大學自學人工智能需要看哪些書籍？

在大學自學人工智能，需要掌握一定的數學基礎、編程能力和機器學習相關知識。以下是一些建議的書籍，分為基礎課程和進階課程兩部分：

基礎課程：

《線性代數及其應用》（David C. Lay）：線性代數是人工智能領域的基礎數學工具，這本書講解清晰，適合初學者。

《概率論與數理統計》（陳希孺）：概率論與數理統計是研究隨機現象的數學分支，對于理解機器學習算法的原理至關重要。

《Python編程：從入門到實踐》（Eric Matthes）：Python是人工智能領域最常用的編程語言，這本書適合初學者學習Python編程。

《數據結構與算法分析：C語言描述》（Mark Allen Weiss）：數據結構和算法是編程的基礎，這本書以C語言為例，講解了常用的數據結構和算法。

進階課程：

《深度學習》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）：這本書是深度學習領域的經典之作，詳細介紹了深度學習的原理和方法。

《機器學習》（周志華）：這本書系統地介紹了機器學習的基本概念、方法和應用，是一本很好的入門教材。

《模式識別與機器學習》（Christopher M. Bishop）：這本書詳細介紹了模式識別和機器學習的基本理論和方法，適合有一定數學基礎的讀者。

《自然語言處理綜論》（Jurafsky & Martin）：自然語言處理是人工智能領域的一個重要分支，這本書全面介紹了自然語言處理的基本概念和技術。

《計算機視覺：算法與應用》（Richard Szeliski）：計算機視覺是人工智能領域的另一個重要分支，這本書詳細介紹了計算機視覺的基本概念、算法和應用。

除了閱讀這些書籍，還可以通過參加在線課程、閱讀論文、參加學術會議等方式，不斷拓展知識面和提高實踐能力。同時，動手實踐是學習人工智能的關鍵，可以通過參加開源項目、完成實戰項目等方式，將所學知識應用到實際問題中，提高自己的技能水平。

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? ?本書是機器學習入門書，以Python語言介紹。主要內容包括：機器學習的基本概念及其應用；實踐中常用的機器學習算法以及這些算法的優缺點；在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性，以及應重點關注數據的哪些方面；模型評估和調參的方法，重點講解交叉驗證和網格搜索；管道的概念；如何將前面各章的方法應用到文本數據上，還介紹了一些文本特有的處理方法。

本書適合機器學習從業者或有志成為機器學習從業者的人閱讀。