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2019年哪些AI好書一定要看?鵝廠大牛向你推薦這9本

導讀:讀書是一生的功課,技術人通過讀書實現自我提升,學習優秀知識沉澱。TEG書知道本期特邀騰訊TEG AI Lab專家姚建華、騰訊TEG AI平臺部工程平臺中心負責人羅敏、騰訊TEG AI Lab專家李志鋒,為大家帶來AI方向好書推薦。來看看技術大牛在讀什麼,收藏優質內容,願本期書單助你更專業。

作者:TEG書知道

來源:騰訊技術工程

姚建華博士是醫學影像AI領域的專家,在AI Lab負責AI+醫療領域的前沿研究及產品落地。在脊柱影像分析,腫瘤生長預測,結腸癌檢測以及影像引導機器人手術方向取得過突出成績。編輯過多本期刊特刊和專著,並組織多次國際學術研討會。在行業期刊和會議上發表論文超過350篇,被取用超過6000次,h-index指數39。

1

Python機器學習》(原書第2版)

作者:塞巴斯蒂安·拉施卡 瓦希德·米爾賈利利

大牛推薦語:這本書以實體的方式演示如何利用Python編寫機器學習的應用程式,是一本不錯的入門編程書

2

《深度學習》

作者:Ian Goodfellow 等


大牛推薦語:這本書詳細又清晰地介紹了深度學習,神經網絡,機器學習方法背後的數學公式和理論基礎。作者們成功地將複雜的理論以可以被理解的方式解釋出來。同時這本書也詳盡地解釋瞭如何在實際工作中運用這些方法,有助於讀者更加靈活地使用開原始碼。


李志鋒博士同樣力薦該書,認為其堪稱深度學習的經典入門聖經,涵括絕大部分有關深度學習的基礎概念,數學推導以及深度學習在工業應用的技巧,值得反覆研讀。

3

Insight into Images》

作者:Terry S. Yoo

大牛推薦語:這本書從理論和實際應用介紹兩方面醫學影像處理中的主要技術,包括分割,配準和基本圖像處理和分析。以開源軟體ITK為例子,具有很高實用價值。

羅敏, 騰訊TEG AI平臺部工程平臺中心負責人,加入騰訊以來,參與過海量儲存、網頁搜索、垂直搜索等技術的研發和團隊管理,目前在AI平臺部主要負責圖像視覺、語音相關技術的研發和業務支持。

4

分佈式機器學習:演算法、理論與實踐

作者:劉鐵岩,陳薇,王太峰,高飛

大牛推薦語來自團隊機器學習工程組的推薦,可以說是國內第一本講分佈式機器學習的書, 分佈式機器學習是一個系統工程,涉及資料、模型、演算法、通信、硬體等許多方面,這本書從理論、演算法和實踐等多個方面給出了系統、深刻的討論,理論和演算法部分值得一看,實踐部分對於剛剛進入這個領域的同學來說也有一定的參考意義。

5

數學之美

作者:吳軍

大牛推薦語值得反覆品味的一本書,通俗易懂,培養大家化繁為簡,用數學去解決工程問題的思維習慣,這是成為一名優秀工程師必需的素質,尤其在AI時代,我們不再是面對0和1的問題,而是要去解決更多不確定性的問題。

6

機器學習訓練秘籍》

作者:吳恩達

大牛推薦語:這是一本開源的電子書,書的重點不是講解傳統的機器學習演算法,而在於教你如何使機器學習演算法發揮作用。 如果你或你的團隊正在研發一款機器學習相關應用,並期待取得較快進展,那麼這本書將會是你的得力助手。

鏈接:

https://accepteddoge.github.io/machine-learning-yearning-cn/  

李志鋒博士,騰訊專家研究員,AI Lab計算機視覺中心人臉與OCR團隊的負責人。IEEE 高級會員(IEEE Senior Member)。本科畢業於中科大教改試點班,碩士和博士畢業於香港中文大學,曾任中科院深圳先進院研究員、博士生導師。研究興趣包括人工智慧、計算機視覺、人臉研究等,在相關領域的國際頂級學術會議和期刊上已發表多篇高質量論文,在學術界和工業界廣受關註。

李博士帶領團隊在人臉檢測的國際著名評測平臺(WIDER FACE和FDDB)、人臉識別的國際著名評測平臺(Megaface Challenge)、OCR的國際著名評測平臺ICDAR上獲得十幾項世界第一的佳績。所研發的原創性技術已接入騰訊信息安全、騰訊互聯網+公共服務平臺(騰訊雲智慧眼)等多個應用場景,每日技術呼叫量超六億次,未來將更廣泛應用到人機交互、信息安全、政務、金融、安防等多個領域。擔任國際期刊Neurocomputing的編委。

7

Pattern Recognition and Machine Learning》

作者:Christopher M. Bishop

大牛推薦語:這是第一本從貝葉斯角度講述樣式識別以及機器學習的基礎教材,它被廣泛用作國外大學的標準教材。作為一本基礎教材,它假設讀者沒有機器學習的背景,並且詳細闡述了機器學習領域經常用到的模型。

8

The Matrix Cookbook》

作者:Kaare & Michael Pedersen

大牛推薦語:這是一本關於線性代數運算的重要的參考手冊,它介紹了常用的概率分佈、矩陣變換、矩陣微分、矩陣分解以及某些特殊矩陣。

鏈接:

http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/3274/pdf/imm3274.pdf

9

機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow

作者:奧雷利安·傑龍

大牛推薦語該書由前谷歌機器學習工程師編寫,用一些簡單的實體展示瞭如何用Python+TensorFlow框架來解決實際應用的問題,是一本很好的實踐入門教程。

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