入门级学者的计算机书籍精选

计算机书籍榜

《工业机器人》套装

　　《工业机器人实操与应用技巧第2版》适合操作系统RobotWare6.0以上版本的读者。可使您全面掌握ABB工业机器人实操与应用技巧，没有基础也能进入工业机器人行业，提升就业...

深度学习经典教程：深度学习+动手学深度学习（套装共2册）(异步图书出品)

[美]Ian
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。深度学习读者对象：本书对各类读者都有一定的用处，但主要是为两类受众而写的。其中，一类受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生)，包括那些已经开始职业生涯的深度学习和人工智能研究者。另一类受众是没有机器学习或统计背景，但希望能快速地掌握这方面知识，并在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。“花书”深度学习与“沐神”大作双剑合璧，一套书搞定深度学习的基础知识，不仅有理论，更有企业级实战。入门深度学习，选这一套书就够了。“花书”《深度学习》编辑推荐AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。zui后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯，也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。中文版读者可以访问人民邮电出版社异步社区www.epubit.com.cn获取相关信息。《动手学深度学习》编辑推荐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。

《深度学习与图像识别》套装

李鹏
适读人群：1.有一定Python基础的，并且未来想了解或者从事图像识别方面的开发；2.对人工智能，深度学习有兴趣的读者；3.从事计算机视觉相关工作的读者《深度学习与图像识别：原理与实践》（1）三位作者均来自阿里巴巴，由达摩院的资深算法专家领衔，技术积累深厚，业务经验丰富；（2）从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；（3）写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导，深入浅出。《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》1）作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写；2）范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧，全面覆盖；3）案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析；4）内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。《深度实践OCR:基于深度学习的文字识别》（1）作者阵容豪华，由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，海康威视、趣头条等企业的算法专家以及知名场景文本算法作者共同撰写；（2）行业应用和学术理论相结合，既有来自于阿里巴巴本地生活实际应用场景的一线实践经验和方法，又有来自学术前沿的新理论；（3）本书得到了阿里巴巴本地生活、达摩院、旷视科技、字节跳动、狗尾草等知名AI企业或机构的知名AI技术专家的联袂推荐；（4）本书不仅讲解了OCR的组件、方法、算法、实现，而且还介绍了学术界最前沿的文字检测和文字识别方法。

《深度学习的数学》套装

[美]弗朗索瓦·肖莱
适读人群：本套装适合机器学习、深度学习入门及进阶的开发人员。1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100000册。长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，众多五星好评。2.使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。6.相比“花书”，本书更合适入门。对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。——摘自本书译者序一本书掌握深度学习的数学基础知识！结合235幅插图和大量示例基于Excel实践，直击神经网络根本原理1.图文直观穿插235幅插图和大量具体示例讲解，对易错点、重点反复说明，通俗易懂。2.结合Excel实践书中使用Excel进行理论验证，读者可下载随书附带的Excel示例文件，亲自动手操作，直观地体验深度学习。3.只需基础的数学知识适合数学基础薄弱的深度学习初学者阅读，有一定基础的读者也可以通过本书加深理解。《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc.oisChollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的"人工智能热"，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。　　●30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题　　●Keras框架速成的明智之选　　●夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉　　●无须机器学习经验和高等数学背景

《中国人工智能2.0》套装

　　为了给国家人工智能发展提供政策咨询，中国工程院于2015年12月批准启动了“中国人工智能2.0发展战略研究”重大咨询研究项目，该项目得到了原中国工程院两位院长——徐匡迪院士...

《百面机器学习》套装

葫芦娃
人工智能时代程序员不可不读的面试宝典，两本书全面收录200真实算法面试题，直击面试要点。浪潮之巅、数学之美作者吴军、动手学深度学习作者李沐、清华大学孙茂松联袂推荐《百面机器学习算法工程师带你去面试》不可不读的机器学习面试宝典！微软全球执行副总裁、美国工程院院士沈向洋，《浪潮之巅》《数学之美》作者吴军，《计算广告》作者、科大讯飞副总裁刘鹏，联袂推荐！人工智能几起几落，最近这次人工智能浪潮起始于近10年，技术的飞跃发展，带来了应用前suo未有的可能性。未来的几年，是人工智能技术全面普及化的时期，也是算法工程师稀缺的时期。本书旨在帮助对人工智能和机器学习有兴趣的朋友们更加深入地了解这个领域的基本技能，帮助每个软件工程师成为自信的AI实践者，帮助每个数据科学家成为出众的AI研究者。对每个有志进入此领域的工程师来说，本书会为你铺设一条快速通往目标的道路。《百面深度学习算法工程师带你去面试》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。

