荐书 | 我想学习深度学习 你有什么好推荐？

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「深度学习」这个词在过去的一年之中已经轰炸了媒体、技术博客甚至朋友圈。这也许正是你会读到本文的原因之一。数十年来，人工智能技术虽不断发展，但像深度学习这样在学术界和工业界皆具颠覆性的技术实在是十年难遇。可惜的是，理解和灵活运用深度学习并不容易，尤其是其复杂的数学模型，让不少感兴趣的同学很快「从入门到放弃」。

希望本次书单能够帮助码农和准码农们绕过深度学习复杂的数据公式，快速上手深度学习，解决工作、学习中的实际问题。

TensorFlow：实战 Google 深度学习框架（第 2 版）

领域旗舰重磅升级 新老谷歌专家联袂

首度全面支持 1.4.x 代码 大量增补新版独有核心功能|专题

前谷歌专家、现 Tensorflow 创业新贵，新版力邀现谷歌专家加盟，共话新版核心技术与前沿案例。

本书前版作为业界首著伴随 Tensorflow 火遍全球，旨在面向生产|商业场景，彻底贯通原理|实践。

深入原理|走访主创|结合真实项目，AI、ML 团队争相赞誉力荐，与 Tensorflow 一道成为事实标准。

代码全面升级为 1.4+版，重点关注新版功能，增设专题论述 TF 高层封装和深度学习自然语言应用。

 

深度学习核心技术与实践

融汇 ML|DL 核心算法

贯通计算机视觉|语音识别|自然语言处理应用

来自一直盛产人工智能黑科技的神秘之师，他们也是开源分布式系统 ytk-learn 和 ytk-mp4j 的作者。

用一线工程视角，透过关键概念、模型、算法原理和实践经验，为入坑者破解深度学习「炼金术」。

算法、代码容易获取，结合产品需求落地机器学习才是难题，本书旨在让算法真正在团队扎根长大。

胸怀全局、了如指掌才能在实践中少走弯路，用理论滋养创新能力，这也是本书导向的至臻境界。

 

21 个项目玩转深度学习：基于 TensorFlow 的实践详解

 

零基础入门，有趣新颖，实用有效

学习 TensorFlow 不再枯燥，21 个项目让你快速上手

在动手实践中快速入门深度学习领域。

通过实验快速掌握 TensorFlow 的操作方法。

掌握卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络和深度强化学习等深度学习积累丰富的深度学习实战项目，如图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成、文本生成、序列分类、时间序列预测等。

 

强化学习精要：核心算法与 TensorFlow 实现

深度剖析强化学习基本概念、优化、计算框架 TensorFlow、Gym

算法集合 Baselines、马尔可夫决策过程

以最优值函数、策略梯度为思想的一系列算法、反向强化学习算法等

辅以代码实现！

从原理剖析到算法精髓，再到 TensorFlow 代码实现

为读者构建了一个完整的强化学习知识体系

介绍算法的原理，分析算法之间的内在联系，帮助读者掌握算法精髓

掌握用强化学习思想解决实际问题的能力

配书源代码供下载

神经网络与深度学习应用实战

 

紧密结合一线工程师的研究成果

神经网络和深度学习的完整性原理介绍和实践分析

神经网络是机器学习和深度学习的基础，本书用一条学习路线贯穿全书，首先讲解了数学基础、机器学习基础以及神经网络基础，接着通过原理、结构、实例、优劣势分析、适用场景等全方位讲解了各种常典型的神经网络，紧密结合一线工程师的研究成果，可以帮助读者更好地学习神经网络。

 

