人工智能必看书籍-联通智能人工服务

动手学深度学习

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本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。

机器学习公式详解

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周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书（俗称“南瓜书”）基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。

动手学强化学习

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本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。

零基础学机器学习

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本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。

机器学习的数学

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本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。

Easy RL 强化学习教程

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本书结合了数位老师公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍多个传统强化学习算法，以及多个常见深度强化学习算法的基本概念和方法，并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问题的建模过程以及核心算法的细节。

Python神经网络编程

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在这本书中，作者用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。

通过这本书，你将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美！

PyTorch生成对抗网络编程

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机器学习领域近20年来最酷的想法生成对抗网络（GAN）人工智能必看书籍，是神经网络领域的新星，吸引了无数人学习。

本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络，并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。

人工智能（第2版）

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本书共为17章，讲述了如何多样化探索人工智能领域，原书在亚马逊上收到众多高校老师和学生的好评。书中不仅介绍了人工智能的基础理论，还介绍了机器学习、神经网络、自然语言处理等热门话题，帮助读者全方位了解人工智能领域的方方面面。

人工智能

算法

人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络

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本书介绍了神经网络的历史，以及神经网络相关技术的发展脉络，以及深度神经网络是如何带来人工智能的新的春天。本书将在诸如图像识别和数据科学等各种真实世界的任务中来展示神经网络，将介绍当前流行的神经网络技术。

人工智能算法 卷1 基础算法

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本书介绍了人工智能算法的基础知识，包括量纲、距离度量、聚类、错误计算、高度爬升、Nelder Mead和线性回归等知识。这些不只是学习其他人工智能技术的基础知识，而且这些知识自身也很有用。本书使用你可以自己执行的、实际的数学计算，阐述了所有这些算法。

人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法

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本书介绍了受到蚂蚁、蜜蜂、基因、鸟类和细胞影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章都配有程序示例，Github上有多种语言版本的示例代码可供下载。

百面机器学习 算法工程师带你去面试

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这本书从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必备的知识体系。还收集了在近年算法工程师的笔试、面试中出现过的100多道机器学习的题目；讲述了很多算法背后的小故事，增加了读者对问题的理解。

百面深度学习 算法工程师带你去面试

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作为《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的姐妹篇，这本书秉承了作者写作的一贯风格：技术上有深度，深入浅出讲得透彻；实践上有温度，言传身教讲得到位。

这本书通过知识点问答为读者层层揭开深度学习的神秘面纱，其一大亮点是囊括了一系列前沿领域的新进展。

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说说你2023年希望学习的新技术

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