导读

不知不觉间，2020年已经进入了下半程。这一年里，你可能大部分时间都在家中度过。但即使如此，你仍然可以通过多种方式丰富自己的生活。计算机、互联网以及人工智能等技术的进步，为我们提供了许多便利。

本文将聚焦于人工智能中的机器学习和深度学习技术，为你推荐十本优秀的书籍。这些书籍涵盖了从入门到进阶的不同层次，相信总有一本适合你。

推荐书籍

1. 白话大数据与机器学习

这本书由高扬、卫峥和尹会生合著，以降低学习难度为目标，深入浅出地介绍了统计学、数据挖掘算法、应用案例、数据价值和变现等内容。它还探讨了高级扩展技能，为读者描绘了一幅大数据技术和产业发展的清晰蓝图。

2. 机器学习算法的数学解析与Python实现

莫凡编著的这本书，适合初学者入门。书中通过生活实例来解释算法，使读者能够轻松理解和掌握算法的乐趣，并将其应用于机器学习中。读者可以从零基础开始，逐步掌握算法的核心。

3. 机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow

这本书由前谷歌工程师奥雷利安·杰龙编写，被誉为机器学习图书中的佼佼者。书中通过实例指导读者从零开始构建神经网络，提供了丰富的代码示例，帮助读者快速掌握机器学习的实际操作。

4. MATLAB机器学习：人工智能工程实践（第二版）

迈克尔·帕拉斯泽克和斯蒂芬妮·托马斯合著的这本书，将MATLAB的优势与机器学习紧密结合，提供了完整的源代码。书中循序渐进地讲解了神经网络和深度学习的原理及其在工程中的应用。

5. 深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台

这本书由王健宗和瞿晓阳合著，是华为顶尖人工智能博士的研究成果。它由多位行业专家联合推荐，全面介绍了自动化机器学习和深度学习平台的构建方法。

6. Python深度学习：基于PyTorch

这本书由吴茂贵、郁明敏、杨本法、李涛和张粤磊合著，获得了豆瓣9.2分的好评。它从工具、技术、算法和实战四个维度全面讲解了深度学习，并提供了丰富的图解，帮助读者更好地理解和应用深度学习。

7. TensorFlow 2.0神经网络理论

这本书由保罗·加莱奥内编写，基于TensorFlow 2.0，介绍了神经网络的基础概念和技术。书中涵盖了卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等关键知识点。

8. 边做边学深度强化学习：PyTorch编程实践

这本书由小川雄太郎编写，旨在通过简单易懂的方式教授读者如何运用深度强化学习解决实际问题。书中没有复杂的符号逻辑和公式推导，而是注重实践操作。

9. 深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（第三版）

这本书由罗伊·希尔克罗特和大卫·米兰合著，旨在帮助计算机视觉工程师掌握OpenCV的基本技术。书中通过多个典型项目，系统讲解了利用OpenCV构建计算机视觉应用的技术细节和方法。

10. OpenCV深度学习应用与性能优化

这本书由吴至文、郭叶军、宗炜、李鹏和赵娟合著，由Intel和阿里巴巴的高级图形图像专家共同撰写。书中详细解析了OpenCV DNN模块、基于GPU/CPU的加速技术、性能优化技巧以及人脸识别等应用，并提供了一些鲜为人知的一手资料。该书得到了多位知名专家的联合推荐。

希望以上推荐能够帮助你在人工智能领域取得更大的进步。