2017年最熱的關(guān)鍵詞 屬于人工智能 、深度學(xué)習(xí).何時才能實現(xiàn)真正的AI（強AI或人工通用智能，簡稱AGI）？真正的AI必須像人類一樣完成學(xué)前班、小學(xué)一年級、二年級等一系列學(xué)習(xí)過程，一直到大學(xué)畢業(yè)，然后應(yīng)聘計算機程序員崗位，像人類軟件開發(fā)人員一樣編寫程序。接著，心滿意足的雇主就能成百上千地克隆經(jīng)驗豐富的AI程序員了。最終，智能機器人將完成我們允許其完成的所有工作。
AI機器人的智商應(yīng)該達到多少？人類智商的100～150、1000、百萬還是十億？這是一個大問題。一旦我們可以創(chuàng)造AI機器人，就應(yīng)該能夠設(shè)定它們的智商水平。高智商AI機器人必定會將人類視為“聰明的猴子”，它們居然利用頗為有限的生物智能創(chuàng)造了奇跡。未來的幾年將繼續(xù)是人工智能的時代，現(xiàn)在入行人工智能，這些暢銷圖書不可錯過。
《深度學(xué)習(xí) [deep learning]》
Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛）
Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）
Aaron Courville（亞倫·庫維爾）箸
AI圣經(jīng)！深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典暢銷書！長期位居美國亞馬遜AI和機器學(xué)習(xí)類圖書榜首！所有數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)從業(yè)者的必讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國內(nèi)外眾多專家推薦！
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學(xué)習(xí)經(jīng)驗和理解世界。因為計算機能夠從經(jīng)驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構(gòu)造簡單的概念來學(xué)習(xí)復(fù)雜的概念，而這些分層的圖結(jié)構(gòu)將具有很深的層次。本書會介紹深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的許多主題。
本書囊括了數(shù)學(xué)及相關(guān)概念的背景知識，包括線性代數(shù)、概率論、信息論、數(shù)值優(yōu)化以及機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)內(nèi)容。同時，它還介紹了工業(yè)界中實踐者用到的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、正則化、優(yōu)化算法、卷積網(wǎng)絡(luò)、序列建模和實踐方法等，并且調(diào)研了諸如自然語言處理、語音識別、計算機視覺、在線推薦系統(tǒng)、生物信息學(xué)以及視頻游戲方面的應(yīng)用。最后，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數(shù)、近似推斷以及深度生成模型。
《TensorFlow技術(shù)解析與實戰(zhàn)》
李嘉璇 箸
領(lǐng)導(dǎo)“谷歌大腦”的工程師Jeff Dean發(fā)來寄語；李航、余凱等人工智能領(lǐng)域?qū)＜覂A力推薦； 基于TensorFlow 1.1，包攬TensorFlow的新特性； 技術(shù)內(nèi)容全面，實戰(zhàn)案例豐富，視野廣闊；人臉識別、語音識別、圖像和語音相結(jié)合等熱點一應(yīng)俱全
TensorFlow是深度學(xué)習(xí)的流行框架之一，極適合新手入門。谷歌公司正致力于建立一個相關(guān)軟件和機器學(xué)習(xí)模型的開源生態(tài)系統(tǒng)，這是人工智能發(fā)展的技術(shù)風(fēng)口。
本書基于TensorFlow1.1版本，深入TensorFlow基礎(chǔ)原理、設(shè)計理念、編程模型、源碼分析和模型構(gòu)建、工業(yè)界應(yīng)用、大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練等。全書分為基礎(chǔ)篇、實戰(zhàn)篇和提高篇三部分。
《TensorFlow機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)》
Rodolfo Bonnin 箸
本書是介紹如何在產(chǎn)品中使用TensorFlow的實用教程。本書介紹了可以使用TensorFlow的多種情況， 并通過真實世界的項目， 向讀者展示了如何使用TensorFlow。本書還講解了在實際環(huán)境中使用TensorFlow的創(chuàng)新方法。
本書主要介紹第二代機器學(xué)習(xí)與數(shù)值計算，提供了訓(xùn)練模型、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及使用各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的項目，以此來講解TensorFlow的應(yīng)用領(lǐng)域，還討論如何使用TensorFlow計算復(fù)雜數(shù)值。
