7本必看⼊门深度学习书籍
对于⼊门深度学习的书籍，计算机视觉专家 Adrian Rosebrock 最近写了篇⾮常实⽤的书单，给深度学习新⼿推荐了7本书籍，最最重要的是，告诉了你最适合看哪些书。
这些书中，有⼀些理论深厚，主要专注于神经⽹络和深度学习背后的数学知识以及相关的设想。另⼀些则完全从实际出发，它们通过代码⽽不是理论来教会你深度学习。
还有⼀些书则兼顾理论和实践，在让你亲⾝实践的同时提供给你⼀定的理论知识，并且让你亲⾃实现这些理论算法来进⾏学习（这种书籍谁不爱呢）。
下⾯我们会谈谈每⼀本书所涉及的核⼼内容、⽬标读者以及这本书是否适合你。
在选择⼀本书之前，最好评估⼀下⾃⼰的个⼈学习风格，这能使你更充分地利⽤书籍并从中得到最⼤的收获。
⾸先问⾃⼰以下⼏个问题：
什么才是我学习的最好⽅式？我是更喜欢从理论⽂字中获取知识呢？还是更希望从代码⽚段和具体实现中汲取营养？
每个⼈都有⾃⼰独特的学习风格，⽽你⾃⼰最好的学习⽅式⼜决定了你应该看哪些书籍。
⽐如对于有些⼈来说，喜欢在理论和实践之间取得平衡，因此很适合看兼顾理论和实践的书籍。太过理论或者抽象的深度学习书籍只会让他们感到枯燥⽆味，怕是会看得要睡着了。但话说回来，如果⼀本深度学习书籍完全跳过理论⽽直接进⼊具体的代码实现中，那么读者会错过核⼼的理论基础，⽽这些东西能够帮我们解决新的深度学习问题或项⽬。因此就他们⽽⾔，⼀本优秀的书籍需要在这两者之间寻求⼀个平衡。
我们需要理论来帮助⾃⼰理解深度学习的核⼼基础，同时也需要应⽤和代码来帮助我们加深学到的知识。
书籍1——《Deep Learning》
如果要写⼀篇关于最棒的深度学习书⽬的博客，那就不得不提 Goodfellow, Bengio, 和 Courville 三位⼤师的《Deep Learning》。本书中⽂版为《深度学习》，译者：赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯。
这是⼀本教授深度学习有关的基本原理和理论的⼤学教材。Goodfellow 等⼈的《Deep Learning》是⼀本纯粹的理论书籍，它⾯向的是学术界的读者，全书中没有⼀点代码。
在安卓手机上运行php本书⾸先讨论了机器学习的基础知识，包括从学术观点出发的学习深度学习（线性代数、概率论和信
息论等）所必需的应⽤数学知识。
随后深⼊探讨了现代深度学习算法和技术。在最后，本书重点关注了当前的深度学习的研究趋势和深度学习领域的新动向。
如果符合下⾯的条件，你应该读读这本书：
手帐边框小清新森系•相较于实践，你更喜欢理论知识
•喜欢学术作品
•你是⼀个从事深度学习研究的教授、本科⽣或研究⽣
书籍2 —— 《Neural Networks and Deep Learning》
第⼆本要推荐的深度学习理论书籍是 Michael Nielsen 的著作《Neural Networks and Deep Learning》。
这本书中总共有 7 段 Python 代码，它们利⽤ MNIST 数据集讲述了各种机器学习、神经⽹络和深度学习技术的基础知
这本书中总共有 7 段 Python 代码，它们利⽤ MNIST 数据集讲述了各种机器学习、神经⽹络和深度学习技术的基础知识，对阐释书中讲到的理论概念⼤有帮助。
如果你是⼀个刚⼊门机器学习和深度学习的新⼿，并且急切地想深⼊理论领域⾥，那么这本书应是你的⾸选。
此书相⽐ Goodfellow 的《Deep Learning》更加易读，并且 Nielsen 的写作风格配上书中的代码⽚段也使得读完这本书更加容易。
在本书官⽹上可免费阅读电⼦版，⽹上有分享的对应中⽂版资源，可⾃⾏寻。
如果符合下⾯的条件，那么你就应该读⼀读这本书：
•你正在寻⼀本深度学习的理论书籍
•你是⼀个机器学习或深度学习领域的新⼿并且更倾向于从学术⾓度来深⼊了解该领域
书籍3——《Deep Learning with Python》
Google AI 研究⼈员，以及颇受欢迎的流⾏的深度学习库 Keras的作者Francois Chollet，在2017年10⽉份写下了这本《Deep Learning with Python》。
这本书从实践者的⾓度讲解深度学习，虽然书中也提到了⼀些理论知识，但是每隔⼏个段落，都会教你如何⽤ Keras 去实现相关技术。
Francois 在书中提供了许多将深度学习应⽤于计算机视觉、⽂本、序列等⽅⾯的例⼦，对于想要在学习机器学习和深度学习的同时也了解 Keras 的读者来说，这本书涵盖的内容⾮常全⾯。
本书内容不仅简洁易懂，⽽且作者对于深度学习的趋势和历史的⼀些看法同样令⼈印象深刻。
需要注意的是这本书并不是⼀本⾮常深⼊的深度学习书籍，它最重要的作⽤在于通过使⽤ Keras 库写⼀些各种各样实际的深度学习⽰例来教你领会深度学习的基础概念。
如果符合下⾯的条件，那么你就应该读⼀读这本书：
•你对 Keras 库⾮常感兴趣
•你更喜欢通过实践进⾏学习
•你想要快速理解深度学习是如何应⽤到不同的领域中的，⽐如计算机视觉、序列学习和⽂本分析等
