¿Qué libros debería leer pythonai?
En puestos relacionados con la inteligencia artificial, el contenido involucrado incluye: algoritmos, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, estructuras de datos, Tensorflow, Python, minería de datos, desarrollo de búsquedas, redes neuronales, métricas visuales, Palabras clave como reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, sistema de recomendación, algoritmo del sistema, algoritmo de imagen, análisis de datos, programación probabilística, matemáticas informáticas, almacén de datos, modelado, etc. cubren básicamente la estructura de talentos del campo actual de subdivisión de inteligencia artificial.
Clasifique el conocimiento y las tecnologías involucradas en los puestos anteriores y recomiende los siguientes libros
Aprendizaje automático de inteligencia artificial: Python, aprendizaje automático, ciencia de datos
" Guía práctica de aprendizaje automático de Python" combina los dos campos populares del aprendizaje automático y el lenguaje Python, y utiliza Python para el análisis de datos mediante el uso de dos algoritmos centrales de aprendizaje automático.
"Python Machine Learning: algoritmo central para análisis predictivo" comprende el aprendizaje automático desde la perspectiva del algoritmo y la implementación del lenguaje Python.
La "Aplicación práctica del aprendizaje automático" es la obra maestra de los expertos en aprendizaje automático de Alibaba y el intercambio de experiencias prácticas. Basada en la plataforma de aprendizaje automático de Alibaba Cloud, se ha creado una solución completa para 7 escenarios comerciales específicos.
El "Tutorial básico de NLTK: creación de aplicaciones de aprendizaje automático con bibliotecas NLTK y Python" presenta cómo implementar tareas complejas de PNL y aplicaciones de aprendizaje automático combinando la biblioteca NLTK con algunas bibliotecas de Python.
Categoría de estrategia de algoritmos de inteligencia artificial: algoritmos, sistemas de recomendación, programación, etc.
"Algoritmo e implementación de redes neuronales: basado en el lenguaje Java" demuestra completamente el proceso de desarrollo de redes neuronales utilizando Java, con ejemplos tanto muy básicos como avanzados.
"Algoritmos de aprendizaje divertido" tiene más de 50 ejemplos para demostrar el diseño, la implementación, el análisis de la complejidad y el proceso de optimización de los algoritmos, cultivar el pensamiento algorítmico y ayudarle a sentir la belleza de los algoritmos.
"Acertijos de algoritmos" Imprescindible para entrevistas sobre algoritmos en empresas de TI de primera clase como Google y Facebook, una colección de acertijos de algoritmos clásicos.
El "Tutorial del algoritmo de Python" es una obra maestra del autor del algoritmo básico de Python más vendido.