接收程式設計師的 8 點技術早餐
出處｜極客時間專欄《人工智慧基礎課》
作者簡介
王天一，北京郵電大學工學博士，貴州大學大資料與資訊工程學院副教授，貴州省 3d 數字醫療學會會員。在讀期間主要研究方向為連續變數量子通訊理論與系統，主持並參與多項國家級 / 省部級科研專案，以第一作者身份發表 sci ** 5 篇。
目前主要研究方向為大資料與人工智慧，研究內容包括以物聯網為基礎的大資料應用及神經網路與機器學習。除技術領域外，對人工智慧的發展方向與未來趨勢亦有深入思考，著有《人工智慧革命》一書。
深度學習篇
由於深度學習是近五年才流行起來的概念，參考資料因而屈指可數。要推薦深度學習的參考書，就不得不提炙手可熱的 deep learning，中譯本名為《深度學習》。這本由 ian goodfellow、yoshua bengio 和 aaron courville 合著的大部頭是迄今為止唯一一部關於深度學習的專著，號稱「深度學習聖經」。幾位作者都是人工智慧領域響噹噹的人物，這讓本書的質量得以保證。內容上，本書既覆蓋了深度學習中的共性問題，也介紹了常見的技術和未來的研究方向，廣度是足夠的。
近期有一本新出的關於深度學習的中文書，名叫《人工智慧中的深度結構學習》。它實際上就是 yoshua bengio 與 2009 年發表的綜述性** learning deep architectures for ai 的翻譯版。和前面那本大書相比，bengio 這篇**的架構更加明晰，至少能把深度學習這個事兒的來龍去脈講清楚。此外，由於成文時間較早，bengio 的**也沒有太廣的覆蓋面，而是集中火力介紹了一些早期的基本模型。對於入門者來說，這篇**是不錯的閱讀選擇。
人工神經網路篇
人工神經網路方向的參考書首推 simon haykin 所著的 neural networks and learning machines，英文版於 2008 年出到第三版，中譯本名為《神經網路與機器學習》，也有影印本。本書是「大而全」的參考手冊型別，全書以數學推導為主，對每種主流的神經網路演算法都做了詳細說明。simon haykin 是通訊系統與訊號處理的專家，在這本神經網路的專著中也穿插了大量訊號處理和資訊理論中常用的工具，散發著濃厚的數學氣息，因而適合在具有一定基礎的條件下閱讀。
《人工智慧基礎課》專欄目錄
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