导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能书籍有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
自学人工智能需要哪些书？
1、人工智能算法方面:
《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
2、机器视觉算法方面:
《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
3、机器人方面：
新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
十本计算机人工智能的好书
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。下面我带大家一起看看2017年计算机人工智能的热门好书有哪些：
1、《Arduino机器人制作指南》 Gordon McComb 科学出版社
《Arduino机器人制作指南》是一本机器人科技入门的“大百科全书”，不仅系统地讲解基于Arduino的机器人编程技术，还详细介绍机器人科技必涉的传感器技术、运动控制技术、人工智能技术等。
2、《PVCBOT超简单机器人设计与制作》 梁玮 人民邮电出版社
PVCBOT是难得的团队，几年来非常专心执着的开发基础在PVC的机器人教材，给很多爱好者和小朋友带来欢乐和新知识。这本新书持续的这个精神，带来更进阶的愉快和知识!——国内第一个创客空间——新车间创始人 李大维
3、《机器人技术入门》 魏巍 化学工业出版社
《机器人技术入门》一书图文并茂，是一本实用性比较强的入门级图书。主要具有以下特点：简化基础理论知识，注重图书的实用性和先进性。介绍了机器人技术的基本原理，以及机器人发展历史、应用分类、技术特点、模型及控制等内容。
4、《群体智能与多Agent系统交叉结合》 唐贤伦 科学出版社
《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》可以为信息科学、自动化技术等领域从事智能优化、计算智能、多Agent系统、多机器人协作研究的.相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业的本科生、硕士生、博士生、教师教材。
5、《ROS机器人程序设计》 马丁内斯 机械工业出版社
国内首本引进ROS机器人程序设计的译著，让你全面了解 ROS系统的各种工具。提供了各种实际的示例代码供读者学习和理解ROS的软件框架。本书可以帮助读者从对ROS一无所知到能够通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程工作。
6、《机器人学及其智能控制》 郭彤颖，安冬 人民邮电出版社
《机器人学及其智能控制》系统地介绍了机器人的基本组成、工作原理和应用实例，内容涉及机器人技术的发展简史、工业机器人的运动学和动力学、机器人控制技术、用于机器人的各种传感器、机器人轨迹规划、移动机器人的定位与导航，以及机器人在工业领域和服务领域的应用。
7、《Fluent14.5流场分析从入门到精通》 胡仁喜 机械工业出版社
《Fluent14.5流场分析从入门到精通》全面介绍了FLUENT 14.5流场分析的各种功能和基本操作方法。全书共分为12章，分别介绍了流体力学基础、GAMBIT基础知识、FLUENT基础知识、Tecplot软件、二维流动和传热的数值模拟、三维流动和传热的数值模拟、湍流模型模拟、多相流模型模拟、滑移网格模型模拟、动网格模型模拟、组分传输与气体燃烧的模拟和UDF使用等知识。
8、《机器视觉》 伯特霍尔德·霍恩 中国青年出版社
《机器视觉》：这本书是计算机视觉的“圣经”!如果任何人想要学习计算机视觉的基本内容，一定要以这本书作为起始点。千万不要错过!尤其是，这本经典著作对于书中概念的杰出的介绍方法。我强烈地将这本不可或缺的书推荐给所有学习计算机视觉的人。
9、《机器人创新设计》 景维华，曹双 清华大学出版社
景维华、曹双编著的《机器人创新设计——基于慧鱼创意组合模型的机器人制作》以慧鱼模型为基础，希望帮助青少年爱好者踏入机器人创新制作的大门，培养青少年对科学与工程学科的兴趣，发掘青少年的创新潜能。
10、《机器学习系统设计》 里彻特 人民邮电出版社
《机器学习系统设计》是实用的Python机器学习教程，结合大量案例，介绍了机器学习的各方面知识。《机器学习系统设计》不仅告诉你“怎么做”，还会分析“为什么”，力求帮助读者掌握多种多样的机器学习Python库，学习构建基于Python的机器学习系统，并亲身实践和体验机器学习系统的功能。
人工智能入门书籍
人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？
笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。
1、《超级智能》
2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》
3、《智能时代》
4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？
