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1024 除了敲代码,还能做什么?

简介: 1024来了,除了敲代码,还能做什么? 今天,阿里算法大牛为大家推荐了AI领域的经典之作。

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1024来了,除了敲代码,还能做什么?

今天,阿里算法大牛为大家推荐了AI领域的经典之作。

程序员节这天,除了敲代码,阅读一些技术经典,给自己一个技术跃进的阶梯~

这些书,会加深你对AI技术的理解,也能让你逐渐体会到这份事业的乐趣与价值所在。

最后,借这波技术好书推荐,祝所有“爱码士”节日快乐,工作、生活“1GB”。

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推荐书籍:《Pattern Recognition and Machine Learning》

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推荐者:永叔(资深算法专家)

推荐理由:这本书是我机器学习入门的教材,作者Christpher M.Bishop是微软Technical Fellow以及Directorof the Microsoft Research Lab的负责人,整本书700多页,基于贝叶斯的理论框架对机器学习多个重要方向都做了系统的介绍;目前这本书汇集的周边资源比较丰富,从习题答案到具体代码实现,甚至美国一些名校的课件都有提供。

PRML是我书架上翻阅最多的书籍之一,适合多次通读,里面对ML问题本质的阐述很清晰、干净,用优美去形容并不为过;这本书不仅适合入门,而且对于从事ML领域研究和应用都有很多启发。


推荐书籍:《Convex Optimization》

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推荐者:永叔(资深算法专家)

推荐理由:很多机器学习问题最后都会归结为一个优化问题,读博时我们学校的最优化理论分为A和B,其中A更偏理论,采用袁亚湘老师编纂的最优化理论,学起来非常吃力,虽然最后考试成绩不错,但我当时一直有一个问题萦绕在脑海中,这东西怎么用?

刚工作时被分到机器学习模型组搞点击率预估模型,我要自己手写实现百亿样本量级的浅层模型求解算法。当我一头雾水不知如何下手时,我的mentor就给我推荐了这本书。作者Boyd是BFGS算法的提出者之一,功力十分深厚,这本书简直就是为工程师定制的,从问题定义到求解,每读完一章就可以顺利的写出matlab或者python code实现。这本书我配合视频教程使用,包括习题我读了7个多月,收获巨大。现在将这本书也推荐给大家,机器学习中用到的优化算法套路全在里面了,是每一个想超脱调参、调包的工程师必备通关秘籍。


推荐书籍:《Deep Learning Fundamentals: An Introduction for Beginners》

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推荐者:秋岷(资深数据技术专家)

推荐理由:本书比较适合初学者,对一些基本概念、基本数学知识解释的比较清晰易懂,并且提供了一步一步的示例去构建自己的深度学习模型。


推荐书籍:《Optimization in Operations Research》

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推荐者:秋岷(资深数据技术专家)

推荐理由:这本书虽然和机器学习没什么关系,主要是讲优化相关的理论,但实际上很多统计学习的理论就是建立在这些优化论的基础之上的。了解这些优化知识对更好地理解机器学习的模型、原理是比较有帮助的。这本书比较适合初学者,对一些问题和算法的原理解释的比较透测、易懂,可以作为教材使用。


推荐书籍:《Artificial Intelligence: A Modern Approach》

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推荐者:瑞溪(高级算法专家)

推荐理由:这本书全面地介绍了AI的各个领域,是我看过的对于AI介绍最全面的教材,同时该书在介绍各个领域时也有相当的深度,而且讲述清楚,逻辑严密,自成体系。既适合做AI教材,也适合作为关于AI的百科全书式的参考书。


推荐书籍:《Deep Learning in Natural Language Processing》

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推荐者:于恒(算法专家)

推荐理由:本书适合有一定基础的读者学习。本书由语音识别泰斗邓力老师和自然语言处理大牛刘洋老师合著,系统介绍深度学习在NLP常见问题中的应用,是目前对于此方面研究最新、最全面的综述。基于这些分析,对NLP未来发展的研究方向进行了探讨,包括神经符号整合框架、基于记忆的模型、先验知识融合以及深度学习范式等。2018最新力作,关注深度学习和自然领域处理的小伙伴不容错过。


推荐书籍:《机器学习》

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推荐者:染冉(算法专家)

推荐理由:该书是中国顶级机器学习专家周志华所著,书中大量以西瓜举例,因此也被亲切地称为西瓜书。

本书从内容上看,适合对机器学习处于不同阶段的学习者,前3章介绍了机器学习的基础知识,4-9章介绍了常用的机器学习方法和模型,这部分非常适合有一定计算机背景的本科生;10-16章介绍了机器学习的进阶知识,适合研究生阅读。

周老师拥有二十几年的深厚学术功底,撰写本书却并没有掉书袋,文字通俗易懂,读起来深入浅出,书中插入了很多故事样例来说明,尤为难得。另外从图书的编排制作上来看,本书是方形的,每页旁边的留白适合做笔记。相比于机器学习领域的经典图书《Machine Learning》,本书没有罗列大量艰深晦涩的公式推导,让人读起来流畅通顺,如沐春风。本书全中文撰写,非常适合中国读者。

用书中的话来做一个总结,西瓜书是一本“写给中国人看的机器学习教材”。


推荐书籍:《Deep Learning》

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(被推荐得最多的一本书↑↑)

推荐者:辽玥(高级算法专家)、理和(高级技术专家)、染冉(算法专家)

推荐理由:Deep Learning是相关大师经典著作,本书既有基础概念,又有深入理解,是AI领域当之无愧的圣经级教科书。

这本书被誉为深度学习的“黄金教程”,是这个领域的经典之作。本书分为三部分:前150页对数学统计等预备知识进行梳理和回顾,中间300页深入讲解了目前流行的深度学习的算法和技术,后200页展望了未来的研究重点。而中间300页的应用部分是本书的精华,无论是对算法工程师还是研究员都同样受用。对于有一定基础的同学,这本书可以帮你梳理脑海中零散的碎片,阅读的过程则是将碎片整理、重组并以更加体系化、更加具有逻辑性的形式印刻在思维里。最后的研究部分面向的是更多的研究学者,对于深度学习中有前瞻性的方向进行了讨论。本书它的中文版,翻译到位、准确,很赞,值得推荐(切身体会,真诚推荐)。

未来的社会是智能的社会,布局好当下的学习,才能在未来游刃有余。

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