我精心收集了 2024 年最为热门的六本人工智能神书！这些书籍专注于机器学习、深度学习、数学以及代码等丰富内容，其中必定有你所需要的那一本！

01.《人工智能简史》

热度：⭐⭐⭐⭐

《人工智能简史》全面讲述了人工智能的发展史，几乎覆盖了人工智能学科的所有领域。书中内容包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等。

02. 《处理所有机器学习问题》

热度：⭐⭐⭐⭐⭐

《Approaching (Almost ) Any Machine Learning Problem》是由技术大神 Abhishek Thakur 所著。这本书主要介绍了如何应对机器学习（ml）和深度学习（dl）过程中遇到的挑战，侧重点在于应用机器学习模型，例如预处理步骤等，而不是单纯地解释算法。

该书有 300 页内容，十分充实，作者结合了自己竞赛和工作的经验，重点介绍了如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题。以下是本书的目录内容：1. 设置工作环境2. 监督学习与无监督学习3. 交叉验证4. 评估指标5. 安排机器学习项目6. 接近分类变量7. 特征工程8. 特征选择9. 超参数优化10. 接近图像分类和分割11. 接近文本分类/回归12. 接近集成和堆叠13. 接近可重现的代码和模型服务

03. 《神经网络与深度学习》

热度：⭐⭐⭐⭐⭐

本书是复旦大学邱锡鹏教授力作，周志华、李航联袂推荐。本书深受好评，其系统整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，是一本适合中文读者的深度学习图书；

全书共15章，分为三个部分：- 第一部分为机器学习基础- 第二部分是基础模型- 第三部分是进阶模型

04. 《人工智能基础数学》

热度：⭐⭐⭐⭐

这本书具有显著特点，基本涵盖了人工智能所需的全部数学知识。其独特之处在于全程结合人工智能模型、方法以及应用的实例来阐释底层的基础数学知识，能够让读者达到即学即用的良好效果。为了助力读者更好地理解内容，书中采用非常通俗的口语表述，并搭配 Python 可视化图例，同时还提供了全书的实现代码。

评价：这是一本极为值得一读的人工智能数学书籍，既适合人工智能初学者，也适用于具备一定经验的人士。

05.《图解深度学习》

热度：⭐⭐⭐⭐

《图解深度学习》是一本介绍深度学习的书籍。它利用精美的插图和生动的类比，以较为通俗易懂的方式讲解了深度学习的相关知识。

评价：本书借助丰富的图例，对深度学习的主流技术和背后原理进行深入浅出的讲解，解释了深度学习是什么、其流行的原因，以及它与其他技术的关系等。内容可能包括神经网络的基础概念、各种神经网络的结构和工作原理、深度学习在图像、语言等方面的应用等。为了帮助读者理解，书中采用了通俗的语言，并结合 Python 可视化图例，可能还提供了全书的实现代码。

06. 《终极算法》

热度：⭐⭐⭐⭐

《终极算法》一书由佩德罗·多明戈斯所著，中信出版集团出版发行。这本书探讨了机器学习和人工智能如何重塑世界的问题。作者指出算法已深入影响人们的日常生活，如购物网站的推荐、点评网站的餐馆选择、GPS 系统的路线规划及公司的求职者筛选等。随着机器学习技术的发展，我们正进入由“能够学习的机器”主导的时代，它们能通过学习日常数据来执行任务，甚至在人们提出要求前完成想做的事。

评价：这本书适合对人工智能感兴趣、想要了解机器学习原理以及想预测未来科技发展并提前布局的各类读者。它揭开了算法的神秘面纱，帮助读者理解谷歌、亚马逊等背后的机器学习原理。

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