2019年6月值得阅读的10篇AI技术书籍！

指南: 当您感到困惑时，这本书会给您启发. 当您感到困惑时，这本书会向您显示方式. 当你寂寞时，书给你勇气. 当你悲伤的时候，这本书给你带来欢乐. 当您躁狂时，这本书会让您平静下来. 当您成功时，这本书将指导您. 我们在2019年6月整理了10篇值得一读的AI技术书籍，其中涉及AI，机器学习，深度学习和其他方面. 这本书是人类进步的阶梯，与之相伴人工智能方面的书籍，成就自己吧！

1. “深度学习实战”

图书简介:

“深度学习”是O'Reilly动物书籍系列的最新杰作人工智能方面的书籍，由前Google工程师撰写，并由Google Maps联合创始人Lars Rasmussen推荐，其原始版本在亚马逊上获得了所有五星级赞誉，必备的深度学习快速手册.

2. “ Python人脸识别: 从入门到工程实践”

图书简介:

王天庆，《 Python人脸识别: 从入门到工程实践》的作者，是世界百强公司的研发专家. 他有丰富的经验. 本书是作者多年经验的摘要，并遵循本书中的代码. 初学者还可以快速掌握人脸识别的原理，同时具有相对直观的深度学习，计算机视觉和其他知识的体验.

3. “人工智能安全对抗样本简介”

图书简介:

“人工智能安全性样本简介”-人工智能安全三部曲《兄弟》作者的最新力作，样本的入门知识，人工智能安全性是必要的，作者是百度Security Lab AI模型安全负责人，在安全行业拥有超过10年的经验，著名开源AI安全工具箱AdvBox，FreeBuf，Lei Feng.com的作者，安全访客特别专栏作家和主编知名安全自我媒体“带您的兄弟学习安全”的负责人.

4. “ Python机器学习”

图书简介:

“ Python机器学习”选择了机器学习技术，以Python示例进行说明，带您快速构建强大的机器学习模型并部署预测应用程序. 本书的三位作者致力于人工智能和数据分析领域. 他们为全球的公司和政府机构建立了数据科学和人工智能项目. 这本书是十多年实践经验的产物.

5. “ MXNet深度学习实战”

图书简介:

“ MXNet深度学习实践”由网易的一位高级计算机视觉算法工程师撰写. 从算法实现和框架原理两个维度详细解释了计算机视觉算法的实现以及MXNet框架的使用和原理.

6. “生成对抗网络简介指南”

图书简介:

“生成对抗网络入门指南”是一本结合了基础理论和工程实践的入门书. 它以一种易于理解的方式解释了GAN相关知识，并且针对具有一定基础的机器学习从业人员，与大学相关的学生和人工智能爱好者. ，包括GAN的理论知识和代码实践. 作者石丹青是宇艺科技的联合创始人兼技术负责人. 他毕业于同济大学电子信息工程系. 他在AI领域的企业家精神和实际战斗方面拥有多年经验. 他具有深度学习，自然语言处理以及与数据可视化相关的知识和技能.

7. “机器学习即服务: 将Python机器学习思想快速转变为云Web应用程序”

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“机器学习即服务: 将Python机器学习思想快速转变为云Web应用程序”通过具有三种不同知识的Web应用程序将机器学习，统计数据和原型设计相结合，并与云服务提供商合作. 提供一个简单的，与云相关的，技术上不受限制的指南，以帮助您尽快将Python建模工作传播到全世界. 讨论了在Web上进行统计和建模的快速原型制作技术.

8. “ Keras深度学习实战”

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“ Keras深度学习实践”是一本非常实用的深度学习工具书，适合想要快速学习和使用Keras深度学习框架的工程师，学者和从业者，尤其适合那些决心参与的人. 深度学习和与AI相关的行业还希望使用Keras为实际项目开发工程技术人员.

9. “ Python深度学习实战: 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及面部，对象和语音识别”

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“ Python深度学习实战: 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及面部，对象和语音识别”描述了行业标准化的深度学习实践，详细介绍了面部识别，面部检测和对象检测算法，并附带了代码进行比较并分析了Watson，Azure和Amazon等主流平台的开源API. 它也适合初学者学习和使用. 作者也是尖端技术研究人员，多年来从事人工智能相关工作.

10. “实用卷积神经网络: 使用Python实现高级深度学习模型”

图书简介:

“实用卷积神经网络: 使用Python实现高级深度学习模型”总结了基于图像分类示例的深度神经网络，并构建了用于人脸识别的CNN，然后构建了与视觉相关的高级算法来进行目标检测，实例分割，生成对抗网络，图像描述，视觉注意机制和视觉周期模型.

结论:

以上是2019年6月值得阅读的10篇AI技术书籍. 自动驾驶是最好的进步，让我们一起学习更多！

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