我今年 26 歲，想學習人工智慧領域的知識，如深度學習方面的。需要閱讀哪些書籍，或者找哪些人學習？

01-06

人工智慧，深度學習@嚴肅@人工智慧@田淵棟@甄景賢@jacky yang@賈揚清

先放一張最近看過的書：

科普類：數學之美；浪潮之巔

編程語言類：流暢的python；effective python；利用python進行數據分析

機器學習理論類：統計學習方法；機器學習（西瓜書；深度學習

機器學習實戰類：python機器學習及實戰；集體智慧編程；深度學習輕鬆學；tensorflow實戰

推薦的閱讀順序是，首先讀科普類，積累興趣，對領域有個大概的了解。然後開始讀編程語言類，掌握一門編程語言，機器學習領域的當紅辣子雞莫過於python，推薦先在網上看廖雪峰的python教程來入門，然後看進階看流暢的python。當掌握好python，並且寫過一些小程序後，就可以開始啃機器學習理論類的書籍了。其中寫的最好的莫過於李航的統計學習方法，但統計學習方法涵蓋面太窄，配合西瓜書來擴展寬度。有了理論基礎之後，就可以開始實戰了，先看python機器學習實戰，掌握傳統的機器學習方法。然後再進階到深度學習及tensorflow。

以上

關於機器學習的書單，可以分為給業內人士的入門書單，給有一定基礎的進階書單，以及針對外行的科普書籍。這類科普書籍，會展示機器學習與其他學科的關聯，從而能夠帶給不同學科背景的讀者諸多啟發。對於不了解這個行業的讀者，閱讀這類書，可以避免閱讀碎片化的科普小文帶來的缺少系統性了解的問題；而對於從業者，由於這些書多是由大師寫成，其語句中多包涵言外之音，會給讀者帶來如打通任督二脈的豁然貫通感。霍金曾說，他的時間簡史，每多一個公式，銷量就會降低一半，所以今天推薦的這些書中都不會包含公式。

首先推薦的是《終極演算法：機器學習和人工智慧如何重塑世界》[The Master Algorithm]

這本書的名字，顯示著作者試圖在機器學習的各個流派間進行整合，最終提出機器學習里的「牛頓三定律」的理想。作者在這本書里，介紹了當前常用的演算法的發展歷程，這些演算法包括決策樹，遺傳演算法，神經網路，樸素貝葉斯及貝葉斯網路，隱式馬爾可夫鏈，K最近鄰及支持向量機，作者還介紹了無監督學習的演算法。在介紹演算法時，作者還介紹了機器學習里最大的兩個阻礙，過擬合及維度災難。

對上面的這些名詞看不懂，看過書你就明白了。這本書中，沒有公式與代碼，有的只是對機器學習中的演算法本質一針見血的點破，有的只是依據這些演算法而編出的日常生活中的故事，是對機器學習中核心演算法的概念化的模型。一言以概之，這是一本所有有高中數學水平且無計算機背景的讀者都能夠讀懂的科普書。如果你不想對控制著我們衣食住行方方面面的機器學習演算法一無所知，那麼這本書是你必讀的書。

人工智慧之父馬文·明斯基經典作品：情感機器+心智社會

這兩本書的作者被譽為人工智慧之父，不是因為他發現了某一個特別NB的演算法。而是因為其對人類的認知過程有著獨特的見解，從而能利用對人類認知的洞察來指導機器學習演算法的研發。其在70年代寫成的心智社會一書，令當前的人工智慧研究者還會常讀常新。這本書雖然價格有些高，但考慮到讀一遍根本不指望能看懂，要看三遍才能有些領悟，算算閱讀單價，就不算高的。再加上這本書送朋友，那是多麼有逼格的一件事啊。

這本書是人工智慧之父集一生功力寫成的集大成之作。如何讓機器有感情，是在機器智能即將超越人之後的人工智慧的下一個天花板。情感計算的概念，也隨著Chatbot（聊天機器人）而火了起來。閱讀這本書，會讓讀者認識到情感不一定是人類獨有的特徵。情況也可以被表示為一連串的計算。而賦予機器情感，我們也能造成有常識，有直覺的機器。如果你想打破人工智慧的黑盒子，這本書也是一本需要反覆研讀的大作。

科學的極致漫談人工智慧集智俱樂部

集智俱樂部有一群有激情有實力的小夥伴，其中既有來自學術界的張江教授，也有基於深度學習開發了彩雲天氣，彩雲翻譯等APP的創業者。而這本書則是集智眾人的智慧結晶。這本書由於是中國人寫成，所以避免了翻譯作品的語言障礙。楊瀾曾經在她的博客中推薦過這本書，說她從這本書中收穫甚多，可見這本書是很容易讀懂的。正如書名所顯示，這本書涉及諸多人工智慧領域。而書中諸多的插圖，例子和參考文獻則讓這本書贏在了細節上。

機器之心雷·庫茲韋爾

奇點臨近，尤其是當Alpha Go橫掃圍棋界的時候，又會被人再一次提起。而這個詞就來自於本書的作者，著名未來學家雷·庫茲韋爾。這本書中的預言究竟會不會實現，讀者需要保持批判性的判斷，不可人云亦云。而要批判性的提問，就先要讀讀原文，看看作者做了哪些價值性的假設，從而閱讀後不止是腦洞大開，還能提升自己在面臨未來註定層出不窮的人工智慧的新聞時的判別能力。

數學之美

這本書雖然叫做數學之美，其實由於作者是谷歌的搜索專家，所以寫的多半是自然語言處理領域的發展。關於這本書，溢美之詞已經太多了。而我這裡想說的不是其將演算法背後的原理講述的多麼清晰，而是作者講述了其和諸位自然語言處理領域的先驅的個人故事，其中描述了諸多學者的風骨以及其背後的道德力量。這是這本書少有被人提起，但卻能令人記憶深刻的地方。

題主，建議你在提問中添加以下信息：你的基礎水平(數學、編程、英語)；學習的目的(興趣、工作需要、業餘充電)；應用的領域(視覺、語音、遊戲或者其他)。否則，你@的那些大牛也沒法回答。

網易雲課堂已經上線吳恩達的AI課程，很體系的，基礎部分就別學邊買書補吧。還有極客學院也有速度學習的課程譯文，包括TensorFlow的使用

三十歲想學的飄過

霍華德的書單算可以了。

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