看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
1、机器学习精讲
机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
2、动手学深度学习
目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
3、深度学习
本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。
并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
4、人工智能（第2版）
本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
5、Python 神经网络编程
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
人工智能书单之（2）计算机视觉（上）
前面介绍了人工智能综述相关的畅销书以及经典技术书籍和教程，全面接触和了解人工智能的各个方面的基础数学理论，前沿技术和经典算法，接下来就涉及到如何将人工智能应用到实际场景中的技术方向，才是AI技术的重点所在。
前面介绍过人工智能应用方向的几个重要分支：
1. 计算机视觉
2. 自然语言处理
3. 数据智能和BI
4. 知识和推理
5. 机器人学
这篇文章先从计算机视觉方向介绍，因为计算机视觉是目前应用最广泛，也最重要的方向，比如我们现在到处都要的刷脸，视频检测，也是未来自动驾驶，机器人的重要基础。不论是无人 汽车 ，还是无人机，自动机器人，想要形成AI智能，并自主进行行动和完成任务，首先需要学习人类一样从外界获取各种信号的反馈，来指导下一步的动作和决策，视觉信号是最直观，最有效，信息量最丰富的信号（语音信号是另一个直观的输入，相应的语音信号处理和识别再单独介绍），所以拥有计算机视觉CV是最基本的需求之一。
但是计算机视觉的获取并不容易，难点不在于如何获取图形，影像信号，并进行数字化，离散化，也不在于视频大数据量的传输，存储和实时处理，真正的难点在于视觉理解，如何像人一样从看到的东西中理解他看到的真正的含义，这是CV的终极目标和努力方向，但是前面的问题也需要逐一解决，所以CV基本包含的一系列的知识步骤，这其中最基础的大学学科知识源于数字电路，数字信号处理，和离散数学，其中进一步也用到信息论，密码学，分布式网络，以及进行视觉理解和认知的机器学习和深度学习等统计学和神经网络的知识。所以需要有一定的计算机理论和数学知识基础为前提。
下面可以简化下，只专注于CV领域，一般我们的学习路径包括：
数字图像处理=》模式识别=》视频编码和识别=》计算机视觉理论=》计算机视觉工具
想要机器看到世界，先要看懂图像：
一、数字图像处理
数字图像处理涉及到的重点知识包括：
（1）数字图像表示
（2）各种图像处理算法（滤镜）
（3）图像抠图
（4）目标检测
（5）图像渲染等
1. 国外电子与通信教材系列：数字图像处理（第四版）
以及matlab的应用实践，matlab是这领域研究的必备工具
2. 数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版）
二、模式识别
模式识别的目标在于通过一系列监督或非监督的算法，来从各种信号中识别出有规律的模式，或者特定的模型，或者进行自动分类等数字信号处理任务，这对于人脸建模，识别，视频目标的识别，运动检测，活体检测都是最基础的算法支持。
常见的模式识别任务包括：分类和识别
常用的模式识别方法偏重于无监督的策略，自动发现和识别信息数据中存在的模式比如，聚类，主成分分析等。
也包括有监督的SVM，以及基于概率的贝叶斯分类器等统计学和机器学习方法。
还是先来经典教材：
1. 模式识别（第四版）（修订版）
2. 模式识别与智能计算 MATLAB技术实现 第4版
这是基于matlab的实现。
3. 模式识别（模式识别与机器学习（第4版））
侧重机器学习的方法与模式识别的结合
三、数字视频处理
（1）视频编解码：针对如何对较大的视频数据进行压缩，便于传输和保存，但是又不损失太多的精度导致视频失真。
主流的视频编解码标准包括MPEG系列，ITU-T系列H.263,H.264,H.265，以及一些商用公司的算法标准。
视频编解码的目标是既保证计算的实时性，又保证较小的信号损失。
（2）视频目标检测：用来从视频实时数据中检测出具有某种特征的物体，并在每一帧中进行跟踪，比如车牌抓拍识别，人脸检测，运动物体检测，人流统计预警等。
（3）视频合成：用于双目视觉或多角度摄像机产生的多角度，甚至全维度的多路视频输入，如何通过对于同一时刻同一目标场景，合成与人眼双目所看的相似的视觉效果，或者形成全息影像的呈现。
简单推荐几本教材。
1. 数字视频处理（原书第2版）
2. 视频编码全角度详解：AVS China、H.264/MPEG-4 PART10、HEVC、VP6、DIRAC、VC-1 [Video Coding Standard]
3. 多媒体技术教程（原书第2版）
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能书籍有哪些的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能书籍有哪些的相关内容别忘了在本站进行查找喔。