這是一本面向人工智能，特別是深度學習初學者的書， 本書旨在幫助更多的讀者朋友瞭解、喜歡並進入到人工智能行業中來，因此作者試圖從分析人工智能中的簡單問題入手，一步步地提出設想、 分析方案以及實現方案，重溫當年科研工作者的發現之路，讓讀者身臨其境式的感受算法設計思想，從而掌握分析問題、解決問題的能力。這種方式也是對讀者的基礎要求較少的，讀者在學習本書的過程中會自然而然地瞭解算法的相關背景知識，避免出現為了學習而學習的窘境。
本書中文版pdf + 隨書代碼 + 隨書視頻 下載地址：https://www.toutiao.com/a1650102329572356
儘管作者試圖將讀者的基礎要求降到最低，但是人工智能不可避免地需要使用正式化的數學符號推導，其中涉及到少量的概率與統計、線性代數、微積分等數學知識，一般要求讀者對這些數學知識有初步印象或瞭解即可。比起理論基礎，讀者需要有少量的編程經驗，特別是 Python 語言編程經驗，顯得更加重要，因為本書更側重於實用性，而不是堆砌公式。
總的來說， 本書適合於大學三年級左右的理工科本科生和研究生， 以及其它對人工智能算法感興趣的朋友。本書共 15 章，大體上可分為 4 個部份：第 1~3 章為第 1 部分，主要介紹人工智能的初步認知， 並引出相關問題；第 4~5 章為第 2 部分，主要介紹 TensorFlow 相關基礎，為後續算法實現鋪墊；第 6~9 章為第 3 部分，主要介紹神經網絡的核心理論和共性知識，讓讀者理解深度學習的本質；第 10~15 章為模型算法應用部分，主要介紹常見的算法與模型，讓讀者能夠學有所用。
本書pdf+代碼+視頻下載地址：https://www.toutiao.com/a1650102329572356
往期精品內容推薦
Peter Norvig訪談-AI的現代方法
圖像處理初學者應該學習的100個問題-你都學會了嗎？
當機器人具有情感和判斷力-波士頓動力同人劇場
區塊鏈知識系統淺顯介紹-區塊鏈小白書-李笑來
一張表看盡CV和NLP的經典+前沿論文，還教你閱讀頂會論文，構建深度學習知識框架
歷史最全、最細、近一年最新 知識圖譜相關經典論文分享
2019年Google最新中文版《機器學習速成課程》分享
自動化機器學習(AutoML)文獻/工具/項目資源大列表分享
歷史最全-130本科技互聯網類免費書籍整理-彙總分享
8月最新-《可解釋機器學習-Christoph Molnar》-新書分享
TensorRT-Tensorflow深度學習模型優化視頻課程-全套資料分享
中文自然語言處理開放任務介紹、數據集、當前最佳結果分享
閱讀更多 深度學習與NLP 的文章
