2024年人工智能畅销图书TOP10

在技术的浪潮中,人工智能(AI)已然崛起,成为驱动时代前行的核心动力。对于想要入门AI领域的新手小白来说,选择合适的图书入门至关重要。
小异精心整理了2024年人工智能畅销图书TOP10,这些经典书带领无数程序员进入AI之门,希望能够助力你迅速打牢AI基础,开启学习之旅。


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人工智能:现代方法(第4版)(上下册)

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揭示AI与chatgpt的奥秘,详解人工智能的发展与未来!

本书全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践,以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中,真正做到理论和实践相结合。

本书可作为高等院校人工智能相关专业本科生、研究生教材,也是相关领域专业人员的一本参考书。

2

动手学深度学习(PyTorch版)

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《动手学深度学习》全新PyTorch版本,李沐和亚马逊科学家阿斯顿·张等大咖作者强强联合之作,机器学习、深度学习领域重磅教程,交互式实战环境,配套资源丰富!

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。

本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容,并针对技术的发展,新增注意力机制、预训练等内容。

3

深度学习

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深度学习领域奠基性经典畅销书,数据科学家和机器学习从业者必读,长期位居美亚AI和机器学习类图书榜首,图灵奖获奖作品,全彩印刷。

本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。

4

深度学习详解

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数百万次播放的深度学习课程配套书,李宏毅老师亲笔推荐,GitHub超10000次Star的开源笔记,深度学习入门教材。

本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成,介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习(包括 BERT 和 GPT)等深度学习常见算法,并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法。

在理论严谨的基础上,本书保留了公开课中大量生动有趣的例子,帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节。

5

机器学习公式详解 第2版

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经典“西瓜书”《机器学习》的学习伴侣 GitHub下载量超8万°的“南瓜书”。

本书从本科数学基础的视角进行讲解,帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。本书思路清晰,视角独特,结构合理,可作为高等院校计算机及相关专业的本科生、研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

6

动手学强化学习

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海交通大学 ACM班创办人俞勇教授团队编写,图灵奖得主John Hopcroft推荐的强化学习入门书。

本书系统地介绍了强化学习的原理和实现,是一本理论扎实、落地性强的图书。
本书从强化学习基础、强化学习进阶、强化学习前沿三方面进行了深入阐述。同时,本书还提供了配套的线上代码实践平台,展示源码的编写和运行过程,能让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。本书理论与实践并重,是高校学生、教师,以及相关行业的开发和研究人员的理论、实践用书。

7

大模型应用开发 动手做AI Agent 

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先人一步,抢占AI风口!

人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功能强大的Agent,全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。

8

GPT图解 大模型是怎样构建的

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从0到1掌握大模型时代的核心竞争力!

本书将以生动活泼的笔触,将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画,引领读者穿梭于不同技术的时空,见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中,读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理,还能自己动手,从零开始搭建起一个又一个语言模型。

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生成式AI入门与AWS实战

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美亚4.6星,你的第一本大模型入门实战书!

本书是专注于如何在AWS上开发和应用生成式AI的实用指南,旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用开发者等提供深入了解和应用生成式AI的策略与方法。

本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。

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ChatGPT原理与应用开发

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一本教你基于大语言进行商业应用开发的书!

模型本书主要介绍基于ChatGPT 开发算法相关的应用或服务,侧重于介绍与自然语言处理相关的常见任务和应用,以及如何使用类似ChatGPT 的大语言模型服务来实现以前只有算法工程师才能完成的工作。



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