导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能图像理解看什么书的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？
看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
1、机器学习精讲
机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
2、动手学深度学习
目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
3、深度学习
本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。
并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
4、人工智能（第2版）
本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
5、Python 神经网络编程
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
关于计算机人工智能图像识别入门书籍
《人工智能 智能系统指南》
Michael Negnevitsky所著的《人工智能智能系统指南（原书第3版）》是一本很好的人工智能入门书籍，内容丰富、浅显易懂。作者根据自己多年的教学、实践经验，并结合实际代码、图示、案例等讲解了人工智能的基本知识。全书共分10章，主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、数据挖掘等。另外，本书还提供了一个人工智能相关术语表和包含商业化的人工智能工具的附录。
人工智能书单之（2）计算机视觉（上）
前面介绍了人工智能综述相关的畅销书以及经典技术书籍和教程，全面接触和了解人工智能的各个方面的基础数学理论，前沿技术和经典算法，接下来就涉及到如何将人工智能应用到实际场景中的技术方向，才是AI技术的重点所在。
前面介绍过人工智能应用方向的几个重要分支：
1. 计算机视觉
2. 自然语言处理
3. 数据智能和BI
4. 知识和推理
5. 机器人学
这篇文章先从计算机视觉方向介绍，因为计算机视觉是目前应用最广泛，也最重要的方向，比如我们现在到处都要的刷脸，视频检测，也是未来自动驾驶，机器人的重要基础。不论是无人 汽车 ，还是无人机，自动机器人，想要形成AI智能，并自主进行行动和完成任务，首先需要学习人类一样从外界获取各种信号的反馈，来指导下一步的动作和决策，视觉信号是最直观，最有效，信息量最丰富的信号（语音信号是另一个直观的输入，相应的语音信号处理和识别再单独介绍），所以拥有计算机视觉CV是最基本的需求之一。
但是计算机视觉的获取并不容易，难点不在于如何获取图形，影像信号，并进行数字化，离散化，也不在于视频大数据量的传输，存储和实时处理，真正的难点在于视觉理解，如何像人一样从看到的东西中理解他看到的真正的含义，这是CV的终极目标和努力方向，但是前面的问题也需要逐一解决，所以CV基本包含的一系列的知识步骤，这其中最基础的大学学科知识源于数字电路，数字信号处理，和离散数学，其中进一步也用到信息论，密码学，分布式网络，以及进行视觉理解和认知的机器学习和深度学习等统计学和神经网络的知识。所以需要有一定的计算机理论和数学知识基础为前提。
下面可以简化下，只专注于CV领域，一般我们的学习路径包括：
数字图像处理=》模式识别=》视频编码和识别=》计算机视觉理论=》计算机视觉工具
想要机器看到世界，先要看懂图像：
一、数字图像处理
数字图像处理涉及到的重点知识包括：
（1）数字图像表示
（2）各种图像处理算法（滤镜）
（3）图像抠图
（4）目标检测
（5）图像渲染等
1. 国外电子与通信教材系列：数字图像处理（第四版）
以及matlab的应用实践，matlab是这领域研究的必备工具
2. 数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版）
二、模式识别
模式识别的目标在于通过一系列监督或非监督的算法，来从各种信号中识别出有规律的模式，或者特定的模型，或者进行自动分类等数字信号处理任务，这对于人脸建模，识别，视频目标的识别，运动检测，活体检测都是最基础的算法支持。
常见的模式识别任务包括：分类和识别
常用的模式识别方法偏重于无监督的策略，自动发现和识别信息数据中存在的模式比如，聚类，主成分分析等。
也包括有监督的SVM，以及基于概率的贝叶斯分类器等统计学和机器学习方法。
还是先来经典教材：
1. 模式识别（第四版）（修订版）
2. 模式识别与智能计算 MATLAB技术实现 第4版
这是基于matlab的实现。
3. 模式识别（模式识别与机器学习（第4版））
侧重机器学习的方法与模式识别的结合
三、数字视频处理
（1）视频编解码：针对如何对较大的视频数据进行压缩，便于传输和保存，但是又不损失太多的精度导致视频失真。
主流的视频编解码标准包括MPEG系列，ITU-T系列H.263,H.264,H.265，以及一些商用公司的算法标准。
视频编解码的目标是既保证计算的实时性，又保证较小的信号损失。
（2）视频目标检测：用来从视频实时数据中检测出具有某种特征的物体，并在每一帧中进行跟踪，比如车牌抓拍识别，人脸检测，运动物体检测，人流统计预警等。
（3）视频合成：用于双目视觉或多角度摄像机产生的多角度，甚至全维度的多路视频输入，如何通过对于同一时刻同一目标场景，合成与人眼双目所看的相似的视觉效果，或者形成全息影像的呈现。
简单推荐几本教材。
1. 数字视频处理（原书第2版）
2. 视频编码全角度详解：AVS China、H.264/MPEG-4 PART10、HEVC、VP6、DIRAC、VC-1 [Video Coding Standard]
3. 多媒体技术教程（原书第2版）
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能图像理解看什么书的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～