大家好，今天来为大家分享人工智能在新闻出版领域应用场景的一些知识点，和人工智能四大名著的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

一、人工智能四大名著

1、《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。

2、《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。

3、《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。

4、《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！

二、人工智能最经典书籍

本书从技术、产业和商业三个角度向读者介绍了当今人工智能的发展状况，让人工智能从历史和数学公式中走到读者身边，成为读者探索产业发展脉络的指南。通过追问人工智能的技术细节，记录下发生在人们身边的人工智能产业跃迁，关注人工智能带来的变革。

2、Tensorflow实战google深度学习框架第2版

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

《智能问答与深度学习》面向在校学生或计算机软件从业人员，由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识，还简述了信息论、人工智能等的发展过程。

在人工智能的高门槛前建立了多级容易跨越的台阶，提供比较平滑的学习路线，极大地降低了读者的学习难度，从深度学习的数学基础讲起，再重点剖析神经网络的原理与深度学习算法，详解机器视觉、自然语言处理、生成对抗网络等领域的13个应用案例。

5、【套装3本】人工智能入门python书籍

Python神经网络编程+Python机器学习+Python编程从入门到实践

关于人工智能在新闻出版领域应用场景的内容到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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