績(jī)、期末成績(jī)、空教室查詢等等，里面也有社交的功能，可以說(shuō)功能很強(qiáng)大。網(wǎng)易有道詞典，這個(gè)軟件我從高中用到現(xiàn)在，主要是可以查詢單詞，能夠進(jìn)行中英互譯和其他語(yǔ)種的互譯。其他的功能我都沒怎么用我就不做介紹了。可可英語(yǔ)，這個(gè)是我大學(xué)老師介紹給我們用的，里面的內(nèi)容很強(qiáng)大，適合各個(gè)層次的英語(yǔ)學(xué)習(xí)者的要求，我經(jīng)常用來(lái)學(xué)習(xí)英語(yǔ)四六級(jí)。想要學(xué)習(xí)英語(yǔ)的人我強(qiáng)力推薦這個(gè)軟件。WPS，這個(gè)軟件是用來(lái)打開各種格式文件的，在大學(xué)經(jīng)常用來(lái)看Word文檔、Excel表格、PPT演示等，備考是會(huì)利用空暇時(shí)間看一下老師發(fā)的課件PPT，可以說(shuō)WPS是一個(gè)大學(xué)生必備的軟件。出來(lái)實(shí)習(xí)也經(jīng)常會(huì)用到，工作上也經(jīng)常用到，可以說(shuō)是很實(shí)用的軟件。手機(jī)百度和百度網(wǎng)盤，這兩個(gè)軟件百度是用來(lái)查一些知識(shí)點(diǎn)什么的，網(wǎng)盤是用來(lái)裝資料的，例如一些學(xué)習(xí)資料啦，教學(xué)視頻啦，各種文件啦。手機(jī)網(wǎng)盤有很大的空間，我的是2個(gè)T，有時(shí)候U盤忘記帶了或者不想帶U盤了，這時(shí)候網(wǎng)盤就發(fā)揮出很大的作用了。最后一個(gè)我要說(shuō)的就是網(wǎng)易蝸牛閱讀，這個(gè)是一個(gè)閱讀軟件，每天有一個(gè)小時(shí)的免費(fèi)閱讀時(shí)常，如果你覺得不夠時(shí)長(zhǎng)的話可以購(gòu)買，但是我認(rèn)為一天一個(gè)小時(shí)夠了。里面有上海譯文、中信出版社等大型出版社的出版書，里面各種各類的書籍都可以找到，所以這是一個(gè)很不錯(cuò)的閱讀軟件。好了，介紹就做到這里了，希望我的介紹對(duì)你們能有用，祝你們學(xué)業(yè)進(jìn)步！！！
人工智能的基礎(chǔ)書籍有什么推薦？
早期，人類必須通過(guò)如輪子、火之類的工具和武器與自然做斗爭(zhēng)。15世紀(jì)，古騰堡發(fā)明的印刷機(jī)使人們的生活發(fā)生了廣泛的變化。19世紀(jì)，工業(yè)革命利用自然資源發(fā)展電力，這促進(jìn)了制造、交通和通信的發(fā)展。20世紀(jì)，人類通過(guò)對(duì)天空以及太空的探索，通過(guò)計(jì)算機(jī)的發(fā)明及其微型化，進(jìn)而成為個(gè)人計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、萬(wàn)維網(wǎng)和智能手機(jī)，持續(xù)不斷地向前進(jìn)。過(guò)去的60年已經(jīng)見證了一個(gè)世界的誕生，這個(gè)世界出現(xiàn)了海量的數(shù)據(jù)、事實(shí)和信息，這些數(shù)據(jù)、事實(shí)和信息必須轉(zhuǎn)換為知識(shí)（其中一個(gè)實(shí)例是包含在人類基因編碼中的數(shù)據(jù)，如圖1.0所示）。本章介紹了人工智能學(xué)科的概念性框架，并闡述了其成功應(yīng)用的領(lǐng)域和方法、近期的歷史和未來(lái)的前景。
圖1.0 包含在人類基因編碼中的數(shù)據(jù)
1.0 引言對(duì)人工智能的理解因人而異。一些人認(rèn)為人工智能是通過(guò)非生物系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的任何智能形式的同義詞；他們堅(jiān)持認(rèn)為，智能行為的實(shí)現(xiàn)方式與人類智能實(shí)現(xiàn)的機(jī)制是否相同是無(wú)關(guān)緊要的。而另一些人則認(rèn)為，人工智能系統(tǒng)必須能夠模仿人類智能。沒有人會(huì)就是否要研究人工智能或?qū)崿F(xiàn)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行爭(zhēng)論，我們應(yīng)首先理解人類如何獲得智能行為（即我們必須從智力、科學(xué)、心理和技術(shù)意義上理解被視為智能的活動(dòng)），這對(duì)我們才是大有裨益的。例如，如果我們想要開發(fā)一個(gè)能夠像人類一樣行走的機(jī)器人，那么首先必須從各個(gè)角度了解行走的過(guò)程，但是不能通過(guò)不斷地聲明和遵循一套規(guī)定的正式規(guī)則來(lái)完成運(yùn)動(dòng)。事實(shí)上，人們?cè)揭笕祟悓＜医忉屗麄內(nèi)绾卧趯W(xué)科或事業(yè)中獲得了如此表現(xiàn)，這些人類專家就越可能失敗。例如，當(dāng)人們要求某些戰(zhàn)斗機(jī)飛行員解釋他們的飛行能力時(shí)，他們的表現(xiàn)實(shí)際上會(huì)變差 [1]。專家的表現(xiàn)并不來(lái)自于不斷的、有意識(shí)的分析，而是來(lái)自于大腦的潛意識(shí)層面。你能想象高峰時(shí)段在高速公路上開車并有意識(shí)地權(quán)衡控制車輛的每個(gè)決策嗎？
