人工智能热卖榜图书《人工智能怎么学》
《人工智能怎么学》图书上市以来一直稳居人工智能新书热卖榜前列，是一本非常热销的图书。相信很多还没有购买此书的朋友们都想一睹为快，希望了解此书的更多内容。下面从图书特点、读者对象、前言(节选)、内容概览、目录、精彩试读、购买方式等方面为大家介绍一下该图书。
图书特点
该书架构清晰，非常易于阅读；知识全面，对于人工智能的初学者和提高者都非常有帮助；全彩印刷，图文并茂，排版精美，用纸考究，具有艺术品般的美感；内容实用，通过具有设计感的图形全面呈现了人工智能知识架构，而且对知识架构的每一部分，分别可视化地给出了读者最需要的学习路线图、著名教材、精品课程，让读者学习人工智目标清晰，效率倍增；工具丰富，为读者学习人工智能提供了常用网站、编程软件、学术搜索等丰富的工具，全方位地为读者学习人工智能提供帮助；视角宏观，以可视化的方式为读者提供一份系统而专业的学习人工智能的导览图，带着读者从高空视角俯瞰人工智能这座皇宫，直观而清晰地搞明白这座皇宫到底由哪些区域所组成，每个区域包含哪些建筑。读者对象
本书的读者对象主要包括入门或者转行人工智能的人士、人工智能领域的开发人员、人工智能的基础研究人员等。同时，该书通俗易懂，也具有科普读物的属性，对于想对人工智能有所了解的读者来说，也非常适合购买阅读。
前言(节选)
人工智能是一个交叉性非常强的学科，它包含了数学、物理、神经科学、心理学、伦理学等多方面的理论知识，也用到了计算机方面的很多技术，同时它还包含了专业领域知识。所谓专业领域知识是指人工智能与具体应用领域相结合时所需要的该领域的知识。人工智能包含的知识实在是又多又杂！对于初入人工智能领域的人来说，真正的困难不是如何去学好这一领域中的某门课程或者某些具体知识点，而是对该领域有一个清晰的、宏观的了解，理解其知识架构，形成明确的学习路线。否则，就会有“只见树叶而不见森林”之感，抑或是如管中窥豹而不得见人工智能之全貌。这好比去逛一座有很多层的商场，为了快速地找到想要的东西，最需要的是一份楼层导览图；又好比去一个非常大的风景区游玩，为了尽快找到想要玩的景点，最需要的是一份景区地图。类似地，为了尽快地入门人工智能，最需要了解人工智能的知识架构和学习路线。基于此想法，本书尽量以可视化的方式为读者提供一份系统而专业的学习人工智能的导览图，或者说一份学习的技术路线图。类似于带着读者从高空视角俯瞰人工智能这座皇宫，直观而清晰地搞明白这座皇宫到底由哪些区域所组成，每个区域包含哪些建筑；同时，本书还为读者提供基本的、必不可少的学习方法和工具，例如学会人工智能前沿信息的获取方法，掌握文献智能管理工具、论文写作和发表技巧、提高论文影响力的方法等。总之，写作此书的目的是使读者拿着这本书就像拿到了一份人工智能的学习指南，可以轻松上手学习人工智能；此外，通过此书读者还能获得必备的学习工具及其使用方法，能够非常方便地解决学习中遇到的困难。笔者期待通过此书尽可能地为读者学习人工智能提供一些供参考的方法和指引，真正做到授人以渔。
为了使读者学习人工智能时思路清晰、抓住重点、提高效率，本书在每一章开头均给出了“阅读提示”与“学习重点”两个栏目。“阅读提示”简明扼要地描述了本章的主要内容和行文思路，使读者快速理解本章的组织架构，从而具备清晰的学习思路；“学习重点”列出了本章的学习要点，使读者的学习更具针对性，从而提高学习的效率。
