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AI全面入门经典书籍-pytho入门+数学+机器学习+深度学习(tensorflow)一次性打包

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-01-21 18:47 出处:网络 作者:佳嵌
AI全面入门经典书籍-python入门+数学+机器学习+深度学习(tensorflow)一次性打包,依靠这些书籍,入门不是难事。

百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1SShwxxBIHB_rynF_jUjApA

一、内容清单:

1..python入门书籍:

        python基础教程.pdf

        python语言及其应用.pdf

        python语言入门.pdf

        像计算机科学家一样思考python第2版.pdf

        备注:自己找一本精读,其他辅助阅读,会有不一样的效果。

    

2.数学:

        同济高等数学 第六版 上册.pdf    //上册内容基本要求都必须了解,了解的意思是虽然不会回推导,但是要能理解     

        同济高等数学 第六版 下册.pdf    //以最小二乘法为界(包括最小二乘),之前的内容个人觉得必须要理解,特别是三维                                                                     //空间向量部分,是理解线性代数的基础,因为线性代数是将向量推向高维空间后的结果。

        同济高等数学 第六版 习题全解.pdf //如果你考研的话,这个很重要,否者可以暂时略过

        

        线性代数应该这样学.pdf             //掌握基本内容,至于那些是基本内容,请度娘后自己把握

        线性代数(英文).pdf            

        

        概率论                                 //掌握基本内容,自己把握

        

        数学之美.pdf                        //兴趣型读物

        统计学习方法.pdf                 //兴趣型读物

        

        备注:以上数学书籍不用所有章节都看,但是与AI相关的基础部分必看。

        

  

3.机器学习+深度学习(主要基于tensorflow框架) 

        TensorFlow实战黄文坚(完整).pdf                       

        

        TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书).pdf     //适合与其它tensorflow书籍配合阅读

        

        面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书).pdf  //配合型泛读        

        

        Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf     //非常适合入门时多看几遍           

        

        机器学习_周志华.pdf                                     //可以全面了解机器学习,有难度,建议先从机器学习之集

                                                                               //深度学习开始入门,然后再回过头来看             

        

        深度学习0.5-beta.pdf                                    //深度学习圣书,前两部分本人看了很多遍,最开始硬着头皮看,看了

                                                                              //几遍后你会觉得原来如此,当然前提是得先去补数学,如果连基本的

                                                                              //数学符号都不记的话,那就基本就没戏了。

        

        图像处理、分析与机器视觉.pdf                     //查阅型阅读(根据自己需求来选择性阅读)

        

        21个项目玩转深度学习:基于tensorflow的实现详解.pdf    //tensorflow的完美项目集,非常好,这本书没有免费版,

                                                                                                    //网上的资源都要付费

        Deep-Learning-21-Examples-源代码.zip       //21个项目玩转深度学习的源代码,宝贵程度可想而知

                

二、以上书籍的学习思路:

首先顺便提一下人工智能、机器学习、深度学习的关系:人工智能 包含 机器学习 包含 深度学习。

1.浏览所有书籍的所有内容,先心中有数,如果不自己浏览,就算我告诉你大致情况,也没有什么用,还是要你自己亲身感受  

2.浏览之后,大家心中应该就有了一个大致的概念,接下来就要选择几本来精读,比如数学基础的内容必读,这是理解数学公式的基础,有了数学基础后就可以开始于都不过机器学习方向太大,内容太多,建议先从机器学习子集深度学习入手,因为深度学习是机器学习的方向之一,当深度学习有一定的理解之后,再回过来看机器学习时,你会有不一样的感受。

        

3.对于需要精读的书籍,我建议多看几遍,到底多看几遍合适,由自己衡量,大致的标准就是当你的心中有一种原来如此的感觉时,就可以进入项目代码练习的环节,要不然永远都是眼高手低,代码在书中都有,自己照着敲,基本上最多的问题都在排错上。当然,至于可不可以将代码练习提前,可有自己判断,我这里只是给建议。

    

4.当书中代码都练过后,恭喜你已经有了一定的级别了,此时就可以到网上找项目(比如聊天机器人、图片修复等),自己修改  实现。

      

5.前面步骤完成之后,就可以自己找独立的去实现一个项目了,具体项目请度娘

        

        当然如果允许的话,最好购买相应的人工智能的视频课程,然后配合学习,相信我,不要完全依赖视频,也不要完全依赖书籍,相得益彰的配合好, 一定会事半功倍,当然我建议先以书籍作为最开始的入门比较好,后期视频配合,因为看书更省时间,而视频会让你对从书籍所学的内容补充并加深理解,当然还有一件事情网络了说,学习过程中遇到不懂的名词(名词扫盲很重要)或者难解之处,一定要多度娘,这个很重要。

            

        相信我,如果你真的按照以上流程坚持2~4个月后,完全就会有不一样的感觉,到那时你应该已经入门了,其实如果你以前就有相应的开发经验的话,入门不是难事,如果你能独立完成几个项目的话,我觉得可以去尝试找工作了, 一旦找到工作,基于这个跳板,你就可以走的更远,当然第一份工作薪资多少很是界定,这个要看行价以及你自己的能力和期望了,出入门时建议不要想太多,更应该看到的是以后的发展。

        注意,我们这里讨论的是人工智能的应用开发,与java应用开发属于同一个层次,而不是去实现底层框架结构的开发,这个一般人弄不了,如果是框架结构相关的内容,以上书籍的内容还远远不够,比如java开发,java开发就是学会使用java相关的框架结构,对于应用逻辑进行实现,开发出应用项目,这里总结下各类型开发的特点。

        

        ·底层驱动开发:框架 + 逻辑 + 硬件

        ·java等服务器开发:框架 + 逻辑

        ·人工智能:各类框架(比如tensorflow)+ 逻辑 + 数学   //数学是一个很大门槛

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