人工智能算法（卷3）：深度学习和神经网络

评分7.1分

自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout及可视化等。

人工智能算法（卷2）：受大自然启发的算法

评分9.2分

算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试。

人工智能算法（卷1）：基础算法

评分9.0分

算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全 书共10 章，涉及维度法、距离度量算法、K 均值聚类算法、误差计算、 爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead 算法和线性回归算法等。书中 所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章 都配有程序示例，GitHub 上有多种语言版本的示例代码可供下载。 本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者 阅读参考。