擴充你的書庫：2018年值得一讀的10本AI書籍

Artificial Intelligence: A Modern Approach by Stuart Russell and Peter Norvig

現代的方法3e為人工智慧的理論和實踐提供了最全面，最新的介紹。這本教科書是該領域的第一名，非常適合人工智慧中的一個或兩個學期，本科或研究生水平的課程。

在這本書中，先驅Marvin Minsky繼續他的開創性研究，為我們的思想工作提供了一個新模型。他認為情感，直覺和感受不是獨特的東西，而是不同的思考方式。

人工智慧簡介介紹了計算機推理過程的科學，以及過去二十年的研究方法和結果。你會發現清晰的，易於閱讀的問題解決方法，對模型，遊戲，自然語言的自動化理解，啟發式搜索理論，機器人系統，啟發式場景分析和特定AI等成就。相關主題還包括：謂詞演算定理證明，機器結構，心理模擬，自動編程，新穎的軟體技術，工業自動化等等。

追求通用學習是有史以來最重要，最引人入勝，最具革命性的智力發展之一。這是一本具有開創性的書，介紹了主演算法，以及革命將如何發生，如何站在最前沿。

本書涵蓋了機器學習領域，對演算法的研究，它允許計算機程序通過經驗自動改進。本書旨在支持機器學習的本科和初級研究生課程。

該書由《How to Create a Mind》和《《How to Create a Mind》》這兩本暢銷書的作者編寫，比爾蓋茨稱「我認識的預測未來人工智慧的最佳人選」。

Ray Kurzweil在他備受期待的《How to Create a Mind》一書中，將這一探索推向了下一步：通過大腦的逆向工程準確理解它是如何工作的，然後將這些知識應用於創造大量智能機器。

在這本書中，埃森哲的領導者Paul R. Daugherty和H. James（Jim）Wilson表明，AI範式轉變的本質是組織內所有業務流程的轉變，無論是突破創新，日常客戶服務還是相關的個人生產力習慣。隨著人類和智能機器之間的密切合作，工作流程變得更加流暢，更具有適應性，公司能夠即時改變它們，或者重新構想它們。人工智慧正在改變公司運作的所有規則。

這本極具野心的原創書籍打開了困難知識領域的廣闊道路。在經歷了一次引人入勝的旅程之後，我們走向思考人類狀況和智慧生活未來的邊界。

本書提供了數學和概念背景，涵蓋了線性代數，概率論和資訊理論，數值計算和機器學習等相關概念。它描述了業內從業人員使用的深度學習技術，包括深度前饋網路，正則化，優化演算法，卷積網路，序列建模和實用方法學，它調查了自然語言處理，語音識別，計算機視覺，在線推薦系統，生物信息學和電子遊戲等應用情況。最後，本書提供了研究觀點，涵蓋了線性因子模型，自編碼器，表徵學習，結構化概率模型，蒙特卡洛方法，分區函數，近似推理和深度生成模型等理論主題。

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