1、封面介绍
2、出版时间
2022年4月
3、内容介绍
当前AI图书市场,理论知识与实践经验的脱节,是很多书籍的缺点。本书立足于理论,从实例入手,将理论知识和实际应用结合,目标是让读者能够快速地熟悉人工智能中经典算法。全书分为4篇,共20章。其中第1篇为基础算法篇,主要讲述排序、查找、线性结构、树、队列、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,主要讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成算法;第3篇为强化学习算法篇,主要讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4 篇为深度学习算法篇,主要讲述神经网络模型算法、循环神经网络算法和卷积神经网络算法等内容。
本书适合从事数据科学与人工智能相关行业的读者阅读。
4、推荐理由
(1)零基础也能快速入门。本书从最基础的算法基础讲起,由浅入深,层层递进,在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理,无论读者是否从事计算机相关行业,是否接触过人工智能,都能通过本书实现快速入门。
(2)理论和实践相结合。每章最后提供根据所在章的理论知识点精心设计的“应用”,读者可以通过应用实例进行实践操作,为以后的算法学习奠定基础。
(3)大量范例源码+习题答案,为学习排忧解难。本书所有示例都有清晰完整的源码,每章之后设有习题并配套题目答案,讲解清晰,解决读者在学习中的所有困惑。
5、作者简介
唐宇迪,计算机专业博士,网易云课堂人工智能认证行家,51CTO学院讲师,CSDN博客讲师。拥有多年人工智能领域培训经验,带领课程研发团队累计开发AI课程60余门,覆盖当下人工智能热门应用领域。2020年10月在我社出版《人工智能数学基础》,定价119元,印刷1.6万册。
史卫亚,1973年4月出生,博士,副教授,IEEE会员,CCF会员,INNS会员。2009年获得复旦大学计算机应用专业博士学位。2015-2016年在美国北卡罗纳大学做访问学者,现执教于河南工业大学信息科学与工程学院。主要研究方向:机器学习、数据库、图像和视频处理、人工智能和模式识别。
6、下载链接
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