开学季到，DC小伙伴们新一年的书单已经列好了吗？
如果你们的书单中正好有这几本DC君精挑细选的人工智能好书，千万不要错过文章最后的话题讨论哦！
《深度学习 deep learning》
相信“花书”已经不用DC君再作过多的介绍了，“AI圣经”！本书三位作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville一直耕耘于机器学习前沿，引领了深度学习的发展潮流，是深度学习众多学习方法的主要贡献者。
《深度学习 deep learning》的一大特点是介绍深度学习算法的本质，脱离具体代码实现给出算法背后的逻辑，不写代码的人也完全可以看。
《TensorFlow技术解析与实战》
本书包揽了TensorFlow1.1的新特性，人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热点一应俱全，并且通过基础篇、提高篇、实战篇三部分从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。
《Python机器学习实践指南》
该书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来用Python做数据分析。
《Python机器学习预测分析核心算法》
该书作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。尽可能地用简单的术语来介绍算法，避免复杂的数学推导，同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。
读者会很快深入了解模型构建背后的原理，不论简单问题还是复杂问题，读者都可以学会如何找到问题的解决算法。
《精通Python自然语言处理》
该书详细介绍如何使用Python执行各种自然语言处理（NLP）任务，并帮助读者掌握利用Python设计和构建基于NLP的应用的最佳实践。引导读者应用机器学习工具来开发各种各样的模型。
对于训练数据的创建和主要NLP应用的实现，例如命名实体识别、问答系统、语篇分析、词义消歧、信息检索、情感分析、文本摘要以及指代消解等，该书都进行了清晰的介绍。
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