有什么适合深度学习的书单吗？
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12本最好的深度学习书籍：1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习2.深度学习（DeepLearning）3.DeepLearningfortheLayman(为外行准备的深度学习)4.建立你自己的神经网络（MakeYourOwnNeuralNetwork）5.深度学习初学者（DeepLearningforBeginners）6.神经网络和深度学习（NeuralNetworksandDeepLearning:DeepLearningexplainedtoyourgranny）7.深度学习基础：设计下一代机器智能算法（FundamentalsofDeepLearning:DesigningNext-GenerationMachineIntelligenceAlgorithms）8.学习TensorFlow：构建深度学习系统的指南（LearningTensorFlow:AGuidetoBuildingDeepLearningSystems）9.用Python深入学习（DeepLearningwithPython）10.深度学习：从业者的方法（DeepLearning:APractitioner’sApproach）11.用TensorFlow进行专业深度学习（ProDeepLearningwithTensorFlow）12.用于深度学习的TensorFlow（TensorFlowforDeepLearning）以上供参考。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
深度学习入门必看的书和论文？有哪些必备的技能需学习
先了解个大概ADeepLearningTutorial:FromPerceptronstoAlgorithms神经网络肯定是要学习的，主要是BP算法，可以看看PRML3、4、5三章，可先忽略其中的贝叶斯视角的解释。
一些主要的算法理解要看具体的论文了，有个Matlab的程序不错，有基本算法的实现，见rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox·GitHub。
有一本系统的介绍深度学习的书，不过还没写完，样稿见DEEPLEARNING。
还有评论中提到的UFLDL教程：UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearningTutorial。
有哪些 Python 经典书籍
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《深度学习入门》（[日］斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接:?pwd=bhct提取码:bhct?书名：深度学习入门作者：[日］斋藤康毅译者：陆宇杰豆瓣评分：9.4出版社：人民邮电出版社出版年份：2018-7页数：285内容简介：本书是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Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
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。
作者简介：斋藤康毅东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。
是IntroducingPython、PythoninPractice、TheElementsofComputingSystems、BuildingMachineLearningSystemswithPython的日文版译者。
译者简介：陆宇杰众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。
《神经网络与深度学习》吴岸城这本shu怎么样
有卷积神经网络/循环神经网络的matlab编程书籍吗，求推荐，能分享最好
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推荐书籍：《MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能》作者：（美）PhilKim著；敖富江，杜静，周浩译出版发行:北京：清华大学出版社,2018.03本书共6章，内容包括：机器学习、神经网络、多层神经网络的训练、神经网络与分类问题、深度学习、卷积神经网络。
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《精通数据科学：从线性回归到深度学习》（唐亘）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：提取码：ymft?书名：精通数据科学：从线性回归到深度学习作者：唐亘豆瓣评分：7.2出版社：人民邮电出版社出版年份：2018-5-8页数：432内容简介：数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。
本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。
第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。
接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。
本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。
本书通俗易懂，而且理论和实践相结合，可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
作者简介：唐亘，数据科学家，专注于机器学习和大数据，热爱并积极参与ApacheSpark、scikit-learn等开源项目。
作为讲师和技术顾问，为多家机构（包括惠普、华为、复旦大学等）提供百余场技术培训。
此前的工作和研究集中于经济和量化金融，曾参与经济合作与发展组织（OECD）的研究项目并发表论文，并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。
曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位；巴黎综合理工的金融硕士学位；法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。
有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？
看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
1、机器学习精讲机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
2、动手学深度学习目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。
本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。
这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
3、深度学习本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。
同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。
并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。
最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
4、人工智能（第2版）本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。
全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
5、Python神经网络编程本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。
您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。
读者将学习使用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。
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