本书的特色在于以下几点。（1）逐层深入的写作方式。本书采用先用图形呈现出总体架构，然后针对总体架构的每一部分再用文字展开深入描述的方式进行写作，使全书思路清晰，易于阅读和理解。（2）对读者非常友好，充分考虑读者学习过程中的各种需求，为读者学习人工智能提供全方位的帮助。对于人工智能理论基础、编程技术、专业领域知识的学习均给出了供参考的学习路线，推荐了常用的教材，此外还对在线课程进行了推荐，方便读者进行目的明确且高效地学习。本书中推荐的常用教材均未指明版本号，主要是因为这些常用教材的版本更新非常频繁，读者可以根据书名和作者姓名自行查找该教材的最新版本进行学习。本书推荐的在线课程中，有些课程的视频并非是作者本人上传到视频网站，而是一些学习者转载到视频网站，可能会被上传者删除，所以不能保证所有在线课程的链接都是有效的。如果网址无法打开，读者可以通过搜索引擎自行搜索该课程，然后进行学习。（3）对于人工智能理论基础、编程技术、专业领域知识的学习给出了实用的学习方法和工具。这些学习方法有些是对该领域学者或专家的学习经验的直接引用，有些是个人学习和教学经验的总结，仅供读者参考。读者可以根据自己的实际情况，实事求是地进行取舍和吸收，并可进一步地改进本书给出的学习方法，使自己的学习更加高效。特别是在编程技术的学习部分，本书提供了一些编程技术的主流网站，介绍了编程使用的主流软件和工具，同时也给出了帮助文档的获取方法以便读者快速解决编程中遇到的问题。（4）充分考虑了人工智能的入门者、项目开发人员、基础研究人员学习目标和要求的不同，有针对性地为其学习人工智能进行指引。对于人工智能入门者，重点关注和学习本书给出的学习路线中初级入门级别的内容，能够对整个人工智能的知识体系形成清晰的认知，对人工智能理论基础、编程技术、专业领域知识比较熟悉，能够运用人工智能的知识初步解决一些实际的问题；对于人工智能项目开发者，重点关注和学习本书给出的学习路线中初级入门和中级提高两个级别的内容，对人工智能的宏观架构理解透彻，熟练掌握人工智能的理论基础、编程技术、专业领域知识，能够熟练进行人工智能项目的开发并能够创造经济和社会价值；对于人工智能基础研究人员，全面关注和学习本书给出的学习路线中初级入门、中级提高以及高级进阶三个级别的内容，对人工智能的宏观架构融会贯通，全面掌握人工智能的理论基础、编程技术、专业领域知识，能够创新性地提出人工智能中的新理论、新算法、新技术，能够独立地进行人工智能前沿领域的研究或开辟人工智能领域的新方向。（5）具有强大的索引功能，可当工具书使用。为方便不同的读者迅速地找到自己需要的内容，本书提供了常用教材索引、在线课程索引、主流软件索引、常用网站及论坛索引等强大的索引功能。（6）通过图形可视化写作方式使本书通俗易懂。通过图形对本书内容进行可视化地呈现，激发读者的阅读兴趣，使书中内容通俗易懂，增强了书籍的可读性。
本书受到了国家一流专业建设项目资助以及学校现代产业技术学院的支持，对国家和学校相关部门致以诚挚感谢。同时，对各位师长、亲友、同事、同行、朋友、本人学生、以及本书编辑给予的鼓励和帮助表示万分感谢。本书写作工作量实在巨大，一是本书需要从宏观的视角描述人工智能的知识架构，因此需要对该领域非常了解，这就必须对人工智能的理论基础、编程技术、专业领域知识进行全方面地深入学习和理解；二是，本书需要推荐常用教材、学习路线、在线课程，这就必须看大量的书籍和课程视频；三是本书以图形可视化的方式进行写作，需要绘制大量精美图形，常常绘制一幅图形就需耗费近半天时间，仅仅是本书图形的绘制就需要耗费大量时间和精力。写作此书字斟句酌、反复修改，虽然尽了万分努力提高书籍质量，但未必能够让所有读者都十分满意，同时文字上的错误也一定在所难免，还请读者多加包容。本书的内容更新和相关信息请读者密切留意网站https://bigdatamininglab.github.io，如有任何建议可以通过上述方式反馈。
内容概览
本书的写作风格和定位是尽量采用可视化的写作方式以及简洁明快的语言使本书通俗易懂、读起来赏心悦目。书籍具有全局指导性、有用性、可操作性、易于查询和检索性是本书的写作目标，为此本书将根据下图所示的组织架构进行呈现，具体的安排如下。
本书的组织架构图