深度学习算法实践（基于 Theano 和 TensorFlow）

介绍了简单易懂的数学原理和深度学习常用算法

包含 NumPy、SciPy 等科学计算库，以 MNIST 手写数字识别为例

基于 TensorFlow 和 Theano 讲解了这些算法的实现技术

以深度学习算法入门为主要内容，以 NumPy、SciPy 等科学计算库，深度学习主流算法，深度学习前沿研究，深度学习服务云平台构建四大主线进行介绍。

详细讲解了算法背后的数学原理，给出了基于 TensorFlow 和 Theano 的算法实现技术。

以 MNIST 手写数字识别为例，应用所介绍的技术，这是一本兼顾理论与实践的深度学习自学参考书。

 

深度学习框架 PyTorch：入门与实践

媲美 TensorFlow 的深度学习框架

实战 Kaggle 竞赛中经典项目、GAN 生成动漫头像、AI 滤镜、RNN 写诗、图像描述任务，附赠源代码文件！

本书包含 PyTorch 基础知识+实战案例两部分

提供 notebook，方便读者交互性学习

梳理 PyTorch 基础知识及重点、难点

翔实的案例，案例包括 Kaggle 竞赛中经典项目、GAN 生成动漫头像、AI 滤镜、RNN 写诗、图像描述任务

配套源代码文件供下载、读者交流 QQ 群

 

深度学习：一起玩转 TensorLayer

基于 TensorFlow 的 TensorLayer 黄金项目+黄金团队+黄金案例

带您开启一段深度学习黄金之旅！

TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习开发工具。其透明，灵活，高性能的特点，使得它得到了大量初学者乃至资深开发者的青睐。TensorLayer 获得了 ACM 多媒体协会颁发的 2017 年度最佳开源软件奖。

本书是在帝国理工学院计算机系终身教授郭毅可的领导下，由 TensorLayer 创始人领衔写作，TensorLayer 社区众包完成，作者全部来自一线人工智能研究员和工程师，为读者提供了一次非常美妙的 AI 之旅。

 

Keras 快速上手：基于 Python 的深度学习实战

俞栋、张察博士亲笔作序力荐

谷歌、微软、Twitter、Facebook、等公司多位资深数据科学家倾情力荐

系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。

 

深度学习算法实践

一站式了解深度学习算法

结合实际工作中的常见问题举一反三、快速上手

以一位软件工程师在工作遇到的问题为主线，阐述了如何从软件工程的思维向算法思维转变，以及深度学习算法的概念与实践：比如在哪些场景下需要运用深度学习算法、如何将深度学习算法应用到任务中、提高工作效率？不仅如此，作者还结合程序员在工作中经常面临的产品需求，详细阐述了应该怎样从算法的角度来看待、分解需求，并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析

 

深度学习轻松学：核心算法与视觉实践

用轻松幽默的语言梳理深度学习核心算法，Caffe 框架训练的细节

以及图像分割、GAN 等经典视觉实践场景

深入剖析卷积神经网络核心：全连接层和卷积层

深入分析 Caffe 源码实现架构，了解框架背后的运行机理

详尽介绍网络结构与训练细节，解密复杂运算的基本原理

经典实践场景：图像语意分割，图像生成。GAN 模型的详细分析与推导

样例代码采用 C++和 Python 两种语言编写

语言轻松幽默易于理解，特别适合初学者快速掌握深度学习核心思想

深入浅出强化学习：原理入门

零起点入门掌握 AlphaGo 的核心强化学习算法

原理分析+编程实践

从马尔科夫决策过程的动态规划方法一直讲到最前沿的深度强化学习

从零起步掌握强化学习技术精髓，称霸人工智能领域！

《深入浅出强化学习：原理入门》针对初学者的需求，直接分析原理，并辅以编程实践。从解决问题的思路，层层剖析，普及了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法，直接将读者带入强化学习的殿堂。读完本书，读者能在熟练掌握原理的基础上，直接上手编程实践。

 

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这里有个关于「深度学习」的日常问题交流群，了解一下？

若无法扫码进群的，可加编辑微信，备注#Python#，待编辑核实后，拉你入群。

程序 微信ID：druidlost

小七 微信ID：duoshangshuang

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