想象一下力學(xué)教授和獨(dú)輪腳踏車手的故事[2]。當(dāng)力學(xué)教授試圖騎獨(dú)輪車時(shí)，如果人們要求教授引用力學(xué)原理，并將他成功地騎在獨(dú)輪車上這個(gè)能力歸功于他知道這些原理，那么他注定要失敗。同樣，如果獨(dú)輪腳踏車手試圖學(xué)習(xí)這些力學(xué)知識(shí)，并在他展現(xiàn)車技時(shí)應(yīng)用這些知識(shí)，那么他也注定是失敗的，也許還會(huì)發(fā)生悲劇性的事故。關(guān)鍵點(diǎn)是，許多學(xué)科的技能和專業(yè)知識(shí)是在人類的潛意識(shí)中發(fā)展和存儲(chǔ)的，而不是通過(guò)明確請(qǐng)求記憶或使用基本原理來(lái)學(xué)會(huì)這些技能的。
1.0.1 人工智能的定義
在日常用語(yǔ)中，“人工”一詞的意思是合成的（即人造的），這通常具有負(fù)面含義，即“人造物體的品質(zhì)不如自然物體”。但是，人造物體通常優(yōu)于真實(shí)或自然物體。例如，人造花是用絲和線制成的類似芽或花的物體，它不需要以陽(yáng)光或水分作為養(yǎng)料，卻可以為家庭或公司提供實(shí)用的裝飾功能。雖然人造花給人的感覺以及香味可能不如自然的花朵，但它看起來(lái)和真實(shí)的花朵如出一轍。
另一個(gè)例子是由蠟燭、煤油燈或電燈泡產(chǎn)生的人造光。顯然，只有當(dāng)太陽(yáng)出現(xiàn)在天空時(shí)，我們才可以獲得陽(yáng)光，但我們隨時(shí)都可以獲得人造光，從這一點(diǎn)來(lái)講，人造光是優(yōu)于自然光的。
最后，思考一下，人工交通裝置（如汽車、火車、飛機(jī)和自行車）與跑步、步行和其他自然形式的交通（如騎馬）相比，在速度和耐久性方面有很多優(yōu)勢(shì)。但是，人工形式的交通也有一些顯著的缺點(diǎn)——地球上無(wú)處不在的高速公路，充滿了汽車尾氣的大氣環(huán)境，人們內(nèi)心的寧?kù)o（以及睡眠）常常被飛機(jī)的喧囂打斷[3]。
如同人造光、人造花和交通一樣，人工智能不是自然的，而是人造的。要確定人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，你必須首先理解和定義智能。
人工智能書單推薦：１、動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)作者：阿斯頓·張（Aston Zhang） 李沐（Mu Li）[美] 扎卡里·C. 立頓（Zachary C. Lipton）[德] 亞歷山大·J. 斯莫拉（Alexander J. Smola）
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重磅教程圖書美亞科學(xué)家作品手學(xué)深度學(xué)習(xí)的全新模式，原理與實(shí)戰(zhàn)緊密結(jié)合目前市面上有關(guān)深度學(xué)習(xí)介紹的書籍大多可分兩類，一類側(cè)重方法介紹，另一類側(cè)重實(shí)踐和深度學(xué)習(xí)工具的介紹。本書同時(shí)覆蓋方法和實(shí)踐。本書不僅從數(shù)學(xué)的角度闡述深度學(xué)習(xí)的技術(shù)與應(yīng)用，還包含可運(yùn)行的代碼，為讀者展示如何在實(shí)際中解決問(wèn)題。為了給讀者提供一種交互式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，本書不但提供免費(fèi)的教學(xué)視頻和討論區(qū)，而且提供可運(yùn)行的Jupyter記事本文件，充分利用Jupyter記事本能將文字、代碼、公式和圖像統(tǒng)一起來(lái)的優(yōu)勢(shì)。這樣不僅直接將數(shù)學(xué)公式對(duì)應(yīng)成實(shí)際代碼，而且可以修改代碼、觀察結(jié)果并及時(shí)獲取經(jīng)驗(yàn)，從而帶給讀者全新的、交互式的深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
２、深度學(xué)習(xí)作者：【美】Ian Goodfellow（伊恩·古德費(fèi)洛）, 【加】Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）, 【加】Aaron Courville（亞倫·庫(kù)維爾）譯者：趙申劍, 黎彧君, 李凱, 符天凡
