PTT數位生活區 / Programming

[請益] 較為推薦的人工智慧中文學習資源？

看板Programming作者 (Arthow Eshes)時間13年前 (2012/03/03 06:31), 編輯推噓4(4推 0噓 50→)
留言54則, 5人參與, 最新討論串1/1
在PTT沒看到討論人工智慧的板orz|| 想請教一下，在中文圈（不論繁簡）， 有沒有各位比較推薦的，關於人工智慧的學習資源呢？ 書籍推薦也歡迎，因為最近不才我想開始學著接觸這方面的演算。 先謝過各位<(_ _)> -- ● 89 m 9/14 david21911 ◇ 你真是AV神人! 鴻雁往返 (R)回信 (x)站內轉寄 (y)回群組信 (d/D)刪信 (^P)寄發新信 (←/q)離開 稱號：AV神人 耐力+30, 魔法+30, 意志+30, 野生動物訓練成功機率+50% 生命-40, 智力-40, 防禦-10, 保護-25, 女性NPC好感度變化 [請問] 獲得這種稱號該如何處理... http://www.plurk.com/Arsho_Enn -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 125.233.152.212
推
03/03 10:42, , 1F
我推薦：
03/03 10:42, 1F
→
03/03 13:38, , 2F
看來是沒東西的意思嗎orz||
03/03 13:38, 2F
→
03/03 13:38, , 3F
那英文書也可以，有推薦的嗎?
03/03 13:38, 3F
推
03/03 22:59, , 4F
對啊,真的是沒什麼好推荐的. 我曾經看過早期
03/03 22:59, 4F
→
03/03 22:59, , 5F
國內的中文著作,有關專家系統的,他連邏輯式
03/03 22:59, 5F
→
03/03 23:00, , 6F
全都用中文書寫,看得超昏.
03/03 23:00, 6F
→
03/04 13:03, , 7F
囧
03/04 13:03, 7F
→
03/04 13:04, , 8F
雖然沒有結果，不過也謝謝y大讓我避免踩雷囧
03/04 13:04, 8F
→
03/05 20:26, , 9F
隨便找本中文書看就可以了，不用怕舊...
03/05 20:26, 9F
→
03/05 20:27, , 10F
因為……人工智慧這十年來也沒太多進展 XD
03/05 20:27, 10F
→
03/05 22:29, , 11F
哦......
03/05 22:29, 11F
→
03/05 22:29, , 12F
因為對機器學習滿有興趣的@@
03/05 22:29, 12F
推
03/06 02:14, , 13F
那就svm,rvm,rbm,boosting,random-forest
03/06 02:14, 13F
→
03/06 02:15, , 14F
加上reinforcement learning 大概就可以@@
03/06 02:15, 14F
→
03/06 02:15, , 15F
google一下,直接看論文,但不要看針對特定
03/06 02:15, 15F
→
03/06 02:16, , 16F
主題的,看所謂的survey paper,比較全面
03/06 02:16, 16F
→
03/06 12:39, , 17F
如果你要找 Machine Learning 的資料,英
03/06 12:39, 17F
→
03/06 12:39, , 18F
文的資料很多，不過數學底子要不錯 :)
03/06 12:39, 18F
→
03/06 13:17, , 19F
好，謝謝各位前輩@@!
03/06 13:17, 19F
推
03/06 21:20, , 20F
Artificial Intelligence : a Modern
03/06 21:20, 20F
→
03/06 21:20, , 21F
Approach
03/06 21:20, 21F
→
03/06 21:34, , 22F
沒錯,推樓上這本
03/06 21:34, 22F
→
03/06 22:30, , 23F
很遺憾,如果目標是要學 machine learning
03/06 22:30, 23F
→
03/06 22:31, , 24F
那並不推薦AIMA,AIMA不錯,但是剛好..
03/06 22:31, 24F
→
03/06 22:31, , 25F
AIMA 在 ML 的部份寫的並不好...
03/06 22:31, 25F
→
03/06 22:37, , 26F
老實說還是看paper或是大學的授課教材..
03/06 22:37, 26F
→
03/06 22:59, , 27F
這道理應該不難理解. 資訊概論書本中的C++
03/06 22:59, 27F
→
03/06 22:59, , 28F
章節應該也不會寫得夠好
03/06 22:59, 28F
→
03/06 23:00, , 29F
不,我是說真的,我自己唸人工智慧,主攻ML
03/06 23:00, 29F
→
03/06 23:00, , 30F
AIMA中文版是我學長翻譯的,如果你是這個領
03/06 23:00, 30F
→
03/06 23:01, , 31F
域且有一定程度,你會知道我講的很中肯
03/06 23:01, 31F
→
03/06 23:01, , 32F
AIMA的長處在於searching跟planning
03/06 23:01, 32F
→
03/06 23:01, , 33F
這兩個子領域寫的好,但是ML確實不好
03/06 23:01, 33F
→
03/06 23:02, , 34F
真的要推薦的話,看Stanford的教材比較好
03/06 23:02, 34F
→
03/06 23:03, , 35F
看完以後就有足夠的程度可以看paper
03/06 23:03, 35F
→
03/06 23:03, , 36F
AIMA上面ML的東西不僅少、也很舊..
03/06 23:03, 36F
→
03/06 23:03, , 37F
請不要浪費時間... @@
03/06 23:03, 37F
→
03/06 23:56, , 38F
你沒看懂我的意思. 我意思是,AI是一個總類.
03/06 23:56, 38F
→
03/06 23:57, , 39F
閱讀不同類別需要的投入目標自然不同.
03/06 23:57, 39F
→
03/07 10:12, , 40F
我的意思就是說:即使在總類書裡，AIMA的ML
03/07 10:12, 40F
→
03/07 10:13, , 41F
也是寫的不好得,不但內容少,也不容易看懂
03/07 10:13, 41F
→
03/07 10:14, , 42F
算了-_-反正不是你要讀,但別人請不要讀
03/07 10:14, 42F
→
03/07 16:44, , 43F
我認同 yoco315 講的:) AIMA的ML太舊
03/07 16:44, 43F
→
03/07 16:45, , 44F
如果原PO數學底子很夠,那我會推Bishop的
03/07 16:45, 44F
→
03/07 16:46, , 45F
PRML.這本書寫的非常好, but...這不是給
03/07 16:46, 45F
→
03/07 16:46, , 46F
初學者看的,雖然很多ML課程會拿這本當教
03/07 16:46, 46F
→
03/07 16:47, , 47F
科書.
03/07 16:47, 47F
→
03/07 16:53, , 48F
我也認同yoco315講的,如果原PO已經鎖定ML
03/07 16:53, 48F
→
03/07 16:54, , 49F
那也不用花時間去看AIMA了.ML雖然歸類在
03/07 16:54, 49F
→
03/07 16:54, , 50F
AI下,但是跟search,planning這些差非常多
03/07 16:54, 50F
→
03/07 16:54, , 51F
不如先去把linear algebra,機率統計多花
03/07 16:54, 51F
→
03/07 16:55, , 52F
時間去加強. 因為ML會用到非常多,比較
03/07 16:55, 52F
→
03/07 16:56, , 53F
advanced的ML,會讓你感覺在念數學 :)
03/07 16:56, 53F
→
03/07 17:19, , 54F
(筆記)
03/07 17:19, 54F
‣ 更多 Hevak 的文章
文章代碼(AID): #1FKKf0pG (Programming)
Programming 近期熱門文章
更多 近期熱門文章 >>
PTT數位生活區 即時熱門文章
更多 即時熱門文章 >>
‣ 更多 Hevak 的文章
文章代碼(AID): #1FKKf0pG (Programming)