在AI技术蓬勃发展的时代，学习AI将使我们站在科技前沿，掌握未来的核心竞争力。
今天是世界读书日，文档君精心整理了AI的学习书籍，帮助大家系统地学习AI知识。
基础知识篇
《机器学习数学基础》
推荐理由：《机器学习数学基础》是一本专注于机器学习领域的数学知识的书籍，以机器学习算法为依据，内容包括线性代数、概率论等数学知识，读者不仅能够建立起坚实的数学基础，还能够提高解决实际问题的能力，为进一步深入机器学习领域打下坚实的基础。
《统计学习方法》
推荐理由：系统地介绍了统计学习的主要方法，包含更加完备和专业的机器学习理论知识，内容包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等，涵盖了从基本的线性模型到复杂的神经网络等多种学习方法。书中不仅详细介绍了各种学习方法的原理和算法，还通过案例展示了这些方法的应用，是理论与实践相结合的典范。
机器学习是实现AI的核心方法之一，它使计算机能够从数据中“学习”模式和决策。看完下面这本“西瓜书”，相信你一定会有收获！
机器学习篇
《机器学习》
推荐理由：《机器学习》是一本广受欢迎的入门级教科书，内容包括机器学习的基础知识点和主要算法，包括决策树、支持向量机、监督学习、非监督学习、半监督学习等，内容组织条理清晰，逐步引导读者从基础概念到高级技术，非常适合系统学习机器学习的读者。
深度学习相比于传统的机器学习算法，能够处理更为复杂的数据结构，如图像、声音等，它使用深层神经网络模拟人类大脑的处理方式，能够解决更为复杂的问题。一起来看看下面的好书推荐吧！
深度学习篇
《神经网络与深度学习》
推荐理由：本书是入门深度学习领域的极佳教材，主要介绍了神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（前馈网络、卷积网络、循环网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
《深度学习》
推荐理由：《深度学习》通常又被称为花书，由全球知名的三位专家撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。由于其影响深远、读者受众面广，该书被大众尊称为“AI圣经”。内容包括神经网络的各种架构、优化方法、深度学习的实践技巧等，对于算法的原理和数学基础都有着严谨的推导和详细的解释，非常适合理论较强的读者深入学习。
NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）和计算机视觉是AI领域中的两个重要分支，它们是AI理论在实际应用中的两个典型例证。接下来，来看看这两个领域的书籍推荐吧！
理论应用篇
NLP-《Python自然语言处理》
NLP：NLP是一门研究计算机处理人类语言的技术，目的是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。NLP包含句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、信息检索、问答系统和对话系统等领域。
推荐理由：整本书不仅涉及了语料库的操作，也对传统的基于规则的方法有所涉及。全书包括了分词（Tokenization）、词性标注（POS）、语块（Chunk）标注、句法剖析与语义剖析等方面，是NLP中的一本实用教程。
计算机视觉-《Computer Vision：Models, Learning and Inference》
计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”并理解图像和视频内容的科学领域。它结合了图像处理、模式识别、机器学习、人工智能等多个学科的知识和技术，旨在通过计算机分析和解释视觉信息，从而实现对图像和视频数据的自动理解。
推荐理由：这本书是计算机视觉领域的专业书籍，内容包括如何利用训练数据，建立观察图像和要预估内容的联系。本书包括概率基础知识、概率图模型、图分割方法、多视觉几何、相机标定、人脸识别、目标跟踪等等。
AI领域发展迅速，新的算法、技术和应用层出不穷，通过阅读前沿的研究论文和专业期刊，可以了解AI领域的最新研究成果和发展趋势，保持知识的更新。想成为AI专家，请往下看~
前沿Paper篇
Arxiv
Arxiv https://arxiv.org/list/stat.ML/recent?ref=bestofml.com
推荐理由：ArXiv是一个知名的预印本网站，它为科研人员提供了一个免费共享和获取学术论文的平台。内容包括数学、计算机科学、定量生物学、定量金融学和统计学等多个学术领域。
Papers with Code
Papers with Code https://paperswithcode.com/sota
推荐理由：这个网站也称为Browse state of the art。它将ArXiv上的最新深度学习论文与GitHub上的开源代码联系起来，可以更容易地验证和重复这些研究结果，并加速研究成果向实际应用的转化。
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注：本文部分图片由AI生成
