如果人工智能可以自動(dòng)編程，你還可以從事什么工作？

人工智能正在逐漸的改變世界。人工智能的應(yīng)用十分廣泛，小到我們的家庭，大到各種復(fù)雜的機(jī)構(gòu)，如軍事基地和美國(guó)國(guó)家航空航天局空間站。美國(guó)國(guó)家航空航天局甚至將人工智能機(jī)器人派遣到某些星球上，以便詳細(xì)了解這些星球的大氣層和自然環(huán)境，從而調(diào)查人類是否有可能在其他星球上生活。

2017年更是人工智能爆發(fā)的一年：5月，AlphaGo Master連勝三盤，戰(zhàn)勝柯潔；40天后，新一代AlphaGo Zero以100：0的成績(jī)完敗前代版本；6月，騰訊宣布正式進(jìn)軍AI；7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》；8月，寒武紀(jì)科技完成一億美元A輪融資，成為全球AI芯片領(lǐng)域第一個(gè)獨(dú)角獸初創(chuàng)公司；10月，阿里宣布投資千億成立達(dá)摩院，啟動(dòng)人工智能領(lǐng)域爭(zhēng)奪戰(zhàn)計(jì)劃；同月，類人機(jī)器人Sophia首次在沙特阿拉伯舉獲得公民身份；11月，科技部召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)。這次會(huì)議的召開標(biāo)志著新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和重大科技項(xiàng)目進(jìn)入全面啟動(dòng)實(shí)施階段。

人工智能的潛力是巨大的，牛津大學(xué)在2013年的一項(xiàng)研究中便預(yù)測(cè)，不久以后，美國(guó)近一半的工作都將被人工智能接管。人工智能最常見的應(yīng)用是在大批量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)共同模式，讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，提高分析任務(wù)的復(fù)雜描述性、預(yù)測(cè)性和規(guī)范性。如果人工智能自動(dòng)編程，作為程序員的我們還可以從事什么工作？今天為大家推薦了一系列學(xué)習(xí)人工智能的好書，我們一起來看看。

簡(jiǎn)介:對(duì)于人類來說，人工智能有著廣闊的前景，同時(shí)也充滿挑戰(zhàn)。人工智能時(shí)代，人類將面臨哪些改變和困惑？人工智能的發(fā)展將會(huì)給人類社會(huì)帶來哪些沖擊和影響？當(dāng)所有的工作都由超級(jí)智能機(jī)器人來完成時(shí)，預(yù)示著我們進(jìn)入了一個(gè)不勞社會(huì)。機(jī)器是否會(huì)完全取代人類？但是，人類如何以150的智商控制百萬智商的人工智能？這本書圍繞人工智能的歷史、發(fā)展和應(yīng)用，展開廣泛的討論和介紹，為我們解開心中關(guān)于人工智能的種種疑問。翻開本書，了解人工智能是什么，以及人工智能將會(huì)怎樣影響我們的生活和未來！

簡(jiǎn)介：

簡(jiǎn)介：TensorFlow是Google所主導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究和應(yīng)用的熱門對(duì)象。這本書主要介紹第二代機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)值計(jì)算，提供了訓(xùn)練模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及使用各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目，以此來講解TensorFlow的應(yīng)用領(lǐng)域，還討論如何使用TensorFlow計(jì)算復(fù)雜數(shù)值。這本書是介紹如何在產(chǎn)品中使用TensorFlow的實(shí)用教程。詳細(xì)介紹了可以使用TensorFlow的多種情況，并通過真實(shí)世界的項(xiàng)目向讀者展示了如何使用TensorFlow，還講解了在實(shí)際環(huán)境中使用TensorFlow的創(chuàng)新方法。

簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門重要的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它是目前最為火熱的研究方向--深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以讓你掌握一門強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，同時(shí)也可以更好地幫助你理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)。Java語言是用于實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最合適的工具之一，也是現(xiàn)階段非常流行的編程語言之一，包含多種有助于開發(fā)的API和包，具有“一次編寫，隨處運(yùn)行”的可移植性。本書完整地演示了使用Java開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程，既有非常基礎(chǔ)的實(shí)例也有高級(jí)實(shí)例。閱讀本書不需要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)，這本書將從頭開始教你學(xué)習(xí)。如果讀者熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，即使缺乏Java經(jīng)驗(yàn)，本書也能提升其開發(fā)能力，幫助讀者開發(fā)出實(shí)用的應(yīng)用程序。

簡(jiǎn)介：從20世紀(jì)80年代末到90年代，人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)了3個(gè)最重要的進(jìn)展：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯概率圖模型和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。貝葉斯方法是一種常用的推斷方法，是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家運(yùn)用的眾多工具集中的一種，可以用來解決預(yù)測(cè)、分類、垃圾郵件檢測(cè)、排序、推斷等諸多問題。在下一個(gè)十年，掌握貝葉斯方法，就像今天掌握C/C++、Python一樣重要。提到貝葉斯，就不能不提到這本書。這本書得到了國(guó)際著名機(jī)器學(xué)習(xí)專家余凱博士、騰訊專家研究員岳亞丁博士聯(lián)合推薦。這本書基于PyMC語言以及一系列常用的Python數(shù)據(jù)分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實(shí)現(xiàn)方法。無需復(fù)雜的數(shù)學(xué)分析，通過實(shí)例、從編程的角度介紹貝葉斯分析方法，大多數(shù)程序員都可以入門并掌握。

