机器学习与人工智能资源导引

相关国际会议等级分类列表
*AREA: Artificial Intelligence and Related Subjects*

*Rank 1:*

*AAAI: *American Association for AI National Conference

*IJCAI:* International Joint Conference on AI

*UAI: *Conference on Uncertainty in AI

*ICML:* International Conference on Machine Learning

*NIPS:* Neural Information Processing Systems

*Rank 2:*

*AID: *International Conference on AI in Design

*ECAI: *European Conference on AI

*IAAI:* Innovative Applications in AI

*ECML:* European Conf on Machine Learning

*ICNN/IJCNN: *Intl (Joint) Conference on Neural Networks

*ICPR: *Intl Conf on Pattern Recognition

*ICDAR: *International Conference on Document Analysis and Recognition

*CVPR*:

*Rank 3:*

*PRICAI:* Pacific Rim Intl Conf on AI

*AAI: *Australian National Conf on AI

*AI*IA: *Congress of the Italian Assoc for AI

*ANNIE: *Artificial Neural Networks in Engineering

*ANZIIS:* Australian/NZ Conf on Intelligent Inf. Systems

*CAIA: *Conf on AI for Applications

*CAAI: *Canadian Artificial Intelligence Conference

*ASADM: *Chicago ASA Data Mining Conf: A Hard Look at DM

*ICMS:* International Conference on Multi-agent Systems

*ASC: *Intl Conf on AI and Soft Computing

*AREA: Data Mining, KDD and Data Bases*

*Rank 1:*

*SIGKDD: *ACM Special Interest Group Conf on Knowledge Discovery in Data and
Data Mining

*SIGMOD: *ACM Special Interest Group Conf on Management Of Data

*PODS:* ACM SIGMOD Conf on Principles of DB Systems

*VLDB: *Very Large Data Bases

*ICDE: *Intl Conf on Data Engineering

*ICDM:* IEEE International Conference on Data Mining

*Rank 2:*

*PKDD: *Intl. Conf. on* *Principles and Practice of Knowledge Discovery in
Database

*PAKDD:* Pacific-Asia Conf on Knowledge Discovery & Data Mining

*SSD: *Intl Symp on Large Spatial Databases

*DEXA: *Database and Expert System Applications

*FODO:* Intl Conf on Foundation on Data Organization

*EDBT: *Extending DB Technology

*DOOD: *Deductive and Object-Oriented Databases

*DASFAA: *Database Systems for Advanced Applications

*CIKM: *Intl. Conf on Information and Knowledge Management

*SSDBM: *Intl Conf on Scientific and Statistical DB Mgmt

*Rank 3:*

*COMAD: *Intl Conf on Management of Data

*BNCOD: *British National Conference on Databases

*ADC: *Australasian Database Conference

*ADBIS: *Symposium on Advances in DB and Information Systems

*DaWaK* - Data Warehousing and Knowledge Discovery

*IDEAS *- International Database Engineering and Application Symposium

*Others:*

*NDB* - National Database Conference (China)

*KDDMBD* - Knowledge Discovery and Data Mining in Biological Databases
Meeting

*IDC(W)* - International Database Conference (HK CS)

*WebDB* - International Workshop on the Web and Databases

*SBBD: *Brazilian Symposium on Databases

*W2GIS* - International Workshop on Web and Wireless *Geographical
Information Systems*

*DOLAP* - International Workshop on Data Warehousing and OLAP

2008/9/9 pongba

> 人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现（特别地，数据挖掘）、信息检索 这些无疑是 CS
> 领域最好玩的分支了（也是互相紧密联系的），也是最近我关注得比较多的领域。
> 打算集这里的牛人们之力，整理一个资源导引，不仅包括经典书籍，还有期刊，名人，Website 等网络资源，整理完了建一个页面保存起来（供瞻仰:P
> ）:-)

> 我先列几个吧，比较初级和经典的，肯定有许多遗漏，请大家补充：

> 书籍：
> 1. 入门好书《Programming Collective Intelligence》，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P
> 2. Peter Norvig 的 《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典），上次讨论中 Shenli
> 使我开始看这本书了，建议有选择的看，部头还是太大了，比如我先看里面的概率推理部分的。
> 3. 《The Elements of Statistical Learning》，数学性比较强，可以做参考了。
> 4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然语言处理领域公认经典。
> 5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，华裔科学家写的书，相当深入浅出。
> 6. 《Managing Gigabytes》，信息检索经典。
> 7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，参考书吧，比较深。

> 相关数学基础（参考，不是拿来通读的）：
> 《矩阵分析》，Roger Horn。矩阵分析领域无争议的经典。
> 《概率论及其应用》，威廉·费勒。也是极牛的书。
> __ 哪位补充一本基本的线性代数的？
> 《Nonlinear Programming, 2nd》非线性规划的参考书。
> 《Convex Optimization》凸优化的参考书。

> 工具：
> 1. Weka （或知识发现大奖的数据挖掘开源工具集，非常华丽）

> Wikipedia：
> 这个可以不用列了，直接去上面一搜，反正到处都是超链接。

> 牛人：
> 这个要列表里面的 Ph.D 大大们群策群力来完成了。

> 期刊：
> 同上。

> P.S. 与认知科学交叉的一些资料请参考上次的一个帖子
> 。

《人工智能》课程参考文献

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相关概念

人工智能相关概念





学科范畴

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

涉及学科

哲学和认知科学
数学
心理学
计算机科学
控制论
不定性论

研究范畴

自然语言处理
知识表现
智能搜索
推理
规划
机器学习
知识获取
感知问题
模式识别
逻辑程序设计
软计算
不精确和不确定的管理
人工生命
神经网络
复杂系统
遗传算法

应用领域

智能控制
机器人学
语言和图像理解
遗传编程

实际应用

机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。

Index

http://hbduan.buaa.edu.cn/web_links/WhatsNew.htm
定性推理方法