《IoT最强教科书》套装

[日]伊本贵士
推荐给即将要学习物联网的你！初识IoT介绍物联网的概念以及物联网的作用。采集到的数据的种类和特征具有某种特征的数据，可以通过什么样的传感器和设备采集，通过照片和图解的方式，让读者轻松理解。数据的运用方法列举具体实例对数据的收集方法和数据的运用方法进行说明。构建物联网系统时的要点构建完物联网系统并不意味着结束，应该思考如何运用这个系统，如何改善这个系统。整个物联网系统的安全问题连接众多的设备，获取各种各样的数据，这其中涉及到的安全问题，必须通盘考虑。从设备到数据管理，讲解必要的安全知识。IoT商业系统的服务通过具体事例介绍IoT系统可以做什么，可以实现什么样的商业模型，以及这项服务需要的费用。

《深度学习》套装

《Keras深度学习》“基础知识算法原理经典案例”，从全连接网络到复杂模型，从数据清洗到翻译模型，一本书轻松搞定Keras。本书适合读者：人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员本书特色：1.入门门槛低，内容安排符合学习规律从搭建环境学起——不同环境下相关软件和工具的下载和安装——深度学习基础理论——最后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难，逐步深入，适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。2.注重新手友好性，理论结合实践作者以学生的视角，将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累，让新手更容易上手。在具体介绍过程中给出短小精悍的示例，让读者能边学习边实践，缩短新手与老手之间的差距。3.技术面广泛，注意技巧丰富本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种主流数据分析工具、卷积神经网络、序列处理、函数式API及应用、Keras在深度生成式模型中的应用等。包括5个综合实战案例，所选案例涉猎广泛而丰富，既有计算机视觉领域的图像分类问题的经典案例，也有基于神经网络的翻译系统实战。在代码示例中，不仅仅包含了模型构建和设计的核心思想，同时也兼顾了新手容易犯错的细节展示。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》讲解细：沿着需求→算法→代码实现的思路，适合各类读者图示多：全书200多张图片，助你快速理解算法核心案例全：将近80个代码案例，可以拿来就用涉及广：囊括神经网络、深度强化学习、可视化、加速计算等内容《PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）》一本强调实用性，注重读者实践的PyTorch深度学习。配套源代码文件及售后读者QQ群，与作者在线交流学习。内容详尽：全书内容全面且详尽，涉及到PyTorch深度学习的各个方面由浅入深：整书模型又简单到复杂，训练从CPU计算拓展到GPU计算提供程序：每个案例都提供Notebook程序，方便读者运行配套视频：配备二维码扫码看视频讲解，零基础也能轻松入门快速掌握案例实战：侧重于经典实战案例应用，让理论趋于实践。

《机器学习》套装

周志华
　　"《机器学习》　　内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。击败AlphaGo的武林秘籍，赢得人机大战的必由之路：人工智能大牛周志华教授巨著，全面揭开机器学习的奥秘。　　《深入浅出Python机器学习》　　人工智能，火了！计算机是由程序驱动的，人工智能不过是一些特殊的算法。只要你有一些程序设计语言的基础，跟随本书，你也能进入人工智能的世界，成为一名人工智能应用的开发者。　　"

机器学习实战

（法）奥雷利安•杰龙（AurélienGéron）
适读人群：1、机器学习、深度学习从业者；2、机器学习或者深度学习算法工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对机器学习和Scikit-Learn、Keras、TensorFlow感兴趣的人员1）“美亚”人工智能图书畅销榜首图书，基于TensorFlow2和Scikit-Learn的新版本全面升级；2）Keras之父和TensorFlow移动端负责人鼎力推荐；3）从实践出发，通过具体的示例、较少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具；4）实用性强。没有太多复杂的数学公式推导，每章都附有练习题和代码，可以帮助你应用所学的知识。

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