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《Python神经网络编程》 | [英]塔里克·拉希德(TariqRashid) | 中国工信部出版社 | 入门强推,非常清晰的描述基于神经网络的人工智能基本原理,入门必看书目 |
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《统计学习方法》 | 李航 | 清华大学出版社 | 人工智能必备数学基础,需要一定的数学知识(一般来说高数足以) |
《机器学习》又名”西瓜书“ | 周志华 | 清华大学出版社 | 入门人工智能的必备书籍,机器学习是人工智能的基础,机器学习的学习有两种途径,一种是吴恩达的视频,一种是周教授的西瓜书 |
《深度学习》又名”花书“ | [美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔 | 人民邮电出版社 | 人工智能进阶版读书,人工智能领域”圣经“,涵盖当今所有人工智能的基本原理,包括图像、语音、大模型、多模态等等,人工智能专业人士桌前必备书籍之一 |
《神经网络与机器学习》 | [加] Simon Haykin | 机械工业出版社 | 我没看过,网上推荐的,从目录来看,也是从机器学习角度来描述人工智能的进阶书籍 |
动手学深度学习(PyTorch版) | 阿斯顿·张(Aston Zhang) / 李沐(Mu Li) / [美] 扎卡里·C. 立顿(Zachary C. Lipton) / [德] 亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola) | 人民邮电出版社 | 非常详细的工具书,从环境搭建、到第一行代码再到完成的project,就算事先没有理论基础,也可照着本书一步步理解一步步做,是零基础必备工具书之一 |
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Python深度学习:基于PyTorch | 吴茂贵 / 郁明敏 / 杨本法 / 李涛 / 张粤磊 | 机械工业出版社 | 也算比较基础的一本书,从Numpy开始讲深度学习里面的数据结构,介绍了深度学习领域中常见的比如可视化操作,后面介绍了各种神经网络,是一本可以随时查阅的代码工具书 |
深入浅出PyTorch――从模型到源码 | 张校捷 | 电子工业出版社 | 功能和上一本差不多,可以互相补充 |
机器学习实战 (原书第2版) | [法] Aurélien Géron | 机械工业出版社 | 全书一般再讲机器学习,一般在讲机器学习,对两者都有学习需求的,可以参考 |
TensorFlow技术解析与实战 | 李嘉璇 | 人民邮电出版社 | 基于TensorFlow的深度学习工具书,亮点在于包括了一些移动端Web应用的构建,有需要应用部署层面的可以参考 |
数字图像处理 | [美]冈萨雷斯 | 电子工业出版社 | 图像处理相关必读书、专业教材、必备桌前书、涵盖基本图像处理的原理,是做图像相关的同学必不可少的书籍 |
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Python图像处理实战 | [印度] 桑迪潘·戴伊 | 人民邮电出版社 | 实践类书籍,从Python 角度来教你码代码,实用性书籍 |
深度学习技术 : 图像处理入门 | [中]杨培文 / [中]胡博强 | 清华大学出版社 | 从机器学习、图像处理的基本概念入手,逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。亮点是最后通过一个实战案例,介绍如何将模型放入 iOS 程序,制作相应的人工智能手机App |
GPU高性能编程CUDA实战 | Jason Sanders / Edward Kandrot | 机械工业出版社 | CUDA 工具书 |
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CUDA 编程:基础与实践 | 樊哲勇 | 清华大学出版社 | CUDA 工具书 |
CUDA并行程序设计:GPU编程指南 | (美)Shane Cook | 机械工业出版社 | CUDA 工具书 |
CUDA C编程权威指南 | 程润伟 / Max Grossman / Ty McKercher | 机械工业出版社 | CUDA 工具书 |
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