深度学习的书籍推荐（深度学习基础教程）

本篇目录：

1、另外一本备受推崇的书籍是《三体》三部曲，由中国科幻作家刘慈欣所著。这套书探讨了人类与外星文明的接触、人工智能的发展以及未来世界的可能性，为读者展示了一个宏大的想象世界。

2、《人工智能及其应用》，蔡自兴、徐光祜编著。《人工智能：一种现代的方法》，美国伯克利大学编写。《人工智能智能系统指南》，耐格纳威斯基著，顾力栩等人译。《人工智能的未来》，作者杰夫·霍金斯。

3、《Python编程：从入门到实践》（作者：Eric Matthes）：Python是人工智能领域最常用的编程语言之一，这本书可以帮助您快速入门Python编程，并了解如何将其应用于人工智能领域。

逻辑陷阱。《学会提问》你需要独立思考与提问”我们有必要依靠自己的大脑，不草率、不盲从，不为感性和无事实根据的传闻所左右。

《慢思考》每天我们都会接收许多信息，每个人都很慌张，生怕自己一慢下来就会错过什么。

阅读数学已经成为一种流行，但读哪些书比较合适呢？下面是我为大家整理的帮孩子建立数理逻辑的书籍，希望对大家有帮助。

《如何进行客观思考》，《如何进行逻辑思考》简介：《如何进行客观思考》和《如何进行逻辑思考》是“聪明大脑思维游戏书”套装系列中的其中两本。《如何进行客观思考》主要是让人可以客观地看待一件事情。不受他人影响。

关于锻炼人的思维的书籍《金字塔原理》巴巴拉明托著一本讲解写作逻辑与思维逻辑的经典著作。采用金字塔结构，让你的表达更有逻辑，让受众更好的理解，采用先重点和结论、再原因和解释的顺序。

1、《神经网络和深度学习》这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。

2、《见识》作者：吴军豆瓣：0 推荐理由吴军老师的三部曲是《见识》《格局》和《态度》。

3、看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。

《机器学习-原理，算法与应用》在这本书中对有监督学习，聚类，降维，半监督学习，强化学习的主要算法进行了细致、深入浅出的推导和证明。对于所需的数学知识，单独用一章做了简洁地介绍，可以帮助小白更快入门。

《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）：这本书介绍了一些流行的机器学习算法，并提供了实用的代码示例，可以帮助您快速上手机器学习。

当然要先学习机器学习，毕竟深度学习也是机器学习的一个分支，说白了就是深层的神经网络。机器学习的书籍推荐周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》。

要想学习深度学习就必须先学习机器学习，学习机器学习，首先需要储备的知识就是高等数学、线性代数以及统计数学的基础知识，其中统计数学最重要，推荐可以看李沐老师的《统计学习方法》，学习概率分布、大数定律等等。

机器学习首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。

书名：深度学习入门作者：[ 日］斋藤康毅译者：陆宇杰豆瓣评分：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。

《乌合之众》：叙述群体心理学与社会心理学，剖析群体的情感、行为、智力。《黑天鹅：如何应对不可预知的未来》：讨论了人类社会从来不善于预测的现状，提出了关于风险与机遇的观点。

不太喜欢读书，推荐一些关于突破认知的书籍，其中比较著名和经典的有《沟通的艺术》、《影响力》、《思考，快与慢》等。《沟通的艺术》这本书是由世界顶级教练和顾问菲利普·杰拉德编写的。

下面简单介绍几本常见的有助于突破认知的书籍：第一，马斯洛的《人类层次需求论》。在这本书中，马斯洛重新定义了人类的优先事项，即人类通过实现更高层次的需求而寻求更高质量的生活，以此推动人类向更高级别的目标发展。

《流畅的Python》推荐一本新书！这本书不算是最初级的入门书籍，但我觉得它对学习Python非常有益，不像那种满是废话的书。

《笨方法学Python》。《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。《Python学习手册》。

《笨方法学Python》这是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。

到此，以上就是小编对于深度学习基础教程的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。