AI小白如何入门，推荐哪些书籍

如果你是AI的小白，你可以从以下几个方面入手：

1. 基础知识：了解人工智能的定义、历史、发展趋势以及应用领域。

2. 编程语言：学习一门编程语言，比如Python，这是很多AI开发人员都在使用的语言。

3. 机器学习：了解机器学习的基础概念，如监督学习、非监督学习、强化学习等。

4. 深度学习：了解深度学习的概念和应用，比如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等。

建议阅读的书籍：

1. 《Python基础教程》

2. 《机器学习实战》

3. 《深度学习入门》

4. 《神经网络与深度学习》

请注意，这是一个持续不断的学习过程，需要不断努力和练习。

相关问题

AI大模型小白学习入门

### 关于AI大模型学习资源和入门指南

对于希望进入AI大模型领域的新手而言，获取高质量的学习材料至关重要。一份详尽的基础教程能够帮助理解复杂的概念并提供实践指导[^2]。

#### 推荐的学习路径

- **理论基础**：掌握机器学习、深度学习的核心原理以及数学基础知识，如线性代数、概率论等。

- **工具和技术栈**：熟悉Python编程语言及其生态系统内的库，比如TensorFlow, PyTorch等框架；了解云计算平台提供的服务和支持。

- **项目实战**：参与开源社区贡献代码或完成个人项目来积累实际操作经验。尝试构建简单的神经网络，并逐步过渡到更复杂的大规模预训练模型的应用场景中去。

#### 获取优质教育资源的方式

为了便于初学者快速上手，这里特别推荐一些经过精心挑选的公开课程与文档：

- **官方文档与博客**：阅读来自各大科技公司发布的技术博客文章，这些往往包含了最新的研究成果和发展趋势介绍[^1]。

- **在线教育平台**：Coursera、edX等网站提供了由顶尖大学教授讲授的相关课程，涵盖了从零开始直到高级主题的内容覆盖范围广泛。

- **社交网络交流群组**：加入LinkedIn、Reddit等相关论坛，在那里可以找到志同道合的人一起讨论问题、分享心得体验。

针对特定应用场景下的挑战——例如在嵌入式设备上的部署难题，则需额外关注轻量化架构设计思路及边缘计算解决方案的研究进展[^3]。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

print(output.last_hidden_state.shape)

关于人工智能入门书籍

人工智能领域有很多经典的入门书籍可以推荐。其中，《人工智能导论》是一本经典的教科书，系统地介绍了人工智能的理论和实践，并深入介绍了人工智能各个主要的研究方向。这本书可以帮助人工智能入门的新手对人工智能有一个整体的理解。

另外，《AI看什么书？》是一篇推荐零基础新手入门的文章，其中推荐了五本人工智能入门书籍。虽然数量不多，但贵在精，相信大家看完这五本书就足以入门了。

另外，还有一本推荐的书籍是《人工智能时代》。这本书围绕人工智能的历史、发展和应用展开广泛的讨论和介绍，解答了人工智能对人类社会带来的改变、困惑以及冲击和影响的问题。它还讨论了人工智能是否会取代人类以及人类如何控制人工智能等疑问。阅读这本书可以让读者了解人工智能是什么，以及它将如何影响我们的生活和未来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [学人工智能看什么书？AI入门书籍推荐](https://blog.csdn.net/yigege46/article/details/125339808)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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