推荐十本值得一读的AI书籍（留言送书）
下一次技术革命会是什么？
刘润在2022年《进化的力量》演讲中的回答是：
“很可能是第五要素，人工智能驾驭的数据。”
毫无疑问，人工智能技术的应用与落地已经是未来发展的大趋势，我们很多人都期盼着万物互联、万物交互的未来世界。
走进人工智能的神奇世界，学习和了解AI技术，以下好书值得一读！
深度学习入门：基于Python的理论与实现
译者：陆宇杰
深度学习真正意义上的入门书
日本深度学习入门经典畅销书，热销10万+ 长期位列日亚“人工智能”类图书榜首 简明易懂，相比AI圣经“花书”，更合适入门
简介：本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。
机器学习实战
译者：李锐、李鹏、曲亚东、王斌
精心编排的实例，学会机器学习核心算法
使用Python阐述机器学习概念 介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容
简介：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
Python深度学习（第2版）
作者：[美] 弗朗索瓦·肖莱；译者：张亮
谷歌公司深度学习科学家帮你构建深度学习知识体系！
深度学习名著重磅升级，涵盖Transformer架构等开创性进展 百万用户级深度学习框架Keras之父执笔，文字生动、见解深刻 不用一个数学公式，利用直觉自然入门深度学习
简介：本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。
读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
Python机器学习基础教程
译者：张亮（hysic）
以机器学习算法实践为重点，使用scikit-learn库从头构建机器学习应用
机器学习入门书，以Python语言介绍 带你一步步构建机器学习应用 scikit-learn库维护者和核心贡献者著作
简介：本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。
一本务实的入门书，零起点上手自然语言处理
多个大厂及北大等30多所大学教学用书 图文并茂，算法、公式、代码相互印证，Java 与 Python 双实现 作者兼具一线实战经验与硬核学术背景，业内超多大牛推荐 学习路径清晰，简单易懂好上手，提供GitHub答疑
简介：HanLP作者何晗汇集多年经验，从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。随着本书的学习，你将从普通程序员晋级为机器学习工程师，最后进化到自然语言处理工程师。
数据挖掘导论（完整版）
数据挖掘入门读物，初学者能在最短时间内总览全局
利用数据挖掘知识解决实际问题 不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识即可学习 大量的图表、综合示例和丰富的习题，聚焦数据挖掘的主要概念
简介：本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。
本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。
图神经网络导论
译者：李泺秋
用这本小而美的书，轻松构建GNN知识体系
综述流行的GNN框架以及应用场景 简明扼要、系统完整，清华大学刘知远力作 多位AI先锋学者联袂推荐
简介：图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其卓越的性能而受到广泛关注。本书首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。
深度学习进阶：自然语言处理
译者：陆宇杰
豆瓣评分9.4畅销书《深度学习入门》续作，带你快速直达自然语言处理领域！
内容精炼、简明易懂，轻松入门 不依赖外部库，使用Python 3从零开始创建深度学习程序，侧重原理掌握 文字介绍→代码实现→分析结果→发现问题→进行改善，学习曲线平缓
简介：本书是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。
机器学习：公式推导与代码实现
本书由浅入深，既适合新手快速入门，也适合老手夯实基础
完备的公式推导，解决机器学习的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 机器学习实验室”公众号主理人倾力打造，4万读者好评
简介：作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。
本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。
机器学习算法竞赛实战
新手入门好书，内容实在详尽，实战仔细！
腾讯广告算法大赛两届冠军、Kaggle Grandmaster倾力打造 赛题案例来自Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛 按照问题建模、数据探索、特征工程、模型训练、模型融合的步骤讲解竞赛流程
- END -简介：本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。本书适合从事机器学习、数据挖掘和人工智能相关算法岗位的人阅读。
最后，为了感谢各位读者的一直以来的支持，在我们送出总共9本上面介绍的图书，依然是老规矩：评论区留言并点赞数前9的读者将直接送书(可以选择上面介绍的一本书)。
到11月2日22:00截止。