大牛书单 | 人工智能方向好书分享（第二期）
導語：讀書是一生的功課，技術人通過讀書實現自我提升，學習優秀知識沉淀。騰訊TEG讀書會本期特邀騰訊AI Lab語音識別中心副總監蘇丹、騰訊AI醫療中心病理和治療團隊負責人韓驍、騰訊AI Lab專家研究員趙沛霖為大家帶來人工智能方向好書推薦第二期。來看看技術大牛在讀什么，收藏優質內容，愿本期書單助您更專業。
AI Lab語音識別中心副總監，17年加入公司，從事語音研究多年。
《Pattern Recognition?and Machine Learning》
作者：Christopher M. Bishop
大牛推薦語：第一本提出貝葉斯觀點的模式識別教科書，涵蓋了機器學習領域的方方面面，模式識別和機器學習領域的一本經典之作。
《Spoken Language Processing》
作者：
A.?Acero,?Hsiao-Wuen?Hon,?and?Xuedong?Huang
大牛推薦語：語音語言處理領域的經典教科書，內容全面而深入，涉及語音系統方方面面以及技術發展的來龍去脈，雖然現在看來大多已屬于傳統方法，但包含了對很多基礎經典理論方法的細致講解，如語音特征提取，隱馬爾可夫模型，前綴樹大詞匯解碼等。
《解析深度學習：語音識別實踐》
作者：俞棟，鄧力
大牛推薦語：?深度學習的工業化實踐最早是在語音領域開始的，俞棟老師是最早將深度學習應用到語音識別任務的研究者之一，《解析深度學習：語音識別實踐》是首部介紹語音識別中深度學習技術細節的專著，其內容全面而翔實，包括了多個方面的理論及實踐結果，所有的算法及技術細節也都提供了詳盡的參考文獻，給出了深度學習在語音識別中應用的全景。
韓驍博士，騰訊AI Lab專家研究員、AI醫療中心病理和治療團隊負責人。博士畢業于美國約翰霍普金斯大學。長期從事醫療影像、機器學習、深度學習方面的研究工作以及它們在腦科學和自動化放療領域的應用。迄今為止在行業期刊和會議上共發表學術論文60余篇，論文總引用次數超過4500次。
《Python深度學習》
作者：Francois Chollet
大牛推薦語：本書是學習使用python和Keras進行深度學習的很好資料。作者是Keras框架的構建者，對深度學習的基礎和實踐都有獨到的見解。內容覆蓋全面，示例講解詳細透徹，文字優美，翻譯也是一流。
《The Elements of Statistical Learning》
作者：Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
大牛推薦語：本書是機器學習領域的經典參考書，也是深入了解統計學習理論的必讀書籍之一。第二版更新之后內容更加全面。
《Medical Imaging Signals and Systems》
作者：Jerry L. Prince, Jonathan Links
大牛推薦語：本人博士導師為主要作者的一本醫療影像領域的經典教科書。從物理和信號處理角度全面介紹了常見生物醫療影像的成像模式和原理。邏輯清晰，推導嚴謹。書中示例和習題也都精心設計，有效地幫助讀者更深入地掌握和運用核心概念。
趙沛霖，騰訊AI Lab專家研究員，主要負責機器學習基礎算法的研發，和在能源、醫療等場景上的應用。
《機器學習》
作者：周志華
大牛推薦語：本書較為全面地涵蓋了機器學習的基礎知識，語言平實，講解深入淺出，很適合初學者。
《機器學習實戰》
作者：Peter Harrington
大牛推薦語：該書著重于講解機器學習算法的python實現，有助于初學者深入理解算法并提高編程能力。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的大牛书单 | 人工智能方向好书分享（第二期）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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