分享图灵深度学习的书单
来源商业新知网，原标题：这份图灵深度学习的书单，再不看就晚了！
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
想成为下一个巨头人物？
快快收藏这份关于【深度学习】的书单
Deep Learning with Python
作者：弗朗索瓦•肖莱 译者：张亮（hysic） 定价：119.00元 / 电子书 59.99元
· Keras之父、Google人工智能研究员François Chollet著作；
· 原版豆瓣评分9.3，深度学习领域力作；
· 原版亚马逊语音与音频处理畅销榜榜首图书；
· 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框架速成的不二之选；
· 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。
本书详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用，示例步骤讲解详细透彻。
本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将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。
Deep Learning from Scratch
作者：斋藤康毅
译者：陆宇杰 定价：59.00元
· 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100 000册；
· 长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，超多五星好评；
· 使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型；
· 相比AI圣经“花书”，本书更合适入门。
深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，从零创建一个经典的深度学习网络，来逐步理解深度学习。
书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
イラストで学ぶ ディープラーニング
(KS情報科学専門書)
作者：山下隆义
译者：张弥
定价：59.00元
· 图解版深度学习入门书；
· 136 张图 + 60 段代码，全彩印刷；
· 浓缩深度学习的关键知识点。
作者曾多次荣获日本深度学习研究相关奖项，并在多个相关研讨会上担任讲师。本书以以往的演讲内容为基础，着重以简明易懂的方式进行说明。正如本书的书名所示，本书致力于通过图解让读者了解深度学习。
本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。
图灵原创
卷积神经网络的Python实现
作者：单建华
定价：49.00元
页数：225
· 用最直白的方法讲解机器学习；
· 一本包含全部实现代码的参考书；
· 零基础学习深度学习；
· 基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络。
本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。
首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识点，书中给出了基于NumPy 的代码实现，以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。
TensorFlow入门与实战
作者：罗冬日
· 讲解深度学习的原理和 TensorFlow 框架应用，并配有翔实的代码实例；
· 通过本书，你能快速上手搭建一个深度学习应用；
· 内容由浅入深，包含全连接网络、卷积神经网络和循环神经网络、分布式训练等 ；
· 赵娟（博士后，范德堡大学医学中心 ）、刘光远（Facebook资深工程师 ）、张科（微软高级工程师） 联袂推荐。
本书基于 1.3 版本，首先介绍了它的安装和基本用法，然后讨论了深度学习的基本概念，包括神经网络前向计算、损失函数、反向传播计算和优化函数等，接着介绍了卷积神经网络和循环神经网络，最后介绍了在大规模应用的场景下，如何实现分布式的深度学习训练。
TensorFlow深度学习
作者：Giancarlo Zaccone ,Md. Rezaul Karim , Ahmed Menshawy 译者：李志 定价：49.00元 / 电子书 24.99元
· 介绍深度学习核心概念，传授深度学习实战经验；
· 卷积神经网络等知识尤为详细。
本书介绍关于机器学习系统的深度学习算法，使你可以在搜索、图像识别、语言处理等产品中实现这些算法。你将学习如何分析并改进深度学习模型的表现，通过与标准算法进行比较，借助机器智慧，在特定文本中从信息和决策行为中学习。
深入理解TensorFlow：架构设计与实现原理
作者：彭靖田 林健 白小龙
· TensorFlow进阶第一书；
· 才云科技技术总监彭靖田、华为深度学习团队系统工程师林健、华为公司深度学习云服务技术负责人白小龙联合编写；
· 深入解析TensorFlow系统本身的设计与实现原理。
书中首先介绍了 TensorFlow 设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将 TensorFlow 与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN 和 RNN 等经典模型，然后深入剖析了TensorFlow 运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，最后全面介绍了 TensorFlow 生态系统的发展。
Deep Learning with Hadoop
Hadoop深度学习
作者：Dipayan Dev
译者：范东来 , 赵运枫 , 封强
定价：39.00元 / 电子书 19.99元
· 一本书读懂深度学习来龙去脉；
· 概览 Hadoop 如何玩转深度学习；
· 致力于处理深度学习应用的热点问题；
· 披露热点问题解决方案细节。
本书将教你如何使用 Hadoop 在深度神经网络中部署大型数据集，以实现最佳性能。从了解什么是深度学习以及与深度神经网络相关的各种模型开始，本书将向你展示如何配置用于深度学习的Hadoop环境。
OpenCV Computer Vision Application Programming Cookbook, 3rd Edition
OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）
作者：Robert Laganiere
译者：相银初
定价：79.00元 / 电子书 39.99元
· 结合 C++ 和 OpenCV，从基础开始全面讲解计算机视觉编程；
· 掌握立体图像深度检测、三维重建、目标跟踪、人脸识别等图像和视频分析方法。
流行的开源程序库 OpenCV 无疑是开发智能计算机视觉程序的不二选择。它包含 500 多个用于图像和视频分析的优化算法。
本书系统介绍 OpenCV 3，带领读者由浅入深地了解如何开发计算机视觉程序。作者从构建可以读取并显示图像的简单应用开始，解释和探讨了图形和图像识别的具体方法，对机器学习和目标识别等当前流行的主题也有介绍。
第 3 版针对 OpenCV 最新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容。
Fundamentals of Deep Learning（TensorFlow）（正在翻译）
· Amazon 4 星好评图书；
· PyTorch入门与实战 （图灵原创，正在写作）。
文章来源：图灵教育
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