近几年人工智能的发展有着令人瞩目的成果
也许下一刻将会是未来机器觉醒的萌芽
NO. 1
《白话强化学习与PyTorch》
高扬 叶振斌 著
本书以“平民”的起点，从“零”开始介绍深度学习的技术与技巧，让读者有良好的带入感和亲近感，并通过逐层铺垫，把学习曲线拉平，使得没有学过微积分等高级理论的程序员朋友一样能够读得懂、学得会。同时，本书配合漫画插图来调节阅读气氛，并在每个原理讲解的部分都提供了对比和实例说明，相信每位读者都能有轻松、愉悦的阅读体验。
NO.2
《深度学习理论与实战：基础篇》
李理 编著
本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量；不仅有针对相关理论的深入解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。
NO.3
《视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）》
高翔 等 著
本书全面系统地介绍了以视觉传感器为主体的视觉SLAM 技术，并极其重视实践。书中介绍的所有重要算法，都将给出可以运行的实际代码，以求加深读者的理解。在第2版中，我们会讨论大多数算法的内在原理，而非简单地从函数库中进行调用。
NO.4
《知识图谱：方法、实践与应用》
王昊奋 漆桂林 陈华钧 主编
知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。
本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。
NO.5
《强化学习（第2版）》
【加】Richard S. Sutton
【美】Andrew G. Barto 著
俞凯 等 译
本书作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
