有适合零基础小白入门深度学习的书单吗？_人工智能

2条回答

1楼 · 2020-06-28 18:10.采纳回答

这里精选了 5 本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。

1.《深度学习》（Deep Learning）

出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。

2.《深度学习图解》

探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。

3.《Python 深度学习》

本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。

4.《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。你将有一个基础使用神经网络和深度学习来攻击你自己设计的问题。

5.《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。

aijingda

2楼 · 2021-12-10 18:57

一、理论基础必读--花书《深度学习》

本书是深度学习的“圣经”，作者Ian Goodfellow正是GAN网络之父。作者铺垫了大量的数学基础，即使不以本书作为入门书籍，当作参考书籍查询资料也是不错的选择。

该书第一部分介绍基本的数学工具和机器学习的基础，第二部分系统讲解2019年之前的成熟的深度学习方法和技术，第三部分展望和想法，提出未来的研究重点。

二、编程基础--《Python深度学习》

豆瓣书友极力推荐的一本书，该书手把手使用python从头开始构建深度学习网络，并且作者Andrew Trask写作风格十分具有特色，让读者可以有兴趣有信心研究深度神经网络的每一个细节。使用python和Numpy训练网络，网上许多的“使用numpy入门深度学习”之类的网文基本出自该书。

三、无痛入门--《白话大数据和机器学习》

相对之前的两本书，评分低了不少，一是该书比较冷门，有决心入门的小伙伴大多会选择《深度学习》这种详细理论基础的书籍，不过碎片时间，跟着本书思路讲解一个深度学习的故事，相信在给人科普亦或在一部分的学术汇报中，沿着作者的思路给人讲解一个深度学习的故事，也是非常不错的体验。

此外，其实还有本姊妹篇《白话深度学习与Tensorflow》的书籍，在这里之所以没有推荐，是因为《白话大数据与机器学习》提及了很多深度学习的一些基础了，有精力以及兴趣当让可以选择两本都读，做出一个成年人的决定。

四、无痛入门二--《图解深度学习》

该书图例确实丰富，宣传就是136张图+60段代码。讲解的深度学习入门知识包括：神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器等。虽然有大量的图示，但是很多的知识点，确实只能用文字才能描述清楚，无痛入门系列小编更推荐以上的白话系列。

相关问题推荐

跟培训机构学人工智能靠谱吗？2020-09-30 11:26

回答 20

选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习在现实生活中有哪些应用？2020-08-06 16:53

回答 3

深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
深度学习技术在各领域的主要应用有哪些？2020-07-13 15:20

回答 3

AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
python什么方向适合做人工智能2020-12-17 09:49

回答 16

算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能会取代哪些岗位？2020-07-23 09:37

回答 28

人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
人工智能学习要求学历吗？2020-08-26 11:53

回答 9

如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
深度学习培训靠谱吗？有证书吗？2020-09-15 18:33

回答 9

可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
人工智能深度学习是什么2020-05-15 16:15

回答 8

我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
机器学习中图片的size和scale有什么区别2021-04-13 17:02

回答 3

对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
ncnn移植到GD32F450上的时候运行处卡住2021-02-24 13:41

回答 1

在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
哪里学人工智能比较好2021-02-05 09:54

回答 5

人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
深度机器学习的数据集为什么一定要2万以上的样本？2021-01-18 10:29

回答 3

画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
GLCM最大值与最小值？2021-01-15 10:34

回答 2

共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...

没有解决我的问题，去提问