AI圣經(jīng)，deeplearning中文版，2018年圖靈獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)咦髌罚瑯I(yè)內(nèi)人稱“花書”人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性經(jīng)典暢銷書長(zhǎng)期位居美國(guó)ya馬遜AI和機(jī)器學(xué)習(xí)類圖書榜首！所有數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國(guó)內(nèi)外眾多專家推jian！本書囊括了數(shù)學(xué)及相關(guān)概念的背景知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論、信息論、數(shù)值優(yōu)化以及機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)內(nèi)容。同時(shí)，它還介紹了工業(yè)界中實(shí)踐者用到的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、正則化、優(yōu)化算法、卷積網(wǎng)絡(luò)、序列建模和實(shí)踐方法等，并且調(diào)研了諸如自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、在線推薦系統(tǒng)、生物信息學(xué)以及視頻游戲方面的應(yīng)用。最后，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數(shù)、近似推斷以及深度生成模型。
３、人工智能（第2版）[美] 史蒂芬·盧奇（Stephen Lucci），丹尼·科佩克（Danny Kopec） 著
人工智能百科全書易于上手的人工智能自學(xué)指南涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 自然語(yǔ)言處理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)博弈等各種知識(shí)圖文詳細(xì) 講解細(xì)致 配備豐富的教學(xué)資源和學(xué)習(xí)素材美國(guó)經(jīng)典教材，在美亞上，被評(píng)價(jià)為自Russell & Norvig的《人工智能：一種現(xiàn)代方法》之后更好的教材，更加適合本科生使用。本書是作者結(jié)合多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、精心撰寫的一本人工智能教科書，堪稱“人工智能的百科全書”。全書涵蓋了人工智能簡(jiǎn)史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識(shí)表示、產(chǎn)生式系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)規(guī)劃、機(jī)器人技術(shù)、高級(jí)計(jì)算機(jī)博弈、人工智能的歷史和未來(lái)等主題。本書提供了豐富的教學(xué)配套資源，適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，也適合對(duì)人工智能相關(guān)領(lǐng)域感興趣的讀者閱讀和參考。
４、Python 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程人工智能深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域又一重磅力作自己動(dòng)手用Python編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)美亞排名前茅榮獲眾多好評(píng) 全彩印刷 圖表豐富本書將帶領(lǐng)您進(jìn)行一場(chǎng)妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個(gè)非常簡(jiǎn)單的想法開始，逐步理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)制。您無(wú)需任何超出中學(xué)范圍的數(shù)學(xué)知識(shí)，并且本書還給出易于理解的微積分簡(jiǎn)介。本書的目標(biāo)是讓盡可能多的普通讀者理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。讀者將學(xué)習(xí)使用Python開發(fā)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練它識(shí)別手寫數(shù)字，甚至可以與專業(yè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相媲美。
５、PyTorch深度學(xué)習(xí)作者：[印度]毗濕奴?布拉馬尼亞(Vishnu Subramanian)譯者：王海玲, 劉江峰
