见解深刻的人工智能书籍TOP

人工智能书籍榜

深度学习的数学

[日]涌井良幸
一本书掌握深度学习的数学基础。

动手学深度学习

阿斯顿·张(AstonZhang)
适读人群：本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。　　目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。　　本书面向希望了解深度学习，特别是对实际使用深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。本书不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，读者只需具备基本的数学和编程知识，如基础的线性代数、微分、概率及Python编程知识。本书的附录中提供了书中涉及的主要数学知识，供读者参考。　　本书的英文版DiveintoDeepLearning是加州大学伯克利分校2019年春学期“IntroductiontoDeepLearning”（深度学习导论）课程的教材。截至2019年春学期，本书中的内容已被全球15所知名大学用于教学。本书的学习社区、免费教学资源（课件、教学视频、更多习题等），以及用于本书学习和教学的免费计算资源（仅限学生和老师）的申请方法在本书配套网站zh.d2l.ai上发布。读者在阅读本书的过程中，如果对书中某节内容有疑惑，也可以扫一扫书中对应的二维码寻求帮助。

百面深度学习算法工程师带你去面试

葫芦娃
适读人群：本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。Hulu诚意出品，全面收录135道算法面试题。一线大厂算法工程师合力创作，直击面试要点。从算法与模型到多领域应用，全方位解读深度学习。诚意推荐吴军/《浪潮之巅》《数学之美》作者华先胜/阿里巴巴达摩院人工智能中心主任，IEEEFellow李沐/AWS首席科学家，《动手学深度学习》作者孙茂松/清华大学人工智能研究院常务副院长本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。

智能语音时代：商业竞争、技术创新与虚拟永生

为你解密苹果、谷歌、Facebook、微软等科技巨头的智能语音布局与商业角逐，决胜未来的智能语音核心技术、商业思维和未来趋势。

解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践

魏秀参
全书没有佶屈聱牙的文字、没有艰涩难懂的术语，只有明明白白的道理、由浅入深的论证、清晰流畅的架构。

人工智能基础——数学知识

张晓明
《人工智能基础数学知识》的目标在于拉低机器学习入门的门槛，揭开人工智能理论层面的神秘面纱。《人工智能基础数学知识》假设读者没有深厚的理工背景，完全站在一个迫切想入门人工智能的外行的角度上，力争让每个有兴趣、有热情的读者不会在人工智能的大潮中落伍。《人工智能基础数学知识》结合工程应用场景以及Python代码来解读人工智能背后的数学原理和意义，使读者不仅知其然，还知其所以然，让学习数学不再枯燥。本书中的案例、代码都是通过精心挑选的，读者通过阅读、模仿和实践，可以很快地发现“人工智能”原来如此。

声音体验设计

用大师作品，了解声音及声音体验设计，创造好的设计。

本期书单【见解深刻的人工智能书籍TOP】内容，由书到网运营整理发布。

转载，请注明出处和相关链接：得书网

谢谢合作