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我为黑客写了一份AI 路线图，并提到了几本书。
在这篇文章中，我们将介绍5本理论与实践相结合的书籍。
你不需要所有5本书。
只需选择那些你觉得有趣并会实际阅读的。
不要一上来就说，“我想学习深度学习，所以我应该读完整本书”。也许这种方法对一些喜欢自下而上学习方式的人来说有效，他们喜欢阅读晦涩的概念并吸收所有知识，但对我来说，当我为了特定目的而阅读时，我更有内在的动力。
假设我想构建一个能够预测下一个单词的模型，我会打开这些书，然后去到自然语言处理（NLP）的部分，翻阅那些章节，编写一些代码，并构建一个NLP的知识框架，逐步建立完成这个项目所需的基础技能。
所以，只需挑选你个人感兴趣的书籍和章节。
使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习Sebastian Raschka, Yuxi Liu, Vahid Mirjalili
这本书由塞巴斯蒂安·拉施卡编写，他曾是威斯康星麦迪逊大学的教授，现为LightningAI的Staff Research Engineer。他有一个很棒的人工智能通讯叫做Ahead of AI。
这本书涵盖了传统的机器学习和深度学习。
我特别喜欢“深入理解——PyTorch的机制”这一章
以及关于 GANs、图神经网络和强化学习的章节。
链接 深度学习小书弗朗索瓦·弗勒雷
日内瓦大学机器学习小组负责人弗朗索瓦编写了这本书，作为深度学习的简短介绍，面向具有 STEM 背景的读者，最初设计为在手机屏幕上阅读。
他还在日内瓦教授一门全面的深度学习课程，并且该课程已经开源 UNIGE 14x050 — 深度学习
以下为本书的抢先预览
Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola
《动手学深度学习》是一本开源教材，其中的代码片段使用了PyTorch、NumPy/MXNet、JAX和TensorFlow来实现。
它已经被70个国家的500所大学采用。
如果你想深入了解当今的深度学习领域，这些章节就足够了：卷积神经网络（CNNs）和现代卷积神经网络，循环神经网络（RNNs）和现代循环神经网络，以及注意力机制和变压器。
还有这一章也很有用：深度学习工具，例如 AWS EC2、Amazon Sagemaker、Google Colab 以及选择 GPU 的方法。
链接 理解深度学习Simon J.D. Prince
Simon J.D. Prince，巴斯大学计算机科学名誉教授在 Twitter 上发布了他的书。
它从基础知识开始，包括监督学习，然后是浅层和深层神经网络，模型拟合，反向传播，接着是卷积神经网络（CNNs）和残差网络，最后是Transformer和GAN以及扩散模型。
这本书以两个有趣的章节结束：“为什么深度学习有效”和人工智能的伦理问题。
他发布了很多 Python 笔记本，供你练习编写代码，从神经网络和反向传播到自注意力机制和扩散编码器。这将确保你掌握教科书中的知识。
他还为掌握语言模型撰写了几篇文章。
链接 深度学习Ian Goodfellow，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
这是大家一致推荐的深度学习教材。
Vikas Parachuri，从对深度学习一无所知（参见他的推特：https://twitter.com/VikParuchuri/status/1778534123138912366），到现在训练最先进的开源模型，最近他还加入了Jeremy Howard的新AI研发实验室Answer.AI。
他推荐了以下内容：
链接 想了解更多？请慢慢阅读。很多术语和数学知识可能对你来说很陌生——你可以查一下。你可能需要自己画图或编写代码来理解它们——给自己留出这样的时间。如果数学知识对你来说很陌生，一个很好的补充资源是《机器学习的数学》（Math for Machine Learning）。
即使像CNN或RNN这样的架构在当今世界似乎已经过时，因为一切都转向了Transformer，但CNN仍然被广泛使用，而且RNN也有旧瓶新酒的说法。
在你完成这本书的前两部分（你可以跳过第三部分）之后，你应该能够用纯numpy实现任何主要的神经网络架构（前向和后向传播）。
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