來源商業新知網，原标題：這份圖靈深度學習的書單，再不看就晚了！
昨日，ACM宣布AI界有“深度學習三巨頭”之稱的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同獲得了2018年的圖靈獎，這是圖靈獎1966年建立以來少有的一年頒獎給三位獲獎者。
想成為下一個巨頭人物？
快快收藏這份關于【深度學習】的書單
Deep Learning with Python
作者：弗朗索瓦•肖萊
譯者：張亮（hysic）
定價：119.00元 / 電子書 59.99元
· Keras之父、Google人工智能研究員François Chollet著作；
· 原版豆瓣評分9.3，深度學習領域力作；
· 原版亞馬遜語音與音頻處理暢銷榜榜首圖書；
· 30多個代碼示例，帶你全面掌握如何用深度學習解決實際問題；
· Keras架構速成的不二之選；
· 夯實深度學習基礎，在實踐中培養對深度神經網絡的良好直覺；
· 無須機器學習經驗和高等數學背景。
本書詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、産生式模型等應用，示例步驟講解詳細透徹。
本書立足于人工智能的可達性和大衆化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者将具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識别模型、生成圖像和文字等能力。
Deep Learning from Scratch
作者：齋藤康毅
譯者：陸宇傑
定價：59.00元
· 日本深度學習入門經典暢銷書，原版上市不足 2 年印刷已達100 000冊；
· 長期位列日亞“人工智能”類圖書榜首，超多五星好評；
· 使用Python 3，盡量不依賴外部庫或工具，從零建立一個深度學習模型；
· 相比AI聖經“花書”，本書更合适入門。
深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python 3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，從零建立一個經典的深度學習網絡，來逐漸了解深度學習。
書中不僅介紹了深度學習和神經網絡的概念、特征等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網絡等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識别精度等“為什麼”的問題。
イラストで學ぶ ディープラーニング
(KS情報科學専門書)
作者：山下隆義
譯者：張彌
定價：59.00元
· 圖解版深度學習入門書；
· 136 張圖 + 60 段代碼，全彩印刷；
· 濃縮深度學習的關鍵知識點。
作者曾多次榮獲日本深度學習研究相關獎項，并在多個相關研讨會上擔任講師。本書以以往的演講内容為基礎，着重以簡明易懂的方式進行說明。正如本書的書名所示，本書緻力于通過圖解讓讀者了解深度學習。
本書從深度學習的發展曆程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層面介紹了深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識别等領域的應用案例。
圖靈原創
卷積神經網絡的Python實作
作者：單建華
定價：49.00元
頁數：225
· 用最直白的方法講解機器學習；
· 一本包含全部實作代碼的參考書；
· 零基礎學習深度學習；
· 基于NumPy的Python語言實作卷積神經網絡。
本書用極少的數學知識，深入淺出地介紹了機器學習、卷積神經網絡的相關概念以及實踐中特别重要的資料預處理。
首先簡單介紹了機器學習的基本概念，詳細講解了線性模型、神經網絡和卷積神經網絡模型，然後介紹了基于梯度下降法的優化方法和梯度反向傳播算法，接着介紹了訓練網絡前的準備工作、神經網絡實戰、卷積神經網絡的應用及其發展。針對每個關鍵知識點，書中給出了基于NumPy 的代碼實作，以及完整的神經網絡和卷積神經網絡代碼實作，友善讀者訓練網絡和查閱代碼。
TensorFlow入門與實戰
作者：羅冬日
· 講解深度學習的原理和 TensorFlow 架構應用，并配有翔實的代碼執行個體；
· 通過本書，你能快速上手搭建一個深度學習應用；
· 内容由淺入深，包含全連接配接網絡、卷積神經網絡和循環神經網絡、分布式訓練等 ；
· 趙娟（博士後，範德堡大學醫學中心 ）、劉光遠（Facebook資深工程師 ）、張科（微軟進階工程師） 聯袂推薦。
本書基于 1.3 版本，首先介紹了它的安裝和基本用法，然後讨論了深度學習的基本概念，包括神經網絡前向計算、損失函數、反向傳播計算和優化函數等，接着介紹了卷積神經網絡和循環神經網絡，最後介紹了在大規模應用的場景下，如何實作分布式的深度學習訓練。
TensorFlow深度學習
作者：Giancarlo Zaccone ,Md. Rezaul Karim , Ahmed Menshawy
譯者：李志
定價：49.00元 / 電子書 24.99元
· 介紹深度學習核心概念，傳授深度學習實戰經驗；
· 卷積神經網絡等知識尤為詳細。
本書介紹關于機器學習系統的深度學習算法，使你可以在搜尋、圖像識别、語言處理等産品中實作這些算法。你将學習如何分析并改進深度學習模型的表現，通過與标準算法進行比較，借助機器智慧，在特定文本中從資訊和決策行為中學習。
深入了解TensorFlow：架構設計與實作原理
作者：彭靖田 林健 白小龍
· TensorFlow進階第一書；
· 才雲科技技術總監彭靖田、華為深度學習團隊系統工程師林健、華為公司深度學習雲服務技術負責人白小龍聯合編寫；
· 深入解析TensorFlow系統本身的設計與實作原理。
書中首先介紹了 TensorFlow 設計目标、基本架構、環境準備和基礎概念，接着重點介紹了以資料流圖為核心的機器學習程式設計架構的設計原則與核心實作，緊接着還将 TensorFlow 與深度學習相結合，從理論基礎和程式實作這兩個方面系統介紹了CNN、GAN 和 RNN 等經典模型，然後深入剖析了TensorFlow 運作時核心、通信原理和資料流圖計算的原理與實作，最後全面介紹了 TensorFlow 生态系統的發展。
Deep Learning with Hadoop
Hadoop深度學習
作者：Dipayan Dev
譯者：範東來 , 趙運楓 , 封強
定價：39.00元 / 電子書 19.99元
· 一本書讀懂深度學習來龍去脈；
· 概覽 Hadoop 如何玩轉深度學習；
· 緻力于處理深度學習應用的熱點問題；
· 披露熱點問題解決方案細節。
本書将教你如何使用 Hadoop 在深度神經網絡中部署大型資料集，以實作最佳性能。從了解什麼是深度學習以及與深度神經網絡相關的各種模型開始，本書将向你展示如何配置用于深度學習的Hadoop環境。
OpenCV Computer Vision Application Programming Cookbook, 3rd Edition
OpenCV計算機視覺程式設計攻略（第3版）
作者：Robert Laganiere
譯者：相銀初
定價：79.00元 / 電子書 39.99元
· 結合 C++ 和 OpenCV，從基礎開始全面講解計算機視覺程式設計；
· 掌握立體圖像深層檢測、三維重建、目标跟蹤、人臉識别等圖像和視訊分析方法。
流行的開源程式庫 OpenCV 無疑是開發智能計算機視覺程式的不二選擇。它包含 500 多個用于圖像和視訊分析的優化算法。
本書系統介紹 OpenCV 3，帶領讀者由淺入深地了解如何開發計算機視覺程式。作者從建構可以讀取并顯示圖像的簡單應用開始，解釋和探讨了圖形和圖像識别的具體方法，對機器學習和目辨別别等目前流行的主題也有介紹。
第 3 版針對 OpenCV 最新版本進行了修改，調整了很多函數和算法說明，還增加了立體圖像深層檢測、運動目标跟蹤、人臉識别、人臉定位、行人檢測等内容。
Fundamentals of Deep Learning（TensorFlow）（正在翻譯）
· Amazon 4 星好評圖書；
· PyTorch入門與實戰 （圖靈原創，正在寫作）。
文章來源：圖靈教育