推薦十本值得一讀的AI書籍（留言送書）
下一次技術(shù)革命會是什么？
劉潤在2022年《進化的力量》演講中的回答是：
“很可能是第五要素，人工智能駕馭的數(shù)據(jù)。”
毫無疑問，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與落地已經(jīng)是未來發(fā)展的大趨勢，我們很多人都期盼著萬物互聯(lián)、萬物交互的未來世界。
走進人工智能的神奇世界，學(xué)習(xí)和了解AI技術(shù)，以下好書值得一讀！
深度學(xué)習(xí)入門：基于Python的理論與實現(xiàn)
譯者：陸宇杰
深度學(xué)習(xí)真正意義上的入門書
日本深度學(xué)習(xí)入門經(jīng)典暢銷書，熱銷10萬+ 長期位列日亞“人工智能”類圖書榜首 簡明易懂，相比AI圣經(jīng)“花書”，更合適入門
簡介：本書深入淺出地剖析了深度學(xué)習(xí)的原理和相關(guān)技術(shù)。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數(shù)學(xué)知識出發(fā)，帶領(lǐng)讀者從零創(chuàng)建一個經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，使讀者在此過程中逐步理解深度學(xué)習(xí)。書中不僅介紹了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、特征等基礎(chǔ)知識，對誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也有深入講解，此外還介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用，以及為什么加深層可以提高識別精度等“為什么”的問題。
機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
譯者：李銳、李鵬、曲亞東、王斌
精心編排的實例，學(xué)會機器學(xué)習(xí)核心算法
使用Python闡述機器學(xué)習(xí)概念 介紹并實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的主流算法 面向日常任務(wù)的高效實戰(zhàn)內(nèi)容
簡介：本書第一部分主要介紹機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基于樹的回歸算法和分類回歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學(xué)習(xí)算法的一些附屬工具。
Python深度學(xué)習(xí)（第2版）
作者：[美] 弗朗索瓦·肖萊；譯者：張亮
谷歌公司深度學(xué)習(xí)科學(xué)家?guī)湍銟?gòu)建深度學(xué)習(xí)知識體系！
深度學(xué)習(xí)名著重磅升級，涵蓋Transformer架構(gòu)等開創(chuàng)性進展 百萬用戶級深度學(xué)習(xí)框架Keras之父執(zhí)筆，文字生動、見解深刻 不用一個數(shù)學(xué)公式，利用直覺自然入門深度學(xué)習(xí)
簡介：本書由流行深度學(xué)習(xí)框架Keras之父弗朗索瓦·肖萊執(zhí)筆，通過直觀的解釋和豐富的示例幫助你構(gòu)建深度學(xué)習(xí)知識體系。作者避免使用數(shù)學(xué)符號，轉(zhuǎn)而采用Python代碼來解釋深度學(xué)習(xí)的核心思想。
讀完本書后，你將能夠使用Keras解決從計算機視覺到自然語言處理等現(xiàn)實世界的諸多問題，包括圖像分類、圖像分割、時間序列預(yù)測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。
Python機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程
譯者：張亮（hysic）
以機器學(xué)習(xí)算法實踐為重點，使用scikit-learn庫從頭構(gòu)建機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
機器學(xué)習(xí)入門書，以Python語言介紹 帶你一步步構(gòu)建機器學(xué)習(xí)應(yīng)用 scikit-learn庫維護者和核心貢獻者著作
簡介：本書將向所有對機器學(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的初學(xué)者展示，自己動手構(gòu)建機器學(xué)習(xí)解決方案并非難事！書中重點討論機器學(xué)習(xí)算法的實踐而不是背后的數(shù)學(xué)，全面涵蓋在實踐中實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法的所有重要內(nèi)容，幫助讀者使用Python和scikit-learn庫一步一步構(gòu)建一個有效的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。
一本務(wù)實的入門書，零起點上手自然語言處理
多個大廠及北大等30多所大學(xué)教學(xué)用書 圖文并茂，算法、公式、代碼相互印證，Java 與 Python 雙實現(xiàn) 作者兼具一線實戰(zhàn)經(jīng)驗與硬核學(xué)術(shù)背景，業(yè)內(nèi)超多大牛推薦 學(xué)習(xí)路徑清晰，簡單易懂好上手，提供GitHub答疑
簡介：HanLP作者何晗匯集多年經(jīng)驗，從基本概念出發(fā)，逐步介紹中文分詞、詞性標注、命名實體識別、信息抽取、文本聚類、文本分類、句法分析這幾個熱門問題的算法原理與工程實現(xiàn)。書中通過對多種算法的講解，比較了它們的優(yōu)缺點和適用場景，同時詳細演示生產(chǎn)級成熟代碼，助你真正將自然語言處理應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中。隨著本書的學(xué)習(xí)，你將從普通程序員晉級為機器學(xué)習(xí)工程師，最后進化到自然語言處理工程師。
