推薦十本值得一讀的AI書籍（留言送書）

下一次技術革命會是什么？

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)?！?/p>

毫無疑問，人工智能技術的應用與落地已經是未來發(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，學習和了解AI技術，以下好書值得一讀！

深度學習入門：基于Python的理論與實現(xiàn)

譯者：陸宇杰

深度學習真正意義上的入門書

• 日本深度學習入門經典暢銷書，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“花書”，更合適入門

簡介：本書深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數(shù)學知識出發(fā)，帶領讀者從零創(chuàng)建一個經典的深度學習網(wǎng)絡，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網(wǎng)絡的概念、特征等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網(wǎng)絡等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什么加深層可以提高識別精度等“為什么”的問題。

機器學習實戰(zhàn)

譯者：李銳、李鵬、曲亞東、王斌

精心編排的實例，學會機器學習核心算法

• 使用Python闡述機器學習概念
• 介紹并實現(xiàn)機器學習的主流算法
• 面向日常任務的高效實戰(zhàn)內容

簡介：本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經典的監(jiān)督學習算法，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)督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。

Python深度學習（第2版）

作者：[美] 弗朗索瓦·肖萊；譯者：張亮

谷歌公司深度學習科學家?guī)湍銟嫿ㄉ疃葘W習知識體系！

• 深度學習名著重磅升級，涵蓋Transformer架構等開創(chuàng)性進展
• 百萬用戶級深度學習框架Keras之父執(zhí)筆，文字生動、見解深刻
• 不用一個數(shù)學公式，利用直覺自然入門深度學習

簡介：本書由流行深度學習框架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建深度學習知識體系。作者避免使用數(shù)學符號，轉而采用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。
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、時間序列預測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。

Python機器學習基礎教程

譯者：張亮（hysic）

以機器學習算法實踐為重點，使用scikit-learn庫從頭構建機器學習應用

• 機器學習入門書，以Python語言介紹
• 帶你一步步構建機器學習應用
• 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習技術感興趣的初學者展示，自己動手構建機器學習解決方案并非難事！書中重點討論機器學習算法的實踐而不是背后的數(shù)學，全面涵蓋在實踐中實現(xiàn)機器學習算法的所有重要內容，幫助讀者使用Python和scikit-learn庫一步一步構建一個有效的機器學習應用。

一本務實的入門書，零起點上手自然語言處理

• 多個大廠及北大等30多所大學教學用書
• 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)經驗與硬核學術背景，業(yè)內超多大牛推薦
• 學習路徑清晰，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，同時詳細演示生產級成熟代碼，助你真正將自然語言處理應用在生產環(huán)境中。隨著本書的學習，你將從普通程序員晉級為機器學習工程師，最后進化到自然語言處理工程師。

數(shù)據(jù)挖掘導論（完整版）

數(shù)據(jù)挖掘入門讀物，初學者能在最短時間內總覽全局

• 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)計學或數(shù)學背景知識即可學習
• 大量的圖表、綜合示例和豐富的習題，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，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)挖掘研究和應用開發(fā)人員的參考書。

圖神經網(wǎng)絡導論

譯者：李濼秋

用這本小而美的書，輕松構建GNN知識體系

• 綜述流行的GNN框架以及應用場景
• 簡明扼要、系統(tǒng)完整，清華大學劉知遠力作
• 多位AI先鋒學者聯(lián)袂推薦

簡介：圖神經網(wǎng)絡（GNN）是基于深度學習的圖數(shù)據(jù)處理方法，因其卓越的性能而受到廣泛關注。本書首先概述數(shù)學基礎和神經網(wǎng)絡以及圖神經網(wǎng)絡的基本概念，接著介紹不同種類的GNN，包括卷積圖神經網(wǎng)絡、循環(huán)圖神經網(wǎng)絡、圖注意力網(wǎng)絡、圖殘差網(wǎng)絡，以及幾個通用框架。此外，本書還介紹了GNN在結構化場景、非結構化場景和其他場景中的應用。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。

深度學習進階：自然語言處理

譯者：陸宇杰

豆瓣評分9.4暢銷書《深度學習入門》續(xù)作，帶你快速直達自然語言處理領域！

• 內容精煉、簡明易懂，輕松入門
• 不依賴外部庫，使用Python 3從零開始創(chuàng)建深度學習程序，側重原理掌握
• 文字介紹→代碼實現(xiàn)→分析結果→發(fā)現(xiàn)問題→進行改善，學習曲線平緩

簡介：本書是《深度學習入門：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，介紹深度學習中的重要技術。本書語言平實，結合大量示意圖和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，基于深度學習解決自然語言處理相關的各種問題，使讀者在此過程中更深入地理解深度學習中的重要技術。

機器學習：公式推導與代碼實現(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

• 完備的公式推導，解決機器學習的數(shù)學難題
• 基于NumPy與sklearn，介紹26個主流機器學習算法的實現(xiàn)
• 機器學習實驗室”公眾號主理人傾力打造，4萬讀者好評

簡介：作為一門應用型學科，機器學習植根于數(shù)學理論，落地于代碼實現(xiàn)。這就意味著，掌握公式推導和代碼編寫，方能更加深入地理解機器學習算法的內在邏輯和運行機制。
本書在對全部機器學習算法進行分類梳理的基礎之上，分別對監(jiān)督學習單模型、監(jiān)督學習集成模型、無監(jiān)督學習模型、概率模型四個大類共26個經典算法進行了細致的公式推導和代碼實現(xiàn)，旨在幫助機器學習學習者和研究者完整地掌握算法細節(jié)、實現(xiàn)方法以及內在邏輯。

機器學習算法競賽實戰(zhàn)

新手入門好書，內容實在詳盡，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、模型訓練、模型融合的步驟講解競賽流程

簡介：本書是算法競賽領域一本系統(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習、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能相關算法崗位的人閱讀。

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。