《Python機器學(xué)習(xí)實踐指南》
Alexander T. Combs 箸
機器學(xué)習(xí)正在迅速成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型世界的一個bi備模塊。許多不同的領(lǐng)域，如機器人、醫(yī)學(xué)、零售和出版等，都需要依賴這門技術(shù)。通過閱讀 Python機器學(xué)習(xí)實踐指南 ，你將學(xué)習(xí)如何一步步構(gòu)建真實的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。
Python機器學(xué)習(xí)實踐指南 以通俗易懂，簡潔明了的方式，教你如何使用機器學(xué)習(xí)來收集、分析并操作大量的數(shù)據(jù)。通過易于理解的項目，本書講解如何處理各種類型的數(shù)據(jù)、如何以及何時應(yīng)用不同的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。本書中的每個項目都同時提供了教學(xué)和實踐，你將學(xué)習(xí)如何使用聚類技術(shù)來發(fā)現(xiàn)低價的機票，以及如何使用線性回歸找到一間便宜的公寓 。
Python機器學(xué)習(xí)實踐指南 適合的讀者包括了解數(shù)據(jù)科學(xué)的Python程序員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、架構(gòu)師，以及想要構(gòu)建完整的、基于Python的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人們。
《Python機器學(xué)習(xí) 預(yù)測分析核心算法》
Michael Bowles（鮑爾斯）著
機器學(xué)習(xí)關(guān)注于預(yù)測，其核心是一種基于數(shù)學(xué)和算法的技術(shù)，要掌握該技術(shù)，需要對數(shù)學(xué)及統(tǒng)計概念有深入理解，能夠熟練使用R 語言或者其他編程語言。
本書通過集中介紹兩類可以進行有效預(yù)測的機器學(xué)習(xí)算法，展示了如何使用Python 編程語言完成機器學(xué)習(xí)任務(wù)，從而降低機器學(xué)習(xí)難度，使機器學(xué)習(xí)能夠被更廣泛的人群掌握。
作者利用多年的機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗帶領(lǐng)讀者設(shè)計、構(gòu)建并實現(xiàn)自己的機器學(xué)習(xí)方案。本書盡可能地用簡單的術(shù)語來介紹算法，避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，同時提供了示例代碼幫助讀者迅速上手。讀者會很快深入了解模型構(gòu)建背后的原理，不論簡單問題還是復(fù)雜問題，讀者都可以學(xué)會如何找到問題的解決算法。書中詳細的示例，給出了具體的可修改的代碼，展示了機器學(xué)習(xí)機理，涵蓋了線性回歸和集成方法，幫助理解使用機器學(xué)習(xí)方法的基本流程。
《深度學(xué)習(xí)精要（基于R語言）》
Joshua F. Wiley（威利） 著
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，其基礎(chǔ)是一組試圖使用模型架構(gòu)建立高水平抽象模型的算法。本書結(jié)合R語言介紹深度學(xué)習(xí)軟件包H2O，幫助讀者理解深度學(xué)習(xí)的概念。本書從在R中設(shè)置可獲取的重要深度學(xué)習(xí)包開始，接著轉(zhuǎn)向建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測和深度預(yù)測等模型，所有這些模型都由實際案例的輔助來實現(xiàn)。成功安裝了H2O軟件包后，你將學(xué)習(xí)預(yù)測算法。隨后本書會解釋諸如過擬合數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)以及深度預(yù)測模型等概念。最后，本書會介紹設(shè)計調(diào)參和優(yōu)化模型的概念。
本書適合那些胸懷大志的數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們精通R語言數(shù)據(jù)科學(xué)概念，并希望可以使用R中的包進一步探索深度學(xué)習(xí)范式。讀者需要對R語言具備基礎(chǔ)的理解，并熟悉統(tǒng)計算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。
《機器學(xué)習(xí)實踐應(yīng)用》
李博 著
人工智能，觸手可及，讓數(shù)據(jù)起舞，用算法擴展業(yè)務(wù)邊界 。阿里機器學(xué)習(xí)專家力作，實戰(zhàn)經(jīng)驗分享 。
