python 人工智能 入门要看那些理论书

Question

不是 python 编程书，是机器人学习等智能方面的

Answer 1

1、《Python编程：入门到实践》
书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。

推荐理由：这本书，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节。理论和实践恰到好处，行文逻辑流畅，不跳跃，手把手教的感觉，却绝不啰嗦，非常适合入门。

2、《Python基础教程》
这本书内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点，不仅实用而且讲解到位。

推荐理由：做为一门语言教程书籍，这本书讲得非常不错！该说的说得清楚，不该说的轻轻点到，读者想要网上查找的时候也有迹可循，轻重把握很好。作者会将不同的理解方式和实现方式放在一个例子中，更多的时候作者会有颇为有趣的幽默来让读者感到轻松愉快。

3、《笨方法学Python》
这是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

推荐理由：编程入门的必备书，从一个个的小例子入手，不仅是教你写Python代码，还有编程的技巧。

4、《Python编程快速上手》
本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。同时，每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。

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！

5、《Python核心编程》
书中内容总共分为3部分。

第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架等。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。

推荐理由：它仔细、深入地剖析了一些重要的Python主题，而且读者无需大量的相关经验也能看懂。与所有其他Python入门类图书不同的是，它不会用隐晦、难以理解的文字来折磨读者，而是始终立足于帮助读者牢固掌握Python的语法和结构。

想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。

Answer 2

深度学习其实就是搞数理研究，数学不好不要钻这个了，先学好数学再说。
1. 吴恩达“机器学习”公开课，授课机构：斯坦福大学，发布平台：Coursera。
2. 加州理工 “从数据中学习”，课程名称：Learning from Data，网易公开课译名为“加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘”，主讲人：Yaser Abu-Mostafa，授课机构：加州理工学院，发布平台：edX（原版），网易公开课。
3. Tom Mitchell 机器学习课程，课程名称：机器学习 Machine Learning，主讲人：Tom Mitchell，授课机构：卡内基梅隆大学（CMU），发布平台：CMU 官网。
4. 台大林轩田老师的机器学习基石，课程名称：机器学习基石，主讲人：林轩田，授课机构：台湾大学，发布平台：Coursera。这是汉语授课哦。
5. 谷歌人工智能入门，课程名称：人工智能入门 Intro to Artificial Intelligence，主讲人：Peter Norvig，Sebastian Thrun，授课机构：谷歌，发布平台：优达学城 Udacity。
6. UBC 本科生的机器学习课程，课程名称：面向本科生的机器学习课 Machine Learning for Undergraduates，主讲人： Nando de Freitas，授课机构：英属哥伦比亚大学（UBC）。
7. Yann Lecun 深度学习公开课，课程名称：深度学习 Deep Learning，主讲人：Yann Lecun，授课机构：法兰西学院，发布平台：法兰西学院官网。
8. Geoffrey Hinton 深度学习课程，课程名称：神经网络用于机器学习 Neural Networks For Machine Learning；网易译名“神经网络的机器学习”，主讲人：Geoffrey Hinton，授课机构：多伦多大学。发布平台：Coursera、网易公开课。
9. 哥伦比亚大学的机器学习公开课，课程名称：机器学习 Machine Learning，主讲人：John W. Paisley，授课机构：哥伦比亚大学，发布平台：edX
10. MIT 进阶课程，课程名称：机器学习 Machine Learning，主讲人：Tommi Jaakkola，授课机构：麻省理工学院（MIT），发布平台：MIT Opencourseware，语言：英语。

以上就是全球最热闹的机器学习公开课了，全部可以免费获取。追问

数学是学不好了，

可以下载PDF的吗

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Answer 3

我在网上搜集到了一些有用的Python基础学习资料。为您提供免费Python语言机器学习基础理论教程课程分析教学方案。本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法.我觉得人工智能学习网（www.itcandy.cn）是个不错的选择。