书籍 4 ——《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》
有些⼈第⼀次购买 Aurélien Géron 的 Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow ，并不太确定能学到什么，只当它只是⼀本机器学习的基本介绍，如果不是题⽬⾥有 “TensorFlow”，估计会完全⽆视它。
⽐如有⼈就觉得给原本就很长的书名后⾯再加个TensorFlow，这是为了增加发⾏量⽽采取的市场伎俩，毕竟对深度学习感兴趣的⼈那么多，对吧？
但是如果这么想，那就错了，这是⼀部⾮常优秀的作品，书不可貌相啊。
这本书主要分为两个部分。
•第⼀部分涵盖了机器学习的基础算法，如⽀持向量机、决策树、随机森林、集成⽅法和⼀些基本的⾮监督学习算法，每⼀种算法还有附带的 Scikit-learn ⽰例。
•第⼆部分则通过 TensorFlow 库讲解了深度学习的基础概念。
如果符合下⾯的条件，那么你就应该读⼀读这本书：
•你是⼀个机器学习新⼿，并且希望通过代码⽰例⼊门机器学习的核⼼原理
•对流⾏的 scikit-learn 机器学习库感兴趣
•想快速学习如何使⽤ TensorFlow 库完成基本的深度学习任务
书籍5——《TensorFlow Deep Learning Cookbook》
如果你喜欢“代码多理论少”这样的教学风格，那么我建议你读⼀读 Gulli 和 Kapoor 的《TensorFlow Deep Learning Cookbook》。
这本书是完全⼿把⼿讲解，并且也是⼀本⾮常好的 TensorFlow 参考书。它不教授深度学习，⽽是向你展⽰在深度学习中，如何使⽤ TensorFlow 库。
不要误会 —— 跟着这本书你绝对能够学到新的深度学习概念、技术和算法，但这本书采取了更加实战化的⽅式：包含⼤量的代码以及对这些代码的讲解。
不过本书唯⼀的缺点就是其中有不少错别字，但对于⼀本以代码为中⼼的书这是预料之中的。错别字⽆法避免，阅读之时⼀定要细⼼。
如果符合下⾯的条件，那么你就应该读⼀读这本书：
3d动画制作>计算机专业类哪个最好•已经学习了深度学习的基本概念
•对 TensorFlow 库感兴趣
属性空是神兽吗•喜欢提供解决问题的代码但不关⼼底层的理论这样的“⼿把⼿”教学⽅式
书籍6——《Deep Learning: A Practitioners Approach》
⼤部分的深度学习书籍中含有 Python 代码⽰例，但 Adam Gibson 和 Josh Patterson 的著作《Deep Learning: A Practitioners Approach》采⽤了Java 和 DL4J 库。
在这本书的前⼏个章节⾥， Gibson 和 Patterson 讨论了机器学习和深度学习的基本知识，剩下的部分则涵盖了使⽤DL4J 库写成的 Java 深度学习代码。
如果符合下⾯的条件，那么你就应该读⼀读这本书：
•你在平时⼯作学习中要⽤到 Java 语⾔
•你所在的公司或单位主要使⽤Java编程
•你想要知道如何使⽤ DL4J 库
书籍7——《Deep Learning for Computer Vision with Python》
由计算机视觉专家Adrian Rosebrock编写的《Deep Learning for Computer Vision with Python》被评
为当前最好的深度学习和计算机视觉资源之⼀。
Google 的 AI 研究员和 Keras 库的作者Francois Chollet对于本书做出过这样的评价：这是⼀部关于计算机视觉的卓越的、深⼊且实⽤的深度学习实践作品。我认为它⾮常易读易懂：书中的解释清晰⽽⼜详细。在书中你能够到许多在其他书籍或⼤学课程中难以见到的实⽤的建议。对于从业者和初学者，我强烈推荐这本书 —— Francois Chollet
如果你对在计算机视觉（图像分类，对象检测，图像理解等）中应⽤深度学习有兴趣，那这本书再好不过了。
在这本书中，你将能够：理论和实践并重地学习机器学习和深度学习的基础内容学习先进的深度学习技术，包括对象检测、多GPU训练、迁移学习以及⽣成对抗⽹络等复现最前沿的论⽂成果，包括ResNet、 SqueezeNet、 VGGNet以及其他存在于 ImageNet 数据集中的成果
最好的python入门教材除此之外，书籍还兼顾理论和实践两者之间的平衡，对每⼀个深度学习理论，都会有⼀个关联的 Python 实现来帮助你巩固对其的理解和学到的知识。
巩固对其的理解和学到的知识。
如果符合下⾯的条件，那么你就应该读⼀读这本书：
•你对将深度学习应⽤于计算机视觉和图像理解上有着特别的兴趣•你喜欢的学习⽅式是兼顾理论和实践
•你想要⼀本能使复杂的算法和技术变得简单易懂的深度学习书籍•你想拥有⼀本清晰易懂的书籍引导你探索深度学习的奥秘
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