簡(jiǎn)介：大數(shù)據(jù)時(shí)代為機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用提供了廣闊的空間，各行各業(yè)涉及數(shù)據(jù)分析的工作都需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這本書圍繞實(shí)際數(shù)據(jù)分析的流程展開，著重介紹數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理和常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型。在介紹每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型時(shí)，書中不但闡述基本原理，而且討論模型的評(píng)價(jià)與選擇。為方便讀者學(xué)習(xí)各種算法，本書介紹了R語言中相應(yīng)的軟件包并給出了示例程序。這本書的最大特色就是貼近工程實(shí)踐，側(cè)重介紹當(dāng)前工業(yè)界最常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而不追求知識(shí)內(nèi)容的覆蓋面；在介紹每類機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，力求通俗易懂地闡述算法思想，而不追求理論的深度，讓讀者借助代碼獲得直觀的體驗(yàn)。

簡(jiǎn)介：機(jī)器學(xué)習(xí)是近年來漸趨熱門的一個(gè)領(lǐng)域，同時(shí)Python語言經(jīng)過一段時(shí)間的發(fā)展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和Python語言兩個(gè)熱門的領(lǐng)域，通過易于理解的項(xiàng)目詳細(xì)講述了如何構(gòu)建真實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。本書以通俗易懂，簡(jiǎn)潔明了的方式，教你如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來收集、分析并操作大量的數(shù)據(jù)。通過易于理解的項(xiàng)目，本書講解如何處理各種類型的數(shù)據(jù)、如何以及何時(shí)應(yīng)用不同的機(jī) 器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。本書中的每個(gè)項(xiàng)目 都同時(shí)提供了教學(xué)和實(shí)踐，你將學(xué)習(xí)如何使用聚類技術(shù)來發(fā)現(xiàn)低價(jià)的機(jī)票，以及如何使用線性回歸找到一間便宜的公寓 。

簡(jiǎn)介：《游戲人工智能編程案例精粹(修訂版)》是游戲人工智能方面的經(jīng)典之作，是AI技術(shù)在游戲中應(yīng)用的經(jīng)典案例合集，針對(duì)實(shí)際難題提供權(quán)威的專業(yè)解決方案，暢銷多年。它展示了如何在游戲中利用專業(yè)人工智能技術(shù)，并針對(duì)實(shí)際困難問題，給出了強(qiáng)有力的解決方法。這本書不僅是一本適合游戲編程初學(xué)者的入門教材，對(duì)于高級(jí)程序員或?qū)＜乙彩且粋€(gè)不錯(cuò)的選擇。簡(jiǎn)潔明了，內(nèi)容幾乎覆蓋AI方面所有重要學(xué)科，從基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和物理到圖論年和Lua腳本編寫，再到為程序員創(chuàng)建一些極為精妙的代理行為所需的工具，等等。

簡(jiǎn)介：計(jì)算機(jī)視覺作為人工智能的一個(gè)重要分支，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能駕駛、機(jī)器人、生物識(shí)別等眾多領(lǐng)域。這本書為讀者開啟了計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)之旅，書中介紹了將近100種局部描述子、區(qū)域描述子以及全局描述子。它將計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的歷史與現(xiàn)代方法的最新分析相結(jié)合，而不只是一本通過源代碼來介紹如何做以及性能分析的書。本書給出了計(jì)算機(jī)視覺的體系結(jié)構(gòu)，列舉了大量的例子，并引用超過540篇參考文獻(xiàn)進(jìn)行深入的介紹；通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)算法和相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀的理解，并對(duì)進(jìn)一步的研究提出了一些有意義的問題，而不只是提供答案。

簡(jiǎn)介：自然語言處理（NLP）是有關(guān)計(jì)算語言學(xué)與人工智能的研究領(lǐng)域之一。NLP主要關(guān)注人機(jī)交互，它提供了計(jì)算機(jī)和人類之間的無縫交互，使得計(jì)算機(jī)在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下理解人類語言。這本書詳細(xì)介紹如何使用Python執(zhí)行各種自然語言處理（NLP）任務(wù)，并幫助讀者掌握利用Python設(shè)計(jì)和構(gòu)建基于NLP的應(yīng)用的最佳實(shí)踐。本書引導(dǎo)讀者應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來開發(fā)各種各樣的模型。對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和主要NLP應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，例如命名實(shí)體識(shí)別、問答系統(tǒng)、語篇分析、詞義消歧、信息檢索、情感分析、文本摘要以及指代消解等，本書都進(jìn)行了清晰的介紹。本書有助于讀者使用NLTK創(chuàng)建NLP項(xiàng)目并成為相關(guān)領(lǐng)域的專家。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)器學(xué)習(xí)

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