又一波「人工智能」重磅新闻来袭，你真的还能无动于衷？
这两天霸屏的新闻：超强台风山竹和2018世界人工智能大会。围绕这两个主题的新闻在微博热搜、微信朋友圈、今日头条滚动更新。
下面截取了几个关于台风的热搜关键词：
#没什么能阻挡深圳人民上班#
#广东人民 在放假的喜悦中#
#台风过后#
不是只有物理方面的台风，更有人工智能大风正在吹来，下面是关于这两天2018世界人工智能大会的几则重磅新闻：
AWS宣布：在上海成立人工智能研究院
沈向洋宣布：微软将在今年成立亚洲研究院上海分部
全球高校人工智能学术联盟成立，15所高校与商汤科技共同发起
人工智能的大风，这已经不是第一波了。其实大家都知道人工智能火热，但却总是落实不到行动上。
一句又一句：
“现在又不做人工智能，也不转深度学习”
“现在上班这么忙，哪有时间？！有时间看一下马上就能用得上的技能书多好”
......
这何尝不是另一种形式的拖延。随着2018世界人工智能大会的召开，各种人工智能重大项目的发布，越发觉得人工智能的大风就要刮到眼前，如果不想被它刮跑就得试着去了解它接受它。
了解人工智能不再只是为了工作，更是为了自己用更宏观的格局去看清技术发展的方向。下面10本书，希望能帮你在这场风暴中建筑一个属于你自己的位置。
人工智能科普读物——浅显地了解一下人工智能（2本）
技术角度的人工智能——机器学习入门（3本）、深度学习入门（3本）
深入了解人工智能——机器学习、深度学习进阶（2本）
人工智能、机器学习与深度学习
尼克 著
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作者尼克是人工智能领域内资深前辈，他与书中部分人物或为师友或相熟相知，书中除了详实的考证还有奇闻轶事。
视野宏阔，笔法风趣，全方位解读人工智能
兼具广度与深度，给普通读者以趣味，给专业读者以激情
书中讲述了人工智能的发展史，涵盖人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等。
适合想要了解人工智能的来龙去脉的读者，作为人工智能的启迪之书；也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，并提供深入学习的资料。
小林雅一 著
支鹏浩 译
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人工智能技术、产业的通俗读本，书中以AI技术对个人、社会的影响为焦点，结合欧美日人工智能产业的调查研究，解读了AI时代的新秩序、新格局。
可作为了解人工智能技术的科普读物，也适用于人工智能产业相关人员作为背景知识、资料阅读参考。
AI作序推荐的AI图书
日本人气AI读本
未来职业、产业的变革参考
作者行文结构清晰、考论得当，既有对技术要义原理的浅白讲解，如机器学习、深度学习；又有对就业、产业格局变革的研究和分析，如自动驾驶、智能机器人、医疗、养老、艺术等；还涉及技术时代下，人类存在价值、社会伦理伤痕的讨论；以及人工智能冲击背景下，对日本全产业衰退危机的深度思考。
Andreas C. Müller ，Sarah Guido 著
张亮（hysic） 译
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通过学习书中的内容，你可以自己动手构建机器学习解决方案，豆瓣评分9.0。
Python机器学习入门书
以机器学习算法实践为重点，使用scikit-learn库从头构建机器学习应用
杉山将 著
许永伟 译
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这本书适合有一定数学基础的人，豆瓣评分不高，其实是因为这本书对零基础的读者不太友好，来看一下评论。
覆盖机器学习中最经典、用途最广的算法
提供可执行的Matlab程序代码
本书用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。
Peter Harrington 著
李锐 李鹏 曲亚东 王斌 译
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这是机器学习领域一本畅销经典书，如果关注过图灵图书畅销榜的话，每次书单上都会有这本书的位置。豆瓣评分8.2。
最畅销机器学习图书
介绍并实现机器学习的主流算法
面向日常任务的高效实战内容
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
弗朗索瓦•肖莱 著
张亮（hysic） 译
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这本书立足于人工智能的可达性和大众化，我们不用具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。而且本书作者特牛，是Keras之父、Google人工智能研究员。学习完书中的内容，我们就可以具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。豆瓣评分9.3。
原版亚马逊语音与音频处理畅销榜榜首图书
30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题
夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉
无须机器学习经验和高等数学背景
书中详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用，示例步骤讲解详细透彻。
斋藤康毅 著
陆宇杰 译
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深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。豆瓣评分8.3，先看下读者的评价。
日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足 2 年印刷已达100 000册
长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，超多五星好评
使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型
书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，从零创建一个经典的深度学习网络，来逐步理解深度学习。
山下隆义 著
张弥 译
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作者曾多次荣获日本深度学习研究相关奖项，并在多个相关研讨会上担任讲师。本书以以往的演讲内容为基础，着重以简明易懂的方式进行说明。正如本书的书名所示，本书致力于通过图解让读者了解深度学习。
图解版深度学习入门书
136 张图 + 60 段代码，全彩印刷
浓缩深度学习的关键知识点
本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。
美团算法团队 著
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美团算法团队由数百名优秀算法工程师组成，负责构建美团这个生活服务互联网大平台的“大脑”，涵盖搜索、推荐、广告、风控、机器学习、计算机视觉、语音、自然语言处理、智能调度、机器人和无人配送等多个技术方向。
这本书非常适合有一定机器学习基础的工程技术人员和在校大学生学习和阅读。通过本书，有经验的算法工程师可以了解美团在这方面的做法，在校大学生可以学习机器学习算法如何在具体的业务场景中落地。
美团数名一线算法工程师倾情力作
解密大型互联网公司机器学习算法在真实场景中的落地实践
美团内部真实案例详解，AI+O2O智慧凝结
美团首席科学家张锦懋作序推荐，美团技术委员会执行主席刘彭程以及美团科学家、副总裁夏华夏倾力推荐
书中内容包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、计算广告、深度学习以及算法工程6大部分内容，全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。
彭靖田 林健 白小龙 著
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由国内一线工程师，才云科技技术总监、华为深度学习团队系统工程师、华为公司深度学习云服务的技术负责人联合编写。
TensorFlow进阶第一书
深入解析TensorFlow系统本身的设计与实现原理
书中首先介绍了 TensorFlow 设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将 TensorFlow 与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN 和 RNN 等经典模型，然后深入剖析了TensorFlow 运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，最后全面介绍了 TensorFlow 生态系统的发展。
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