| 《Python神经网络编程》 | [英]塔里克·拉希德(TariqRashid) | 中国工信部出版社 | 入门强推，非常清晰的描述基于神经网络的人工智能基本原理，入门必看书目 |
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| 《统计学习方法》 | 李航 | 清华大学出版社 | 人工智能必备数学基础，需要一定的数学知识（一般来说高数足以） |
| 《机器学习》又名”西瓜书“ | 周志华 | 清华大学出版社 | 入门人工智能的必备书籍，机器学习是人工智能的基础，机器学习的学习有两种途径，一种是吴恩达的视频，一种是周教授的西瓜书 |
| 《深度学习》又名”花书“ | [美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔 | 人民邮电出版社 | 人工智能进阶版读书，人工智能领域”圣经“，涵盖当今所有人工智能的基本原理，包括图像、语音、大模型、多模态等等，人工智能专业人士桌前必备书籍之一 |
| 《神经网络与机器学习》 | [加] Simon Haykin | 机械工业出版社 | 我没看过，网上推荐的，从目录来看，也是从机器学习角度来描述人工智能的进阶书籍 |
| 动手学深度学习（PyTorch版） | 阿斯顿·张（Aston Zhang） / 李沐（Mu Li） / [美] 扎卡里·C. 立顿（Zachary C. Lipton） / [德] 亚历山大·J. 斯莫拉（Alexander J. Smola） | 人民邮电出版社 | 非常详细的工具书，从环境搭建、到第一行代码再到完成的project，就算事先没有理论基础，也可照着本书一步步理解一步步做，是零基础必备工具书之一 |
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| Python深度学习：基于PyTorch | 吴茂贵 / 郁明敏 / 杨本法 / 李涛 / 张粤磊 | 机械工业出版社 | 也算比较基础的一本书，从Numpy开始讲深度学习里面的数据结构，介绍了深度学习领域中常见的比如可视化操作，后面介绍了各种神经网络，是一本可以随时查阅的代码工具书 |
| 深入浅出PyTorch――从模型到源码 | 张校捷 | 电子工业出版社 | 功能和上一本差不多，可以互相补充 |
| 机器学习实战 (原书第2版) | [法] Aurélien Géron | 机械工业出版社 | 全书一般再讲机器学习，一般在讲机器学习，对两者都有学习需求的，可以参考 |
| TensorFlow技术解析与实战 | 李嘉璇 | 人民邮电出版社 | 基于TensorFlow的深度学习工具书，亮点在于包括了一些移动端Web应用的构建，有需要应用部署层面的可以参考 |
| 数字图像处理 | [美]冈萨雷斯 | 电子工业出版社 | 图像处理相关必读书、专业教材、必备桌前书、涵盖基本图像处理的原理，是做图像相关的同学必不可少的书籍 |
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| Python图像处理实战 | [印度] 桑迪潘·戴伊 | 人民邮电出版社 | 实践类书籍，从Python 角度来教你码代码，实用性书籍 |
| 深度学习技术 : 图像处理入门 | [中]杨培文 / [中]胡博强 | 清华大学出版社 | 从机器学习、图像处理的基本概念入手，逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。亮点是最后通过一个实战案例，介绍如何将模型放入 iOS 程序，制作相应的人工智能手机App |
| GPU高性能编程CUDA实战 | Jason Sanders / Edward Kandrot | 机械工业出版社 | CUDA 工具书 |
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| CUDA 编程：基础与实践 | 樊哲勇 | 清华大学出版社 | CUDA 工具书 |
| CUDA并行程序设计：GPU编程指南 | （美）Shane Cook | 机械工业出版社 | CUDA 工具书 |
| CUDA C编程权威指南 | 程润伟 / Max Grossman / Ty McKercher | 机械工业出版社 | CUDA 工具书 |