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📜  深度学习必读的 7 本书

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:43.297000             🧑  作者: Mango

深度学习必读的 7 本书

深度学习是机器学习和人工智能的一部分，它使用多层从原始数据中提取有用信息。从自动驾驶汽车到语音助手机器人，所有这些都适用于深度学习算法。根据调查，预计到 2027 年，全球深度学习市场将增长443 亿美元。这仅仅意味着对深度学习专业人士的需求巨大。在这个不断发展的领域中的职业承诺极高的薪水、成长机会和全球认可。深度学习专业人士是当前的热门资产，因为需求高但供应低。

深度学习必读的前 7 本书

大型科技巨头不断争相争取这些顶尖人才。如果您愿意在这个利润丰厚的领域建立自己的事业，那么您来对地方了。在本博客中，我们将讨论深度学习的 7 部必读书籍，它们肯定会提高你的深度学习技能。所以让我们开始吧。

1. 从头开始深度学习：Seth Weidman 从第一原则使用Python构建

这是一本很棒的书，可以为您建立深度学习的基础。这本书的作者是住在旧金山的数据科学家 Seth。这本书以一种非常容易理解的方式从基础到高级架构，从头开始实现所有内容。本书提供以下知识：

  • 如何应用多层神经网络和卷积网络
  • 神经网络的数学和概念理解
  • 使用 PyTorch 实现神经网络概念
  • 极其简洁的心智模型，伴随着工作代码和解释

2. Michael Nielsen 的神经网络和深度学习

这是一本免费的在线书籍，为您提供了许多问题的完美解决方案，例如 NLP、图像处理和语音处理。这本书将增强你的神经网络和深度学习的基础。它会教你：

  • 帮助计算机从数据中学习的神经网络
  • 一套惊人的深度学习技术

这本令人惊叹的书由专业科学家迈克尔·尼尔森（Micheal Nielsen）撰写。他为量子计算和现代开放科学运动做出了很大贡献。

3. Aurelion Geron 使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习实践

本书嵌入了严格的示例和最少的理论，可帮助您深入了解用于构建智能系统的深度学习概念和工具。这本书从基本的线性回归到深度神经网络以一种非常易于理解的方式进行。您需要有编程经验才能开始阅读本书。本书涵盖：

  • 机器学习领域
  • 训练模型，包括决策树、集成方法和随机森林
  • 使用 TensorFlow 构建和训练神经网络
  • 还有更多惊人的概念。

4. TensorFlow 1.x 深度学习食谱

TensorFlow 是一个用于机器学习的开源平台。本书将告诉你如何使用 TensorFlow 技术进行复杂的数据操作。此外，它将帮助您比以往更深入地挖掘数据洞察力。这本书是嵌入的概念，如：

  • TensorFlow 基础知识
  • 使用 TensorFlow 的线性回归技术
  • CNN、自然语言处理、RNN 等高级概念

此外，您将学习使用 TensorFlow 进行模型评估、回归分析、聚类分析和深度学习。所以总的来说，这是一本完美的书，可以让你从零开始熟悉张量流库到生产环境。

5. 深度学习：实践者的方法，Adam Gibson 和 Josh Patterson

本书为您提供了该主题最实用的方法，并帮助您创建一个连贯的深度学习网络。本书从理论开始，然后进入实际示例。这包括：

  • 深入了解深度学习和机器学习概念
  • 深度学习中神经网络基础的演变
  • 有关深度网络架构的信息
  • 对不同的数据类型使用矢量化技术
  • 了解 DL4J 在 Hadoop 和 Spark 上的使用

这本书是由机器学习和深度学习领域的专家 Josh Patterson 和 Adam Gibson 共同编写的。

6. Sudharsan Ravichandran 用Python动手实践深度学习算法

本书将您对深度学习算法的知识从基础提升到高级，并帮助您使用 TensorFlow 库来实现它。这本书的作者是研究员、数据科学家和人工智能爱好者 Sudharsan Ravichandran。这本书不推荐给完全的初学者。您需要具备Python和机器学习概念的一些基本知识才能理解本书。它涵盖以下主题：

  • 深度学习背后的数学基础
  • 关于 AMSGrad、Nadam 和 AdaDelta 等梯度下降变量的概述
  • 即兴卷积和胶囊网络的数学知识
  • 实现生成对抗网络，如 CycleGAN CGAN 和 StackGAN

7. 使用Python进行计算机视觉深度学习

本书将使您成为计算机视觉和视觉识别任务的深度学习专家。本书面向具有基本编程经验并愿意精通深度学习和机器学习概念的学生、研究人员和开发人员。本书着重于：

  • 机器学习和神经网络
  • 使用机器学习进行对象检测和定位
  • CNN 和训练大规模网络
  • 使用Python编程、TensorFlow 和 Keras 实现深度学习概念

这些是数据科学必读的 7 本书。除此之外，其他几本书将增强您的知识：

  • Manning Publications 在Python/ Pytorch 中的深度学习
  • 视觉系统的深度学习，作者 Mohamed Elgendy
  • Andrew W. Trask 的 Grokking Deep Learning
  • Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的深度学习
  • 人工智能实例（第 2 版），作者 Denis Rothman
  • Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 为编码人员使用 fastai 和 PyTorch 进行深度学习
  • 深度学习：方法与应用 作者：邓立、余冬

我们希望这对您有所帮助。祝一切顺利，学习愉快！