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1.自然语言处理
本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。
全面回顾了近30 年来机器翻译的技术发展历程，遵循机器翻译技术的发展脉络，对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了深入解析。
其他推荐
《基于BERT模型的自然语言处理实战》
《预训练语言模型》
《大数据智能：数据驱动的自然语言处理技术》
2.计算机视觉
视频理解是计算机视觉和深度学习的一个重要分支。本书对视频理解的3个重要领域进行介绍，对于每个领域，本书不仅解释了相关算法的原理，还梳理了算法演进的脉络。
系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。
其他推荐
《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
《深度学习图像搜索与识别》
《深度学习计算机视觉实战》
《深度学习与目标检测》
3.机器学习
聚焦机器学习算法建模及相关技术，以工业蒸汽量预测、天猫用户重复购买预测、O2O优惠券预测和阿里云安全恶意程序检测等四个天池经典赛题作为实战案例，针对实际赛题按照赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合等步骤，将赛题的解决方案从0到1层层拆解
书中有近200个独立的解决 方案，针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务，涵盖从简 单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。
其他推荐
《速通机器学习》
《深入浅出AI算法：基础概览》
《模型思维：简化世界的人工智能模型》
《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》
4.深度学习
集成学习的思路是通过结合多个学习器来解决问题，它在实践中大获成功——人称“从业者应学应会的大杀器”之一。
集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。
聚焦深度学习算法建模及相关技术，选取医疗、视频、工业三个非常有行业代表性的赛题：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱、阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛、布匹疵点智能识别。
其他推荐
《深度学习500问——AI工程师面试宝典》
《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》
《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》
《GAN：实战生成对抗网络》
5.图深度学习
涵盖了学习图深度学习必须了解的基础知识，图深度学习中经典的模型方法，图深度学习在实际中的应用方法，以及图深度学习的研究热点和前沿进展。
介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究，以及它们在不同领域（如推荐系统、生化医疗、自然语言处理等）的实际应用。
其他推荐
《图表示学习》
6.联邦学习
描述联邦学习（亦称联邦机器学习）如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。
以实战为主（包括对应用案例的深入讲解和代码分析）
其他推荐
《迁移学习导论》
《联邦学习技术及实战》
《元学习：基础与应用》
7.强化学习
作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。
本书跳出原理介绍加应用案例的传统叙述模式，转而在横向上对深度强化学习落地过程中的核心环节进行了完整复盘。
其他推荐
《深度强化学习：基础、研究与应用》
《深度强化学习核心算法与应用》
《深入浅出强化学习：编程实战》
8.推荐系统
书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。
一本面向实践的企业级推荐系统开发指南，内容包括产品设计、相关性算法、排序模型、工程架构、效果评测、系统监控等推荐系统核心部分的设计与开发。
其他推荐
《算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践》
《推荐系统开发实战》
《推荐系统算法实践》
9.知识图谱
一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。
系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。
其他推荐
《工业级知识图谱：方法与实践》
《知识图谱导论》
10.语音识别
以深度学习为主线介绍语音识别应用的书籍，对读者了解语音识别技术及其发展历程有重要的参考价值。
以目前流行的开源语音识别工具 Kaldi 为切入点，深入浅出地讲解了语音识别前沿的技术及它们的实践应用。
其他推荐
《语音识别：原理与应用》
《声纹技术：从核心算法到工程实践》
《实时语音处理实践指南》
《人工智能：语音识别理解与实践》
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