一、人工智慧
不可多得的綜合性書籍，總體概述了人工智慧領域，幾乎涵蓋新手需要了解的所有基本概念。
二、機器學習（電腦科學和統計學的交叉學科）
機器學習基礎薄弱的，可以先去tutsplus課程「machine learning distilled」看一下相關概念簡述，coursera上的andrew ng機器學習課程，也有基本概念的解釋，還介紹了大部分重要的演算法。
（tutsplus的「machine learning distilled」（簡要概述）
perer norvig 的udacity course on ml（ml udacity 課程）
tom mitchell 的 another course on ml
書籍：集體智慧型程式設計（programming collective intelligence）
ml演算法在python中的實踐，大量基礎性的例項，講述生動，很適合入門學者，培養興趣的同時又開拓視野，讓你不想懂都難！
三、深度學習（是機器學習裡最近比較火的乙個子集）
dl基礎方面的準備工作：
google上的great introductory dl cources
sephen welch的great explanation of neural networks
書籍：介紹dl應用程式中的最先進成果，深入淺出，帶領新手快速開始構建基礎並且接觸實踐案例，包含keras、tensorflow時下最先進的工具。
neural networks and deep learning（神經網路與深度學習）
新手友好，作者在數學密集的區域都有標註提示。mnist手寫數字的識別問題貫穿全書，每個模型以及改進都有詳細注釋的**。
2017-12-21 09:00
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