人工智能、深度学习、机器学习书目推荐

AI入门书籍

人工智能基础

《Python神经网络编程》 塔里克·拉希德(TariqRashid) 中国工信部出版社 入门强推,非常清晰的描述基于神经网络的人工智能基本原理,入门必看书目
《统计学习方法》 李航 清华大学出版社 人工智能必备数学基础,需要一定的数学知识(一般来说高数足以)
《机器学习》又名"西瓜书" 周志华 清华大学出版社 入门人工智能的必备书籍,机器学习是人工智能的基础,机器学习的学习有两种途径,一种是吴恩达的视频,一种是周教授的西瓜书
《深度学习》又名"花书" 伊恩·古德费洛 / 约书亚·本吉奥 / 亚伦·库维尔 人民邮电出版社 人工智能进阶版读书,人工智能领域"圣经",涵盖当今所有人工智能的基本原理,包括图像、语音、大模型、多模态等等,人工智能专业人士桌前必备书籍之一
《神经网络与机器学习》 Simon Haykin 机械工业出版社 我没看过,网上推荐的,从目录来看,也是从机器学习角度来描述人工智能的进阶书籍

工具和实践类书籍

动手学深度学习(PyTorch版) 阿斯顿·张(Aston Zhang) / 李沐(Mu Li) / 扎卡里·C. 立顿(Zachary C. Lipton) / 亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola) 人民邮电出版社 非常详细的工具书,从环境搭建、到第一行代码再到完成的project,就算事先没有理论基础,也可照着本书一步步理解一步步做,是零基础必备工具书之一
Python深度学习:基于PyTorch 吴茂贵 / 郁明敏 / 杨本法 / 李涛 / 张粤磊 机械工业出版社 也算比较基础的一本书,从Numpy开始讲深度学习里面的数据结构,介绍了深度学习领域中常见的比如可视化操作,后面介绍了各种神经网络,是一本可以随时查阅的代码工具书
深入浅出PyTorch――从模型到源码 张校捷 电子工业出版社 功能和上一本差不多,可以互相补充
机器学习实战 (原书第2版) Aurélien Géron 机械工业出版社 全书一般再讲机器学习,一般在讲机器学习,对两者都有学习需求的,可以参考
TensorFlow技术解析与实战 李嘉璇 人民邮电出版社 基于TensorFlow的深度学习工具书,亮点在于包括了一些移动端Web应用的构建,有需要应用部署层面的可以参考

具体分支入门书籍

图像处理

数字图像处理 冈萨雷斯 电子工业出版社 图像处理相关必读书、专业教材、必备桌前书、涵盖基本图像处理的原理,是做图像相关的同学必不可少的书籍
Python图像处理实战 印度 桑迪潘·戴伊 人民邮电出版社 实践类书籍,从Python 角度来教你码代码,实用性书籍
深度学习技术 : 图像处理入门 杨培文 / 胡博强 清华大学出版社 从机器学习、图像处理的基本概念入手,逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。亮点是最后通过一个实战案例,介绍如何将模型放入 iOS 程序,制作相应的人工智能手机App

编译、优化、并行

GPU高性能编程CUDA实战 Jason Sanders / Edward Kandrot 机械工业出版社 CUDA 工具书
CUDA 编程:基础与实践 樊哲勇 清华大学出版社 CUDA 工具书
CUDA并行程序设计:GPU编程指南 (美)Shane Cook 机械工业出版社 CUDA 工具书
CUDA C编程权威指南 程润伟 / Max Grossman / Ty McKercher 机械工业出版社 CUDA 工具书

AI 入门必修课

  1. 吴恩达机器学习:https://www.bilibili.com/video/BV16C4y197St/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click\&vd_source=11907f71afa488b0522716ec50ac2435
  2. 斯坦福李飞飞 计算机视觉: https://www.bilibili.com/video/BV1tW421A72B/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click\&vd_source=11907f71afa488b0522716ec50ac2435
  3. 清华大学 大模型基础:https://www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv/?p=1\&vd_source=11907f71afa488b0522716ec50ac2435

深度学习必修技能

  • Linux基础 (基本指令、shell)
  • docker基础
  • CUDA 基础
  • Cmake
  • C/C++ Python Pytorch Tensorflow
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