使用PyTorch開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)用指南深度學(xué)習(xí)框架PyTorch入門教程涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用等知識(shí)，提供本書彩圖和源代碼下載本書對(duì)當(dāng)今前沿的深度學(xué)習(xí)庫(kù)PyTorch進(jìn)行了講解。憑借其易學(xué)習(xí)性、高效性以及與Python開發(fā)的天然親近性，PyTorch獲得了深度學(xué)習(xí)研究人員以及數(shù)據(jù)科學(xué)家們的關(guān)注。本書從PyTorch的安裝講起，然后介紹了為現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)提供驅(qū)動(dòng)力的多個(gè)基礎(chǔ)模塊，還介紹了使用CNN、RNN、LSTM以及其他網(wǎng)絡(luò)模型解決問(wèn)題的方法。本書對(duì)多個(gè)先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）進(jìn)行了闡述，但沒有深挖其背后的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)。與GPU計(jì)算相關(guān)的知識(shí)、使用PyTorch訓(xùn)練模型的方法，以及用來(lái)生成文本和圖像的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如生成網(wǎng)絡(luò)），也在本書中有所涵蓋。
６、機(jī)器學(xué)習(xí)精講 全彩印刷機(jī)器學(xué)習(xí)原理算法與應(yīng)用教程，精簡(jiǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)入門手冊(cè)美亞機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)暢銷書，全彩印刷掃描書中二維碼可閱讀補(bǔ)充內(nèi)容，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域眾多知名專家推薦《機(jī)器學(xué)習(xí)精講》包含了監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成算法、梯度下降、聚類分類、降維、自編碼器、遷移學(xué)習(xí)、特征工程以及超參數(shù)調(diào)試等方面的知識(shí)。書中既有數(shù)學(xué)公式，又有圖解說(shuō)明，一應(yīng)俱全。 本書具有以下特色: ● 精簡(jiǎn)并直入主題——篇幅短小，讀者可以快速讀完并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的精髓。書中內(nèi)容是作者和其他從業(yè)者多年研究的成果。 ● 配套網(wǎng)頁(yè)——本書配有持續(xù)更新的網(wǎng)頁(yè)，對(duì)書中內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充，包括問(wèn)答、代碼、推薦閱讀材料、工具以及其他相關(guān)內(nèi)容。掃描書中二維碼即可查看。 ● 全彩印刷——色彩豐富，閱讀輕松。 ● 代碼基于Python語(yǔ)言。
７、貝葉斯方法 概率編程與貝葉斯推斷[加] Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆·戴維森-皮隆） 著，辛愿，鐘黎，歐陽(yáng)婷 譯
機(jī)器學(xué)習(xí) 人工智能 數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的技能基礎(chǔ)國(guó)際杰出機(jī)器學(xué)習(xí)專家余凱博士 騰訊專家研究員岳亞丁博士推薦下一個(gè)十年，掌握貝葉斯方——就像今天掌握C、C++、Python一樣重要本書基于PyMC語(yǔ)言以及一系列常用的Python數(shù)據(jù)分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過(guò)概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實(shí)現(xiàn)方法。該方法常常可以在避免引入大量數(shù)學(xué)分析的前提下，有效地解決問(wèn)題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題，有趣并且實(shí)用。作者的闡述也盡量避免冗長(zhǎng)的數(shù)學(xué)分析，而讓讀者可以動(dòng)手解決一個(gè)個(gè)的具體問(wèn)題。通過(guò)對(duì)本書的學(xué)習(xí)，讀者可以對(duì)貝葉斯思維、概率編程有較為深入的了解，為將來(lái)從事機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工作打下基礎(chǔ)。本書適用于機(jī)器學(xué)習(xí)、貝葉斯推斷、概率編程等相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者和愛好者，也適合普通開發(fā)人員了解貝葉斯統(tǒng)計(jì)而使用。
