大盘点：近期最值得阅读的五本深度学习书籍

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有很长一段时间，没有人想阅读和AI有关的书，整个领域的研究如同一潭死水。但之后，AI领域涌现一批重大突破成果：图像识别、自动驾驶汽车、阿尔法围棋（Alpha Go）。似乎在一夜之间，AI不一样了。

那些早在八九十年代就诞生的算法，在超级计算机和大数据的助力下，终于散发出了它们该有的光辉。

如今，研究者争分夺秒地出版成果，来填满大家的书架。在过去的一年里，他们以手指能承受的最大速度拼命敲击键盘，以期用一本绝妙的书在亟需投喂的深度学习市场中打败同行。

现在，让我们一览这些书籍，比较优劣，看看哪些对于学习AI，或者说进一步理解这门艺术有最大的帮助。

“合适的才是最好的”。对AI学习也是如此——需要合理的、适量的理论学习和实际操作。

写这些是想强调，你需要遵循自己的学习风格，知道什么是最适合的学习方法。如果你喜欢书中出现一页又一页的详细理论，那么请直接把这篇文章当作反面教材。

但如果你是喜欢理论联系实践，那这就是你想要的书单。

1. 《深度学习》（Deep Learning）

推荐的第一本书是Ian Goodfellow所著的《深度学习》（Deep Learning）。没有哪个盘点深度学习的书单能够绕开这本书，毕竟它是Google Brain和OpenAI上的杰出研究成果。已经有一部分人将其视为指导深度学习的圣经，因为它是现存唯一囊括几十年研究成果的巨著。

尽管如此，除非你有坚实的数学基础，我并不建议你从这本书开始学习，因为它只会打击到你。

里面不仅有连篇累牍的方程

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