京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
近几年大家对AI的关注度越来越高,在2016年世界互联网大会上,人工智能被冠以“四大热词”之一,2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
自从2016年AlphaGo以悬殊比分打败世界顶级围棋棋手李世石后,人们开始担心人工智能机器人是否超越了人类智慧。之后围棋天才柯洁输给AlphaGo、AI入侵华尔街引发裁员狂潮、京东黑科技无人超市面世等等诸如此类的消息屡屡登上热搜榜单,人工智能技术被大量应用到各行各业中。可以预见,人工智能必将像人类历史上的几次科技变革一样,颠覆性地改变人类的未来生活。
对于人工智能时代的到来,有利也有弊。我们不能只看到人工智能给人类带来的是失业等负面影响,它也带给我们很多积极的影响,比如人工智能与医疗的结合,更好促进医疗事业发展;比如无人机可到偏远山区配送物资……我们害怕失业的同时,不妨提高自己的技能,在生活变难之前,先让自己变强。
人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量,并在未来扮演着越来越重要的角色,对于想要从事AI行业的小伙伴们来说,如何能够快速、深入的掌握人工智能相关知识显得尤为重要。
小编整理了一些优秀的学习人工智能的书籍和课程。
1、《科学的极致 漫谈人工智能》,作者集智俱乐部,集智俱乐部是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者组成的团体,倡导以平等开放的态度、科学实证的精神进行跨学科的研究与交流,力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。正如书名所显示,这本书涉及诸多人工智能领域。而书中诸多的插图、例子和参考文献则让这本书赢在了细节上。
2、《数学之美》,作者吴军。这本书非常适合入门去看,通俗易懂,没有那种通篇上来就列一堆公式的情况,把这本书好好读读,你会发现算法是非常有意思的,能够解决很多问题。
3、《统计学习方法》,作者李航。这本书可以说是进阶利器,要想把机器学习里面的算法搞明白,这本书一定不能错过,建议这本书里面的SVM、KNN算法好好看看,这本书讲的非常明白透彻。
4、《机器学习》,作者周志华,这本书可以说是机器学习的法宝,入门必看,进阶同样也要看。它会伴随你整个学习过程。
5、《深度学习》,由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville撰写的书,被称为“AI圣经”,是深度学习领域奠基性的经典教材。这是一本又厚又贵的书,不过真的超级超级值得拥有。
6、《TensorFlow:实战Google深度学习框架》,书写的通俗易懂,适合初学者,一步步教你如何建立自己的网络。
7、《自己动手写神经网络》,本书讲解通俗易懂,使用简单的语言描述人工神经网络的原理,并力求以具体实现与应用为导向,除了理论介绍外,每一章节的应用和实践都有具体的实例实现,让读者达到学以致用。
8、《情感机器》,人工智能之父马文·明斯基重磅力作,如何让机器有感情,是在机器智能即将超越人之后的人工智能的下一个天花板。情感计算的概念,也随着Chatbot(聊天机器人)而火了起来。阅读这本书,可以让你认识到情感不一定是人类独有的特征。
人工智能方面的书可以在网上搜索到很多,不过建议大家择优阅读,基础薄弱的可以从入门书籍看起。推荐了人工智能学习参考书,接下来给大家几点学习中的小建议:
1、远离书山,理论结合实践最重要
一头扎进书山中,读了好多本书最后发现什么都懂点什么又都没懂,这样效率是很低的。在IT界,实践才能学到东西,不要一直看书,可以边看边试试写点代码,实现个小公式,小算法,这样进步快一些。
2、建立知识框架,查漏补缺
一定要做笔记,通过做笔记建立起学习框架,对于不懂的内容,再进一步学习,或者和同路人一起探讨钻研,结伴而行事半功倍,毕竟三人行必有我师焉。
3、找到适合你的课程,系统学习
如果你是学生,在学校没有老师给你讲人工智能,或者你是上班族,想系统学习人工智能,那么报一门适合你的课程就非常重要了,不要过于相信你的自制力,没有人约束和陪伴,学了很久也看不到自己有何进步,慢慢打消了学习人工智能的积极性,所以找到能从0到1学习的课程也很重要。
今日课程放送推荐:CDA A+学位项目——人工智能工程师
课程亮点
1.硅谷名师领衔、8大讲师授课:Dr.Danian Gong是硅谷人工智能科学家,具有多年人工智能行业从业经验,本课程中的深度学习部分由Danian Gong博士亲自操刀,理论结合多个案例,深入浅出讲解深度学习。课程的其他部分由李御玺老师、董雪婷老师等8名项目经验丰富、授课经验丰富、口碑极佳的讲师负责。
2.课程体系完整:本课程是由CDA联合海内外优秀讲师团队精心打造,从数学基础,到数据库、python,再到机器学习、深度学习,最后添加5大实战案例精讲。整体分为16大模块,课程设计高度满足人工智能行业需求,整体内容由浅入深,即使是AI小白,也可以变成一名合格的人工智能工程师。
3.5大实战案例精讲:除了基础理论讲授时配备的小案例,我们额外精讲5个实战案例,真正做到学以致用,讲练结合。案例涉及目前5大AI领域最热门方向:文本分析、语音识别、图像识别、对抗生成网络、智能问答系统。
4.优质的课程服务:课程持续21周,方式为在线学习,学员可根据自身时间灵活选择学习时间,享有视频回放、在线作业、在线考试等一体化优质学习体验。全程班主任监督学习进度、助教辅导学习效果,只要你下定决心学AI,跟紧课程节奏,就能掌握所有课程内容。
课程纲目
01人工智能之数学基础(约7小时)
02数据库基础——关系型数据库(约4小时)
03数据库基础——非关系型数据库(约5小时)
04人工智能之Python基础篇(约7小时)
05人工智能之Python数据清洗及可视化(约11小时)
06人工智能之机器学习基础篇(约18小时)
07人工智能之机器学习进阶篇(约20小时)
08人工智能之复杂网络分析(约11小时)
09深度学习框架TensorFlow(约7小时)
10人工智能之深度学习基础篇(约15小时)
11人工智能之深度学习进阶篇(约15小时)
12识文断字:人工智能实战之文本分析(约6小时)
13火眼金睛:人工智能实战之图像识别(约6小时)
14耳听八方:人工智能实战之语音识别(约5小时)
15运筹帷幄:人工智能实战之对抗生成网络(约5小时)
16冰雪聪明:人工智能实战之智能问答系统(约5小时)
金牌讲师——Dr. Danian Gong

博士,硅谷人工智能科学家,ProEdst机器学习课程导师,加州科技大学做客讲师。本科毕业于浙江大学,获清华大学EE专业博士学位。自2001年起在加州硅谷从事人工智能算法以及硬件软件开发与创新工作。先后担任Cadence主架构师,三星美国智能芯片开发方面主架构师及设计总监等。并作为CTO,Co-founder以及主架构师身份,参与创建Nemochips,VMChips直至被APUSONE等收购。
费用
原价:10800元/人
1、12月15日前报名,享受“CDA数据分析师5周年优惠500元”+“双旦(圣诞元旦)优惠1225元”,共1725元
2、2019年1月3日前报名,享受“双旦(圣诞元旦)优惠1225元”
人工智能工程师课程咨询,欢迎联系:
赵老师:010-53351739

人工智能必然是未来科技领域发展的趋势,我们应该用平常心去看待,不断拓展,锐意创新,让人工智能真正惠及我们的生活,在生活变难之前,先让自己变强!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23