數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摚ㄍ暾妫?span style="display: none;">
數(shù)據(jù)挖掘入門讀物，初學(xué)者能在最短時間內(nèi)總覽全局
利用數(shù)據(jù)挖掘知識解決實際問題 不需要數(shù)據(jù)庫背景，只需要很少的統(tǒng)計學(xué)或數(shù)學(xué)背景知識即可學(xué)習(xí) 大量的圖表、綜合示例和豐富的習(xí)題，聚焦數(shù)據(jù)挖掘的主要概念
簡介：本書全面介紹了數(shù)據(jù)挖掘的理論和方法，旨在為讀者提供將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于實際問題所必需的知識。本書涵蓋五個主題：數(shù)據(jù)、分類、關(guān)聯(lián)分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都包含兩章：前面一章講述基本概念、代表性算法和評估技術(shù)，后面一章較深入地討論高級概念和算法。
本書適合作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生數(shù)據(jù)挖掘課程的教材，同時也可作為數(shù)據(jù)挖掘研究和應(yīng)用開發(fā)人員的參考書。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論
譯者：李濼秋
用這本小而美的書，輕松構(gòu)建GNN知識體系
綜述流行的GNN框架以及應(yīng)用場景 簡明扼要、系統(tǒng)完整，清華大學(xué)劉知遠力作 多位AI先鋒學(xué)者聯(lián)袂推薦
簡介：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是基于深度學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)處理方法，因其卓越的性能而受到廣泛關(guān)注。本書首先概述數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，接著介紹不同種類的GNN，包括卷積圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、圖殘差網(wǎng)絡(luò)，以及幾個通用框架。此外，本書還介紹了GNN在結(jié)構(gòu)化場景、非結(jié)構(gòu)化場景和其他場景中的應(yīng)用。讀完本書，你將對GNN的最新成果和發(fā)展方向有較為透徹的認識。
深度學(xué)習(xí)進階：自然語言處理
譯者：陸宇杰
豆瓣評分9.4暢銷書《深度學(xué)習(xí)入門》續(xù)作，帶你快速直達自然語言處理領(lǐng)域！
內(nèi)容精煉、簡明易懂，輕松入門 不依賴外部庫，使用Python 3從零開始創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)程序，側(cè)重原理掌握 文字介紹→代碼實現(xiàn)→分析結(jié)果→發(fā)現(xiàn)問題→進行改善，學(xué)習(xí)曲線平緩
簡介：本書是《深度學(xué)習(xí)入門：基于Python 的理論與實現(xiàn)》的續(xù)作，圍繞自然語言處理和時序數(shù)據(jù)處理，介紹深度學(xué)習(xí)中的重要技術(shù)。本書語言平實，結(jié)合大量示意圖和Python代碼，按照“提出問題”“思考解決問題的新方法”“加以改善”的流程，基于深度學(xué)習(xí)解決自然語言處理相關(guān)的各種問題，使讀者在此過程中更深入地理解深度學(xué)習(xí)中的重要技術(shù)。
機器學(xué)習(xí)：公式推導(dǎo)與代碼實現(xiàn)
本書由淺入深，既適合新手快速入門，也適合老手夯實基礎(chǔ)
完備的公式推導(dǎo)，解決機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)難題 基于NumPy與sklearn，介紹26個主流機器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn) 機器學(xué)習(xí)實驗室”公眾號主理人傾力打造，4萬讀者好評
簡介：作為一門應(yīng)用型學(xué)科，機器學(xué)習(xí)植根于數(shù)學(xué)理論，落地于代碼實現(xiàn)。這就意味著，掌握公式推導(dǎo)和代碼編寫，方能更加深入地理解機器學(xué)習(xí)算法的內(nèi)在邏輯和運行機制。
本書在對全部機器學(xué)習(xí)算法進行分類梳理的基礎(chǔ)之上，分別對監(jiān)督學(xué)習(xí)單模型、監(jiān)督學(xué)習(xí)集成模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、概率模型四個大類共26個經(jīng)典算法進行了細致的公式推導(dǎo)和代碼實現(xiàn)，旨在幫助機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)者和研究者完整地掌握算法細節(jié)、實現(xiàn)方法以及內(nèi)在邏輯。
機器學(xué)習(xí)算法競賽實戰(zhàn)
新手入門好書，內(nèi)容實在詳盡，實戰(zhàn)仔細！
騰訊廣告算法大賽兩屆冠軍、Kaggle Grandmaster傾力打造 賽題案例來自Kaggle、阿里天池、騰訊廣告算法大賽 按照問題建模、數(shù)據(jù)探索、特征工程、模型訓(xùn)練、模型融合的步驟講解競賽流程
- END -簡介：本書是算法競賽領(lǐng)域一本系統(tǒng)介紹競賽的圖書，書中不僅包含競賽的基本理論知識，還結(jié)合多個方向和案例詳細闡述了競賽中的上分思路和技巧。本書適合從事機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能相關(guān)算法崗位的人閱讀。
最后，為了感謝各位讀者的一直以來的支持，在我們送出總共9本上面介紹的圖書，依然是老規(guī)矩：評論區(qū)留言并點贊數(shù)前9的讀者將直接送書(可以選擇上面介紹的一本書)。
到11月2日22:00截止。