第一章：本章为综述章节，主要介绍人工智能的基本概念、发展历程、研究内容，重点描述人工智能的快速入门方法及学习要点。本章主要解决“人工智能是什么”的问题。第二章：本章清晰明了地为读者们解构人工智能的宏观知识架构，使读者对人工智能的知识体系有一个清晰而完整的把握，明确要从理论基础、编程技术、专业领域知识三个层面进行人工智能的学习，并了解理论基础、编程技术、专业领域知识三个层面各需要学习哪些宏观内容。本章主要阐述“人工智能学什么”。第三到五章：此三章是对第二章内容的具体展开，描述自底向上地搭建人工智能知识架构的具体过程，即分别详细地描述人工智能的理论基础、编程技术、专业领域知识三个部分各需要学习哪些内容，并给出学习的具体路线，推荐常用的教材和在线课程，以便提高读者的学习效率。此三章主要解决“人工智能怎么学”的问题。第六章：在解决了人工智能是什么、学什么、怎么学的问题后，本章重点解决如何跟踪人工智能前沿的问题，教给读者高效、准确、快速地获取人工智能前沿信息的方法和工具。本章主要解决“人工智能前沿信息获取”的问题。第七章：本章重点阐述了人工智能论文的风格特点和写作技巧，呈现了如何使用Word和LaTeX进行论文自动化排版的方法，描述了论文的投稿技巧以及提升论文影响力的方法。本章主要解决“人工智能论文写作与发表”的问题。第一章：本章为综述章节，主要介绍人工智能的基本概念、发展历程、研究内容，重点描述人工智能的快速入门方法及学习要点。本章主要解决“人工智能是什么”的问题。第二章：本章清晰明了地为读者们解构人工智能的宏观知识架构，使读者对人工智能的知识体系有一个清晰而完整的把握，明确要从理论基础、编程技术、专业领域知识三个层面进行人工智能的学习，并了解理论基础、编程技术、专业领域知识三个层面各需要学习哪些宏观内容。本章主要阐述“人工智能学什么”。第三到五章：此三章是对第二章内容的具体展开，描述自底向上地搭建人工智能知识架构的具体过程，即分别详细地描述人工智能的理论基础、编程技术、专业领域知识三个部分各需要学习哪些内容，并给出学习的具体路线，推荐常用的教材和在线课程，以便提高读者的学习效率。此三章主要解决“人工智能怎么学”的问题。第六章：在解决了人工智能是什么、学什么、怎么学的问题后，本章重点解决如何跟踪人工智能前沿的问题，教给读者高效、准确、快速地获取人工智能前沿信息的方法和工具。本章主要解决“人工智能前沿信息获取”的问题。第七章：本章重点阐述了人工智能论文的风格特点和写作技巧，呈现了如何使用Word和LaTeX进行论文自动化排版的方法，描述了论文的投稿技巧以及提升论文影响力的方法。本章主要解决“人工智能论文写作与发表”的问题。为了使读者学习人工智能时思路清晰、抓住重点、提高效率，本书在每一章开头均给出了“阅读提示”与“学习重点”两个栏目。“阅读提示”简明扼要地描述了本章的主要内容和行文思路，使读者快速理解本章的组织架构，从而具备清晰的学习思路；“学习重点”列出了本章的学习要点，使读者的学习更具针对性，从而提高学习的效率。
目录
精彩试读
购买方式
此书确实是一本值得推荐购买的图书，相信你购买此书后一定会爱不释手，反复阅读。此书是一本难得的同时兼具教材、工具书、科普书等诸多图书属性的综合读本，可谓是学习人工智能必备的佳品。怎么样，你心动了吗？是不是想快速入手一本呢？双十一期间，购书优惠多多，赶快下单吧！首批只限量印刷两千本，根据目前的销售速度，下手要快哦！否则，那就要等第二次印刷才能有货了！《人工智能怎么学》图书的购买链接如下：
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注：如需转载本文章，请联系作者获得授权。未经授权，不得转载，以免构成倾权。本文章的内容主要参考了如下资料：
[1]肖建力.人工智能怎么学[M].上海科学技术出版社,2022.