這是一本難得的面向機器學(xué)習(xí)愛好者的入門級教程，本書涉及機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論和深度學(xué)習(xí)等相關(guān)內(nèi)容，內(nèi)容深入淺出。更加難能可貴的是，本書基于阿里云機器學(xué)習(xí)平臺，針對7個具體的業(yè)務(wù)場景，搭建了完整的解決方案，給讀者帶來第一手的實戰(zhàn)演練經(jīng)驗。——阿里云資深專家 褚崴
機器學(xué)習(xí)算法正在逐漸滲透到數(shù)據(jù)化運營的各個方面，算法和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合可以大幅度地提高業(yè)務(wù)效率、降低成本。本書以算法的業(yè)務(wù)應(yīng)用作為切入點，包含大量的案例說明，非常適合讀者快速入門�！⒗镌聘呒墝＜� 陳鵬宇
《人工智能時代》
Kalman Toth（托斯） 著
對于人類來說，人工智能有著廣闊的前景，同時也充滿挑戰(zhàn)。
人工智能時代，人類將面臨哪些改變和困惑？
人工智能的發(fā)展將會給人類社會帶來哪些沖擊和影響？
當(dāng)所有的工作都由超級智能機器人來完成時，預(yù)示著我們進入了一個不勞社會。機器是否會完全取代人類？
但是，人類如何以150的智商控制百萬智商的人工智能？
本書圍繞人工智能的歷史、發(fā)展和應(yīng)用，展開廣泛的討論和介紹，為讀者解開心中關(guān)于人工智能的種種疑問。
翻開本書，了解人工智能是什么，以及人工智能將會怎樣影響我們的生活和未來！
《數(shù)據(jù)科學(xué)家訪談錄》
Carl Shan（單研）William Chen（陳子蔚） Henry Wang（汪強明）
Max Song（宋邁思）著
在本書中，你將會看到作者對25位出眾的數(shù)據(jù)科學(xué)家的訪談，他們來自于不同的背景、學(xué)科和行業(yè)。 作者既采訪了Facebook、Linkedin和Intuit等公司的專家，也采訪了Uber、Airbnb、Palantir、Mattermark、Quora、Square和Khan Academy等快速成長的初創(chuàng)公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家。
其中的一些數(shù)據(jù)科學(xué)家，例如DJ Patil和Hillary Mason，是將這一領(lǐng)域開拓發(fā)展到如今這樣的世界知名人士；另一些人，例如Clare Corthell，則是正在冉冉升起的數(shù)據(jù)科學(xué)新星。 本書提供了直觀而深入的采訪，展示了每一位數(shù)據(jù)科學(xué)家的生活經(jīng)歷，從他們離開學(xué)術(shù)界開始，到一步步成長為數(shù)據(jù)科學(xué)界的翹楚，以及他們在這個過程中學(xué)到的有價值的東西。
本書適合有志于成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的人、正在從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人、數(shù)據(jù)科學(xué)團隊的領(lǐng)導(dǎo)、企業(yè)家以及商業(yè)人士參考，也適合對數(shù)據(jù)感興趣的讀者閱讀。
《Python貝葉斯分析》
Osvaldo Martin（奧斯瓦爾多·馬丁） 著
本書介紹了貝葉斯統(tǒng)計中的主要概念，以及將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析的方法。本書采用編程計算的實用方法介紹了貝葉斯建模的基礎(chǔ)，使用一些手工構(gòu)造的數(shù)據(jù)和一部分簡單的真實數(shù)據(jù)來解釋和探索貝葉斯框架中的核心概念，然后在本書涉及的模型中，抽象出了線性模型用于解決回歸和分類問題，此外還詳細解釋了混合模型和分層模型，并單獨用一章討論了如何做模型選擇，還簡單介紹了非參模型和高斯過程。
本書所有的貝葉斯模型都用PyMC3實現(xiàn)。PyMC3是一個用于概率編程的Python庫，其許多特性都在書中有介紹。在本書和PyMC3的幫助下，讀者將學(xué)會實現(xiàn)、檢查和擴展貝葉斯統(tǒng)計模型，從而解決一系列數(shù)據(jù)分析的問題。
《Python程序設(shè)計 第3版》
John Zelle（策勒） 著
Python之父作序推薦，本書以Python語言為工具教授計算機程序設(shè)計。強調(diào)解決問題、設(shè)計和編程是計算機科學(xué)的核心技能。本書特色鮮明、示例生動有趣、內(nèi)容易讀易學(xué)，適合Python入門程序員閱讀，也適合高校計算機專業(yè)的教師和學(xué)生參考。
本書具有以下特點：
● 廣泛使用計算機圖形學(xué)——本書提供一個簡單的圖形軟件包graphics.py作為示例。
● 生動有趣的例子——本書包含了完整的編程示例來解決實際問題。
● 親切自然的行文——以自然的敘事風(fēng)格介紹了重要的計算機科學(xué)概念。
● 靈活的螺旋式學(xué)習(xí)過程——簡單地呈現(xiàn)概念，逐漸介紹新的思想，章節(jié)末加以鞏固強化。
● 時機恰好地介紹對象——本書既不是嚴格的“早講對象”，也不是“晚講對象”，而是在命令式編程的基礎(chǔ)上簡要地介紹了對象概念。
● 提供豐富的教學(xué)素材——提供了大量的章末習(xí)題。還提供代碼示例和教學(xué)PPT下載。
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