神经网络书籍（神经网络哪本书好）

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需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。

第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。

人工智能需要大量的知识储备，基础如下：基础课程：先学完基础课程在切入人工智能领域。

人工神经网络是模仿人脑神经网络的算法。输入相应特征后，经过网络的层层计算，得出输出。再按照相应的算法进行权值，阈值等参数的更新。比较常用的神经网络模型有BP（误差反馈）网络。一般网络也就是三层。

学人工智能需要什么基础回答如下：基础课程：先学完基础课程在切入人工智能领域比如数学方面的：机器学习、深度学习、神经元算法、傅里叶变换、小波算法、时间序列。初级的高等代数和概率论等。计算机语言方面：标准的c语言。

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。

《神经网络和深度学习》这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。

卷积神经网络原理卷积神经网络优化经典卷积网络算法OpenCV模块古典目标检测算法现代目标检测算法学习AI数学知识主要是掌握后面机器学习算法、深度学习算法涉及的数学知识，使得后面在理解算法推导的过程中游刃有余。

Matlab ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。

《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。

1、《深度学习》（Deep Learning）出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。

2、本书从 [认识你的大脑] [明白焦虑的来源][元认知][尝试深度学习]几个方面，让你读懂世界的底层逻辑，内化真正的认知驱动力。

3、拓展用书（只有背景知识丰富了，对古诗词的理解才能够透彻。

4、学习编程不仅可以培养我们专注度与解决问题的能力，也可以给我们以后的工作带来更多机会。

5、其次，要选择一本Python基础知识的书籍。是的，一本。Python的设计哲学就是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。在实际学习的时候，最好只选择一种学习资料，并坚持看完。

《粒子群算法及其应用》。根据查询当当网显示，粒子群算法优化神经网络的书籍《粒子群算法及其应用》金明昌编著、《自适应粒子群算法及应用》刘子明著、《智能算法及应用：粒子群算法》马荣波编著。

《人工智能基础教程》，作者：朱福喜。《奇点临近》，作者：雷·库兹韦尔。《机器学习导论》，作者：张志华。《神经网络与机器学习》，作者：申富饶。《人工智能导论》，作者：刘峡壁。

人工智能算法策略类：算法、推荐系统、编程等《神经网络算法与实现——基于Java语言》完整地演示了使用Java开发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。

作为扩充知识，书中也简单介绍了人工神经网络的实现，以及人工神经网络技术与传统的基于规则的专家系统和模糊系统的融合。

简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。

深度学习领御奠基性的经典畅销书，长期位居亚马逊AI和机器学习类图书榜首。《人工智能》智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。

第1章绪论；第2章知识表示；第3章确定性推理方法；第4章不确定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章专家系统；第7章机器学习；第8章人工神经网络及其应用；第9章遗传算法及其应用；第10章自然语言理解及其应用。

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