【可下载！】人工智能必读书籍推荐！被多所名校纳入教材首选
更新时间：2020-09-07
不少小伙伴们都有想转行去做AI算法岗位，但是面对AI行业资料种类太多，需要有所取舍。
AI学习不仅仅在于模型掌握了多少，更多的在于你的算法分析和设计能力、工程实践能力、算法模型的优化能力
01.
Artificial Intelligence A Modern Approach人工智能—一种现代方法
02.
深度学习Deep Learning
结合Python，Keras和TensorFlow的功能来构建深度学习模型，
用于对象检测，图像分类，相似性学习，图像字幕等
人工智能的多个应用领域（尤其是在计算机视觉中）展示了其强大功能。
计算机视觉是理解和处理图像的科学，并且在机器人技术，自动化等领域中找到了巨大的应用。
本书还将通过实际示例向您展示如何利用深度学习的力量来开发Computer Vision应用程序。
使用对现代深度学习体系有系统化的学习
并且对深度学习的原理和方法进行认真学习的同学
03.
动手学机器学习Hands-On Machine Learning
04.
Preparing for the Future of Artificial Intelligence（为人工智能未来做好准备）
这份白皮书发表于 2016 年 10 月。它介绍了人工智能目前在社会中所处的状态以及其在经济中所发挥的作用。
它也提出了关于人工智能的短期和长期愿景的问题。
这份白皮书绝对值得一读，因为它不仅时间非常近，而且其信息源非常权威。
美国国家科学技术委员会旗下的机器学习和人工智能小组委员会是该白皮书的主要作者。
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