書單丨瞭解深度學習三大熱門應用不可錯過的5本技術好書
人工智慧正在日益滲透到所有的技術領域
計算機視覺、語音識別、自然語言處理
便是目前深度學習很熱門的三大應用方向
博文菌列舉了三大方向優秀的技術好書
一起來了解這些會影響我們未來的重要技術吧
NO.1
自然語言處理
《智慧問答與深度學習》
王海良 李卓恆 林旭鳴 著
本書介紹了近年來自然語言處理和機器閱讀的成果，帶有翔實的示例，對實際應用有很好的借鑑意義。
本書面向在校學生或計算機軟體從業人員，由淺入深地介紹了人工智慧在文字任務中的應用。書中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，還簡述了資訊理論、人工智慧等的發展過程。
NO.2
自然語言處理
《自然語言處理理論與實戰》
唐聃 等 著
自然語言處理是什麼？誰需要學習自然語言處理？自然語言處理在哪些地方應用？相關問題一直困擾著不少初學者。針對這一情況，作者結合教學經驗和工程應用編寫此書。
本書幫助初學者快速入門自然語言處理，理解理論的基礎上，通過例項掌握自然語言處理技術。
NO.3
計算機視覺
《解析深度學習：卷積神經網路原理與視覺實踐》
魏秀參 著
周志華教授作序力薦，展現深度學習特別是CNN從資料、模型到系統的全棧式開發過程和技巧，一流的深度學習入門實踐書！
本書作為卷積神經網路的入門書籍，兼顧基礎知識和學習難點，讓初學者不僅可以看明白、而且能夠讀懂，知其所以然並舉一反三運用到自己的工程實踐中。在內容上涵蓋深度卷積神經網路的基礎知識和實踐應用兩大方面。通過“基礎知識”和“實踐技巧”兩方面使讀者從更高維度瞭解、掌握併成功構建針對自身應用問題的深度卷積神經網路。
NO.4
計算機視覺
《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》
唐進民 編著
本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。
通過閱讀本書，你將學到人工智慧的基礎概念及Python 程式設計技能，掌握PyTorch 的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如卷積神經網路、迴圈神經網路、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和程式設計技能之後，還會學到如何基於PyTorch 深度學習框架實戰計算機視覺。
NO.5
語音識別
《解析深度學習：語音識別實踐》
【美】俞棟 鄧力 著
俞凱 錢彥旻 譯
瞭解深度學習應用實踐不可錯過的經典專著。
首部介紹語音識別中深度學習技術細節的專著。全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網路核心演算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網路-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特徵表示學習、模型融合、自適應，以及以迴圈神經網路為代表的若干先進深度學習技術。