８、人工智能算法 卷1 基礎(chǔ)算法AI算法入門教程書籍，人人都能讀懂的人工智能書全彩印刷，實(shí)例講解易于理解的人工智能基礎(chǔ)算法多種語(yǔ)言版本示例代碼、豐富的在線資源，方便動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)與拓展學(xué)習(xí)本書介紹了人工智能的基礎(chǔ)算法，全書共10 章，涉及維度法、距離度量算法、K 均值聚類算法、誤差計(jì)算、爬山算法、模擬退火算法、Nelder-Mead 算法和線性回歸算法等。書中所有算法均配以具體的數(shù)值計(jì)算來(lái)進(jìn)行講解，讀者可以自行嘗試。每章都配有程序示例，GitHub 上有多種語(yǔ)言版本的示例代碼可供下載。本書適合作為人工智能入門讀者以及對(duì)人工智能算法感興趣的讀者閱讀參考。
９、Python自然語(yǔ)言處理《Python自然語(yǔ)言處理》是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一本實(shí)用入門指南，旨在幫助讀者學(xué)習(xí)如何編寫程序來(lái)分析書面語(yǔ)言。《Python自然語(yǔ)言處理》基于Python編程語(yǔ)言以及一個(gè)名為NLTK的自然語(yǔ)言工具包的開源庫(kù)，但并不要求讀者有Python編程的經(jīng)驗(yàn)。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點(diǎn)。第5章到第7章介紹語(yǔ)言處理的基本原理，包括標(biāo)注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結(jié)構(gòu)識(shí)別和句意表達(dá)方法。第11章介紹了如何有效管理語(yǔ)言數(shù)據(jù)。后記部分簡(jiǎn)要討論了NLP領(lǐng)域的過(guò)去和未來(lái)。
《Python自然語(yǔ)言處理》的實(shí)踐性很強(qiáng)，包括上百個(gè)實(shí)際可用的例子和分級(jí)練習(xí)。《Python自然語(yǔ)言處理》可供讀者用于自學(xué)，也可以作為自然語(yǔ)言處理或計(jì)算語(yǔ)言學(xué)課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)等課程的補(bǔ)充讀物。
想學(xué)習(xí)關(guān)于人工智能的技術(shù)？
如果一點(diǎn)基礎(chǔ)都沒有的，建議還是應(yīng)該有系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)，有邏輯性的一塊一塊有層級(jí)的學(xué)。比如應(yīng)該先打基礎(chǔ)，要把高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)透，基礎(chǔ)的線性代數(shù)、數(shù)據(jù)分析矩陣等等。
然后開始學(xué)習(xí)Python，這也是人工智能必備知識(shí)。Python的特點(diǎn)是能夠把用其他各種語(yǔ)言制作的模塊（特別是C/C++）輕松地聯(lián)結(jié)在一起。
第三步就是人工智能的重點(diǎn)學(xué)習(xí)了。如果原來(lái)就是程序員，可以以這步為第一步開始學(xué)習(xí)。這一步包括：機(jī)器學(xué)習(xí)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
然后還有對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步探究，人工智能深度學(xué)習(xí)，以及推薦算法和數(shù)據(jù)挖掘，分布式搜索引擎等等。當(dāng)然，學(xué)習(xí)必須配合實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用的操作，否則很難適應(yīng)新項(xiàng)目
1、學(xué)習(xí) OpenCV
2、人工智能：一種現(xiàn)代的方法
3、智能 Web 算法
4、語(yǔ)音與語(yǔ)言處理
5、模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)
6、游戲人工智能編程案例精粹
7、統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)
8、模式分類
9、模式識(shí)別中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10、計(jì)算機(jī)視覺
11、工智能游戲編程真言
12、Python 自然語(yǔ)言處理
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