阅读以获得专业知识的 10 大深度学习书籍

随着人工智能 (AI) 的采用不断增长，对具有人工智能相关技能的专业人员的需求也在增加。 其中一项需求量很大的技能是深度学习。 深度学习是人工智能的一个分支，它处理可以以无监督方式从数据中学习的算法。 它专注于通过训练机器识别数据中的模式来尝试让机器理解人类的语音和图像。

要成为该领域的认证专家，您必须获得知识并为推进您的职业生涯打下坚实的基础。 为此，您可以采取的第一步是阅读相关书籍。 为了帮助您，这里列出了不同的深度学习子主题以及您可以为每个子主题选择的一些相关书籍。 这些书将帮助您了解深度学习及其今天的用途。

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深度学习简介

《深度学习简介》一书非常适合任何好奇但对深度学习中的工作原理缺乏任何背景知识的人。 阅读本书，你会发现深度学习是在大量数据上训练人工神经网络的过程，旨在创建无需人工干预即可独立学习的系统。 它结合了深度神经网络和各种统计建模算法，以及机器学习。 这本书还谈到了深度神经网络，它本质上是受人脑结构启发的计算机程序。 当任务对于传统算法来说太复杂时，就会使用它们。

深度学习使我们能够解决以前困难甚至不可能的问题，例如图像识别和自动驾驶汽车。 掌握这本书以了解机器学习这个子集的基础知识并掌握各种基本概念。

用于深度学习的 Python

Python 是数据科学家和机器学习工程师最流行的语言。 它是一种通用语言，易于学习，但功能强大且可扩展。 Python 庞大而活跃的社区为其不断增长的库和工具列表做出了贡献。 使用 Python 学习深度学习的最佳书籍是：

• Introduction to Machine Learning with Python——这本书是机器学习的精彩介绍。
• 使用 Python 进行机器学习——本书面向希望在其应用程序中实现机器学习算法的开发人员。
• 使用 Python 进行深度学习——这本书非常适合那些想要使用 Python 实现深度学习算法的人。

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深度学习中的神经网络

神经网络是一种受人脑启发的计算模型。 神经网络由分层排列的“节点”组成。 第一层可能是“神经元”本身，它们从下一层的其他神经元接收输入，最后一层产生输出。 通过提供一组示例来训练网络，每个示例中每个节点的输出用于调整网络中节点之间的连接强度。

随着时间的推移，网络会学习哪些输入最好转发到最后一层。 神经网络通过在大量数据中寻找模式然后根据这些模式进行预测来解决问题。 为了更好地理解深度学习中的神经网络，您可以阅读一些最有价值的书籍：

• 神经网络和深度学习——这本书介绍了神经网络是如何构建的以及它们工作背后的数学原理。
• 制作你自己的神经网络——面向初学者的深度视觉介绍——阅读本书，以可视化方式了解使用 Python 构建和工作的神经网络。

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使用 RL 和 ML 推进深度学习

强化学习和机器学习是深度学习的子领域。 强化学习是一种机器学习，其中软件代理体验模拟并尝试最大化其最终分数。 这些代理通过反复试验来学习，就像人类一样。 强化学习最常用于机器人技术，对于自动驾驶汽车、游戏和任何其他软件代理在模拟环境中自主做出决策的应用程序来说都是必不可少的。

另一方面，机器学习是一个更广泛的研究领域，包括所有类型的监督和非监督学习算法。 您可以阅读一些最好的书籍来开始使用 RL 和 ML 进行高级深度学习，包括：

• 深度强化学习——完整的自我评估指南——这本书将帮助您熟悉 RL 及其在深度学习环境中的使用。
• 使用 Python 进行深度强化学习——如果您熟悉 Python 编程语言并想了解如何使用它来创建深度 RL 模型，这本书是一个完美的开始。

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使用 TensorFlow 进行深度学习

TensorFlow 是 Google 用于进行机器学习和深度学习的开源框架。 它由 Google 开发并用于许多 Google 产品和服务。 TensorFlow 是数据科学家和机器学习工程师广泛使用的强大工具。 使用 Tensorflow 学习深度学习的最佳书籍是：

• 使用 TensorFlow 进行深度学习——这本书是 TensorFlow 初学者和高级用户的绝佳资源。
• TensorFlow for Deep Learning——这本书非常适合想要将 TensorFlow 深度学习应用于商业用途的从业者。
• 使用 TensorFlow 进行深度学习简介——这本书适合希望使用 TensorFlow 理解和实施深度学习的数据科学家。

结论

深度学习是一种复杂的机器学习形式，对许多现代应用至关重要，包括计算机视觉、自然语言处理和其他人工智能领域。 它通过在大量数据上训练大型神经网络，使计算机能够更接近人类地处理信息。

深度学习应用于各个行业，包括医疗保健、教育和金融。 该领域仍处于起步阶段，许多前沿创新仍在开发中。 尽管如此，这一领域的影响是不容质疑或怀疑的。 随着时间的推移，随着更多进步的发生，影响只会变得更大。 所以，如果你想开始你的深度学习事业，现在是开始掌握基础知识的好时机。

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