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本文目录
人工智能数学教材推荐
01线性代数及其应用（原书第5版）
推荐语：本书是一本优秀的线代教材，给出线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助读者掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。
02概率论基础教程（原书第9版）。推荐语：本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。
国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。
人工智能专业大一需要用电脑吗
人工智能专业大一不需要用电脑。
因为很多的专业在大一的时候，都是学习一些公共基础课程和专业理论知识方面的。书本上的知识概念都可以足够应付大一一学期了，所以一般都是大二才开始配置电脑的，大二才是专业技术课程的学习，这个时候需要电脑了。
3000到4000笔记本电脑可以学人工智能吗
可以。
做人工智能开发，使用Windows、苹果的OS系统，Linux系统都可以，但是通常Win系统笔记本的显卡、硬盘等配置要比苹果本高很多，所以预算不多的小伙伴，还是建议选择Win系统的笔记本吧。
人工智能四大名著
《DeepLearningwithPython》本书自出版以来收到众多好评，因为是Keras作者写的书，所以全书基本围绕着Keras讲深度学习的各种实现，从CNN，RNN到GAN等，偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。这是一本偏实战的书，教你使用Keras快速实现深度学习经典项目。看完这本书，基本能对Keras和深度学习实战有比较初步的掌握了。
《PythonMachineLearning》本书使用了Scikit-Learn和TensorFlow，分别讲解机器学习和深度学习，并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到Web应用。整个知识体系相对更加完善，是一本比较全面的机器学习书籍。
《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn&TensorFlow》本书中文译为《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》。这本书最大的特色从理论上讲就是言简意赅，全书基本上没有太多复杂的数学公式推导，语言通俗易懂，很容易看得懂、看得下去。正本书兼顾理论与实战，是一本非常适合入门和实战的机器学习书籍。
《DeepLearning》又名“花书”。该书由三位大佬IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。相信这本书大部分人入坑深度学习的都知道！
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