机器人学导论读后感

简述信息一览：

• 1、有哪些有关人工智能的好书值得推荐
• 2、python学习机器学习需要哪些功底,零基础可以吗
• 3、机器学习书籍选择?

有哪些有关人工智能的好书值得推荐

走近2050——注意力、互联网与人工智能 我们将不得不面对这样的现实：我们的工作岗位将会越来越多地被机器所替代，那么这些丢掉工作的人们究竟能干什么？《走近2050》这本书给出了非常有意思的答案——这些人只需要做一件事，就是给机器付出大量的注意力——因为注意力恰恰是机器不断进化的最终动力。

科技先锋马文·明斯基继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。Artificial Intelligence （3rd Edition）这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人也可以很容易地理解其中的解释和概念。化繁为简，但也包含了高层次的人工智能领域的探讨。

推荐理由：本书尤其适合缺乏编程基础的初学者，语法使用Python 3，书中不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。有其它编程语言经验的同学，也可以直接看着本书快速了解Python可以做什么，语法问题可以边做东西边查！《Python核心编程》书中内容总共分为3部分。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。

python学习机器学习需要哪些功底,零基础可以吗

零基础可以使用Python进行机器学习。如需使用Python进行机器学习推荐选择【达内教育】。使用Python进行机器学习，要掌握以下基础：掌握Python基础知识。了解Python科学计算环境。熟悉4种工具的基础知识，因为它们在基本的【Python机器学习】中得到了很好的应用。分类。

强大的库和框架Python拥有众多强大的第三方库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib（用于数据分析），Django和Flask（用于Web开发），TensorFlow和PyTorch（用于机器学习）等。这些库和框架可以极大地扩展Python的功能，让你能够更高效地解决实际问题。 初学者友好Python对初学者非常友好。

此外，对于想要深入学习Python的人来说，掌握数学、统计学和数据分析等领域的基础知识也是非常有用的。这些知识可以帮助他们更好地理解和应用Python在数据科学和机器学习等领域的相关技术和工具。

零基础可以学的，学习python可以从几个方面入手：1学习基本的语法，包括数据结构（数组，字典等）。了解数据类型，以及他的类型转换。2学会流程控制---选择，循环。3函数，模块，熟练使用常用的内建函数。

所以精通Python语言对于从事web全栈开发将有积极的影响。

首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。有一定的英语水平 试想，如果你连基础的英语单词都看不懂，还怎么写代码呢？毕竟代码都是由英文单词组成的。

机器学习书籍选择?

1、对于中文读者来说，这本书是学习机器学习和统计方法的好选择。它系统地介绍了统计学习的主要方法，包括监督学习和无监督学习的算法，以及模型评估和选择的方法。《Python机器学习》（Python Machine Learning）作者：Sebastian Raschka 如果你对使用Python进行机器学习感兴趣，这本书是一个很好的起点。

2、《线性代数及其应用》（David C. Lay）：线性代数是人工智能领域的基础数学工具，这本书讲解清晰，适合初学者。《概率论与数理统计》（陈希孺）：概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，对于理解机器学习算法的原理至关重要。

3、将上面的岗位涉及到的知识和技术划类，推荐以下书籍人工智能机器学习类：Python、机器学习、数据科学《Python机器学习实践指南》 结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。

4、Python 机器学习 在我之前提到的书中，几乎没有限定语言的。而这本 Sebastian Raschka 的 450 多页的书将打破这一记录。对于想学习机器学习的 python 开发人员来说，这本是最好的导论。很多人选择 python 作为工具是因为 python 语法简单，功能强大，而且像 scikit-learn 这样的机器学习类库众多。

5、这本书就是解决这个问题的，它从基础的微积分、线性代数、概率论入手，延伸到优化方法、随机过程、图论，并联系他们所应用于的机器学习算法，给机器学习的入门打下了良好的基础，因此非常推荐想要吃透机器学习的人好好读读这本书，而且这本书深入浅出，易于理解，对于新手确实是个不错的选择。

关于机器学习导论读书报告，以及机器人学导论读后感的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。