[2] 新书热推：《人工智能怎么学》[EB/OL].https://mp.weixin.qq.com/s/O_NDRNucyJPPwiTCKITrVw，2022年9月30日.
人工智能第一步：机器是如何学习的！
但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。
机器学习的基本问题
对于机器学习中的基本问题，我们将从以下几个角度进行讲解：机器学习的特点；机器学习的对象；机器学习的分类；机器学习的要素；模型的评估与选择。
机器学习的特点
机器学习主要特点如下：
1.机器学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学；
2.机器学习的目的是对数据进行预测与分析；
3.机器学习以模型方法为中心，利用统计学习的方法构建模型并且利用模型对未知数据进行预测和分析；
4.统计学习是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论以及计算机科学等多领域的交叉学科，并且逐渐形成自己独自的理论体系和方法论。
机器学习的一般训练过程
机器学习的对象
机器学习研究的对象是多维向量空间的数据。它从各种不同类型的数据（数字，文本，图像，音频，视频）出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到数据的分析与预测中去。
机器学习的分类
对于机器学习的分类，绝大多数人只简单的分为有监督学习和无监督学习这两类。严格意义上来讲应该分为四大类：有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。下面对这四种学习做一下简要的介绍：
•有监督学习
有监督学习是指进行训练的数据包含两部分信息：特征向量+类别标签。也就是说，他们在训练的时候每一个数据向量所属的类别是事先知道的。在设计学习算法的时候，学习调整参数的过程会根据类标进行调整，类似于学习的过程中被监督了一样，而不是漫无目标地去学习，故此得名。
•无监督学习
相对于有监督而言，无监督方法的训练数据没有类标，只有特征向量。甚至很多时候我们都不知道总共的类别有多少个。因此，无监督学习就不叫做分类，而往往叫做聚类。就是采用一定的算法，把特征性质相近的样本聚在一起成为一类。
•半监督学习
半监督学习是一种结合有监督学习和无监督学习的一种学习方式。它是近年来研究的热点，原因是在真正的模型建立的过程中，往往有类标的数据很少，而绝大多数的数据样本是没有确定类标的。这时候，我们无法直接应用有监督的学习方法进行模型的训练，因为有监督学习算法在有类标数据很少的情况下学习的效果往往很差。但是，我们也不能直接利用无监督学习的方式进行学习，因为这样，我们就没有充分的利用那些已给出的类标的有用信息。
典型半监督训练过程
•强化学习
所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcementlearningsystem)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。
机器学习的要素
简单地说，机器学习的三要素就是：模型、策略和算法。
•模型其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条件概率分布或者决策函数。
•策略就是使用一种什么样的评价度量模型训练过程中的学习好坏的方法，同时根据这个方法去实施的调整模型的参数，以期望训练的模型将来对未知的数据具有最好的预测准确度。
•算法算法是指模型的具体计算方法。它基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后考虑用什么样的计算方法去求解这个最优模型。返回搜狐，查看更多