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這個雙十一，人工智能市場火爆，從智能音箱到智能分揀機器人，人工智能已逐漸滲透到我們的生活的方方面面。網易云社區聯合博文視點為大家帶來人工智能熱門圖書專場，這些書籍將引領我們一起去解密人工智能，了解這位即將走進我們生活的“朋友”。

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以下為獎品圖書簡介：

1、《解析深度學習：卷積神經網絡原理與視覺實踐》

編輯推薦

本書是對治深度學習恐懼癥的一劑良藥。作者魏秀參博士，畢業于著名的南京大學LAMDA研究所，現為曠視科技南京研究院負責人。本書凝聚了他多年的功力，集原理與實踐于一體，將卷積神經網絡這顆仙丹煉得出神入化，以此攻克計算機視覺實踐中的一個又一個難題。

全書沒有佶屈聱牙的文字、沒有艱澀難懂的術語，只有明明白白的道理、由淺入深的論證、清晰流暢的架構。在內容的安排上，兼顧了基礎知識和學習難點，各有側重，讓初學者不僅可以看明白、而且能夠讀懂，知其所以然并舉一反三運用到自己的工程實踐中。

無怪乎，業內專家認為“本書可能是我知道的“醉”好的深度學習的中文入門教材”。

內容提要

深度學習，特別是深度卷積神經網絡是人工智能的重要分支領域，卷積神經網絡技術也被廣泛應用于各種現實場景，在許多問題上都取得了超越人類智能的結果。本書作為該領域的入門書籍，在內容上涵蓋深度卷積神經網絡的基礎知識和實踐應用兩大方面。本書共14 章，分為三個部分：第一部分為緒論；第二部分 （第1～4 章）介紹卷積神經網絡的基礎知識、基本部件、經典結構和模型壓縮等基礎理論內容；第三部分（第5～14 章）介紹深度卷積神經網絡自數據準備開始，到模型參數初始化、不同網絡部件的選擇、網絡配置、網絡模型訓練、不平衡數據處理，最終到模型集成等實踐應用技巧和經驗。本書并不是一本編程類書籍，而是希望通過“基礎知識”和“實踐技巧”兩方面使讀者從更高維度了解、掌握并成功構建針對自身應用問題的深度卷積神經網絡。

本書可作為深度學習和卷積神經網絡愛好者的入門書籍，也可供沒有機器學習背景但希望能快速掌握該方面知識并將其應用于實際問題的各行從業者閱讀參考。

2、《強化學習實戰：強化學習在阿里的技術演進和業務創新》

編輯推薦

系統講解在互聯網級別的應用上使用強化學習的技術細節。

匯集了阿里巴巴一線算法工程師在強化學習應用方面的經驗和心得。

內容提要

本書匯集了阿里巴巴一線算法工程師在強化學習應用方面的經驗和心得，覆蓋了阿里巴巴集團多個事業部的多條業務線。本書系統地披露在互聯網級別的應用上使用強化學習的技術細節，更包含了算法工程師對強化學習的深入理解、思考和創新。作為算法工程師，你將了解到強化學習在實際應用中的建模方法、常見的問題以及對應的解決思路，提高建模和解決業務問題的能力；對于強化學習方向的研究人員，你將了解到在游戲之外更多實際的強化學習問題，以及對應的解決方案，擴寬研究視野；對于機器學習愛好者，你將了解到阿里巴巴的一線機器學習算法工程師是如何發現問題、定義問題和解決問題的，激發研究興趣以及提升專業素養。

本書適合算法工程師、強化學習方向的專業人員閱讀，也可供機器學習愛好者參考。

3、《機器人感知：因子圖在SLAM中的應用》

編輯推薦

本書作者是促成SLAM從經典卡爾曼濾波形式向圖優化模型轉變的關鍵人物，在SLAM領域的造詣非常深厚，此書是他們在因子圖上的研究成果的匯集和整理，是一本非常好的SLAM方面的書籍。

內容提要

Frank Dellaert與Michael Kaess是機器人行業大家，他們在機器人感知方向有多年經驗及深入理解。本書深入淺出地介紹了因子圖數學定義、推斷方法，以及真實環境中機器人上的各種應用。

4、《智能問答與深度學習》

編輯推薦

深度學習、自然語言處理入門書

為你開啟從AI入門到AI應用的學習之門

提供大量編程實例，配書源代碼供下載

內容提要

本書面向在校學生或計算機軟件從業人員，由淺入深地介紹了人工智能在文本任務中的應用。本書不但介紹了自然語言處理、深度學習和機器閱讀理解等基礎知識，還簡述了信息論、人工智能等的發展過程。

5、《TensorFlow進階指南：基礎、算法與應用》

編輯推薦

1.拒絕艱澀難懂——本書是作者在用自己的話講解TensorFlow，中國人都能輕松讀懂，特別適合零基礎讀者，沒有不懂，只有更懂。

2.拒絕臃腫拖沓——本書真正來自于作者一線從業經驗與體會，只講有用的，不含偏門的。

3.拒絕斷章取義——本書囊括了TensorFlow用于實際工作的全流程，使讀者能真正實現從想法到產品，只有流暢，沒有斷崖。

4.拒絕含混支吾——本書對TensorFlow每一個環節的講解，都是作者運用自己多年一線從業功力推敲與解構的，沒有模糊不清，只有恍然大悟。

內容提要

本書是由人工智能一線從業專家根據自己日常工作的體會與經驗總結而成的，在對TensorFlow的基礎知識、環境搭建、神經網絡、常用技術的詳細講解當中穿插了自己實戰的經驗與教訓。更與眾不同的是，本書詳細地解析了使用TensorFlow進行深度學習領域中常用模型的搭建、調參和部署整個流程，以及數據集的使用方法，能夠幫助您快速理解和掌握TensorFlow相關技術，最后還用實戰項目幫助您快速地學會TensorFlow開發，并使用TensorFlow技術來解決實際問題。

本書代碼主要是在1.6版本的基礎上進行開發的，同時兼容1.2~1.10的版本，并已得到驗證。本書主要面向對TensorFlow、深度學習、人工智能具有強烈興趣且希望盡快入門的相關從業人員、高校相關專業的教育工作者和在校學生，以及正在從事深度學習工作且希望深入的數據科學家、軟件工程師、大數據平臺工程師、項目管理者等。

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總結

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