这个寒假，你应该读读这8本人工智能的书

从科普入门，到技术提升，再到深入理解，有了这8本书，再也不用说你不懂人工智能啦。

1 《人工智能简史》 尼克

推荐语：人工智能最近非常火热，却一个比较老的学科，也经历了多次潮起潮落的发展。本书对人工智能的发展历史进行了介绍。特别是对人工智能历史上一些人物关系和趣事梳理比较清晰。适合入门科普。

2 《科学的极致：漫谈人工智能》 集智俱乐部

推荐语：本书是由集智俱乐部的不同成员共同撰写的一本人工智能科普类图书。适合作为人工智能的入门读物。内容涵盖了人工智能的诸多方面，包括图灵机、算法复杂性、深度学习、自然语言处理、群体智能等等。本书的语言通俗易懂，部分章节涉及技术除外。

3 《大数据时代的历史机遇-产业变革与数据科学》赵国栋 易欢欢 糜万军 鄂维南

推荐语：本书提供了丰富的大数据产业发展理论和应用案例。作者赵国栋为中关村大数据产业联盟秘书长，鄂维南为中国科学科学院院士、北京大数据研究院院长。融合产学研的力量，可以作为政府部门、不同背景的人士带来大数据新思维。

4 《利用Python进行数据分析》Wes MacKinney 著， 唐学韬等译

推荐语：Pandas是Python中进行表格型数据处理和分析的经典工具。Pandas提供了文件读写、数据统计、数据分组、缺失值处理和数据可视化等一系列便捷的数据处理功能。熟练掌握了Panda工具，对于数据分析师等职位可从容应对，年薪10万+至少不是大问题。本书是系统介绍Pandas的图书，曾几何时，笔者所在团队的数据分析师和机器学习工程师人手一本，实在是值得推荐。本书已有中文翻译版。

5 《机器学习》周志华

推荐语： 本书也被称为西瓜书，因本书的封面和案例中使用了一份西瓜数据集而得名。作者周志华教授是机器学习领域国际知名的学者。是一门通读图书，对希望了解机器学习来龙去脉，了解机器学习的一些基本模型和技术的来说，是一本相当不错的教材。

6 《数据科学导引》 欧高炎 朱占星 董彬 鄂维南

7 《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》哈斯蒂 (Hastie.T.)

推荐语：本书虽然叫统计学习基础，但是可不是一本入门的基础书哦。本书具有一定深度，适合具有一定数学和统计基础，希望进一步加深对统计学习模型的理解的读者阅读。本书内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。

8 《深度学习》 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville

推荐语：深度学习是当前人工智能最受瞩目的技术之一，本书又被称为AI圣经。本书的作者是全球知名的深度学习三位专家，是深度学习领域奠基性的经典教材。介绍基本的数学工具和机器学习的概念，系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术，同时讨论某些具有前瞻性的方向和想法。

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