深度学习入门书单
原创2017-10-23Peter混沌巡洋舰
列书单之前，想再强调一遍学习方法（请参考教师节-说说学习方法-就拿AI举例子吧），只有先摆正了态度，才能够事半功倍。
接着说说这个书单吧，书单里没有出现英文书和翻译书。英文书单已经有很多了，且能看英文书的朋友，最好就不要看书了，直接去看综述文章或者最新的论文和代码去。这里的书单是入门级别的，针对英语不怎么好的读者。书分成三类，一种是讲原理或综述，第二类是针对特定平台，第三类是结合具体的应用场景
阅读难度：一星
白话深度学习与TensorFlow这本书覆盖了深度学习的诸多概念，内容全面，看完了这本书，你就懂了深度学习这个领域的行话了。书中有很多具体例子，作者有丰富的实践经验。另外这本书的姐妹版《白话大数据与机器学习》也不错，在APP 网易蜗牛阅读上可以免费阅读。
阅读难度：一星
机器学习之路这本书从内容方面本书共包含两部分：机器学习篇和深度学习篇。这本书避过数学推导等复杂的理论推衍，介绍模型背后的一些简单直观的理解，以及如何上手使用。这本书适合有一些编程和自学能力，但数学等基础理论能力不足的人群。
阅读难度：2 星
这本书写的很基础，帮助读者快速了解keras在各个领域的应用，书中的例子打通了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验的全流程，以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，虽然每个案例都没有讲细，但是一本不错的入门书。
阅读难度：2星
说起深度学习，不得不提tensorflow，关于这个最热的平台，推荐俩本入门书，关于这俩本书，CSDN上曾有人做过对比，综合起来，第一本书更加全面，第二本书更容易上手。
这本书目前正在预售中，因此不好评价。但作为一种与主流的深度学习框架都不同的动态的图构建框架，PyTorch值得了解。
阅读难度：3 星
这本书是研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。书中从自然语言处理的传统方法，结束到最新的基于深度学习的处理方法，可以使读者对自然语言处理整个行业有全面的了解。
阅读难度 3星
这本书看似是轻松学，但读起来却并不轻松，书中介绍了卷积神经网络中很多细节，这些细节是决定了一个人对CNN的理解深度。书中介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。
