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——异步小编
1956年，人工智能诞生于IBM在达特茅斯学院（Dartmouth College）举行的一次研讨会上。
人工智能大潮来了。AlphaGo击败围棋大师李世石后，人工智能的应用仿佛一夜之间遍地开花。在科技潮流的大环境中，现在硅谷的用人单位越来越倾向于雇用既懂理论（思考者）又懂编程（执行者）的工程师。思考者的日常工作是阅读文献以求产生思路，而执行者则是编写代码来实现应用。但是要成为一名真正的工程师，学习机器学习是将思考者和执行者相结合的最快途径。
人工智能的研究包括从数据到知识，从学习到推理。新一代人工智能已经上升为国家战略，其覆盖的范围也越来越广。机器学习是人工智能的基础和热点研究问题，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
还没有入行或者正在入门人工智能领域的程序员们，今天带来了一份人工智能思维导图，并附上学习路径书单，希望对于迷茫的你有所帮助。
入门级算法
陈小玉 著
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本书从算法之美娓娓道来，没有高深的原理，也没有枯燥的公式，通过趣味故事引出算法问题，包含50多个实例及完美图解，结合学生提问，分析算法本质，并给出代码实现的详细过程和运行结果。
本书可作为程序员的学习用书，也适合从未有过编程经验但又对算法有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
张玲玲 著
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本书的特色是实现了入门知识、实例演示、范例演练、技术解惑、综合实战5大部分内容的融合，让读者看得懂、用得上、学得会。
一本书的容量，讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。丰富的配套资源 ，学习更高效。
路彦雄 著
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本书结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，本书前面章节介绍了学习机器学习需要掌握的一些数学基础，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必备的知识和技能。本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。
【美】Anany Levitin 著
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算法是计算机科学领域最重要的基石之一。算法谜题，就是能够直接或间接地采用算法来加以解决的谜题。求解算法谜题是培养和锻炼算法思维能力一种最有效和最有乐趣的途径。
July 著
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蜕变于CSDN技术博客“结构之法算法之道”，内容涉及面试、算法、机器学习三大主题；作者数年的积累成果；进入IT行业求职笔试和面试宝典
Python编程
【美】Wesley Chun（卫斯理 春）著
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Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。
本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域，而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外，本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例，以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。
【美】John Zelle（策勒）著
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【美】Kenneth A. Lambert（兰伯特） 著
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在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。
【美】Al Sweigart（斯维加特） 著
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Python3编程从入门到实践，新手学习必备用书。美亚畅销Python编程入门书。
本书快速教读者掌握Python这一对初学者友好的语言。书中包含了很多实用的示例，供读者学习和联系。通过本书，可以学会解决很多实际的任务和需求，包括在一个或多个文件中搜索文本模式、通过创建修改移动和重命名文件和文件夹来组织计算机、抓取数据和信息、更新Excel表格、自动发送邮件和文本消息、组织计算机执行周期性任务等等。
深度学习、神经网络、贝叶斯
【加】Aaron Courville（亚伦·库维尔）, 【加】Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）, 【美】Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）著
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深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。
【美】Joshua F. Wiley（威利）著
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本书适合了解机器学习概念和R语言并想要使用R提供的包来探索深度学习应用的读者学习参考。
【美】Michael Bowles（鲍尔斯） 著
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在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。
【挪威】Magnus Lie Hetland（赫特兰） 著
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【美】Alexander T. Combs 著
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机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。
李博 著
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Alan M.F. Souza（艾伦）著
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【阿根廷】Osvaldo Martin（奥斯瓦尔多·马丁） 著
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。
【美】Allen B. Downey 著
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这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，
[加]Cameron Davidson-Pilon 著
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国际著名机器学习专家余凯博士、腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐！
本书内容涉及Python语言库PyMC，以及相关的工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib，无需复杂的数学分析，通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法，大多数程序员都可以入门并掌握。
【美】Avi Pfeffer（艾维·费弗） 著
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人工智能领域的先驱、美国加州大学伯克利分校教授Stuart Russell作序推荐！一本不可思议的Scala概率编程实战书籍！
概率推理是机器学习的核心方法之一，本书旨在向程序员，特别是Scala开发人员揭开概率建模的神秘面纱，以帮助程序员们高效地使用概率编程系统。
借助概率编程系统，通过应用特定的算法，你的程序可以确定不同结论的概率。这意味着你可以预测未来事件，如销售趋势、计算机系统故障、试验结果和其他许多重要的关注点。
《精通数据科学：从线性回归到深度学习》
唐亘 著
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为机器学习的算法提供一个统计学角度的非常直观的解释。致力于帮助专业人员（读者）将模型和算法解释给非专业的业务人员，推动模型的落地和应用。
借鉴计量经济学的应用：深入探讨模型应用中常常被机器学习专业人员忽略的问题，如模型稳定性、可靠性等。着眼于模型之间的联系和区别，注重模型与模型之间的优劣比较：帮助非数学出身的读者更加深入的理解模型的假设和适用范围，而不只是停留在会使用开源模型库的API。 大量的实际案例和代码展示：帮助数学出身的读者实现独立上机实践算法，而不只停留在算法的理论研究。
库和计算框架Tensorflow
李嘉璇 著
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TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。
领导“谷歌大脑”的工程师Jeff Dean发来寄语，李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐，包揽TensorFlow 1.1的新特性，技术内容全面，实战案例丰富，视野广阔，人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热点一应俱全，非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读。
【阿根廷】Rodolfo Bonnin 著
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本书适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。
《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》
[印度] Nitin Hardeniya 著
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本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。第2章、第3章和第4章主要介绍一些通用的预处理技术、专属于NLP领域的预处理技术以及命名实体识别技术等。第5章之后的内容侧重于介绍如何构建一些NLP应用，涉及文本分类、数据科学和数据处理、社交媒体挖掘和大规模文本挖掘等方面。
本书适合 NLP 和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的资深Python程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。
字符识别、自然语言处理、机器视觉、面部识别
[英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） 著
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当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。
本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。
路彦雄 著
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《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发 》
望熙贵, 望熙荣 著
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OpenCV是可以在多平台下运行、并提供了多语言接口的一个库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
本书适合对于图像识别和处理技术感兴趣，并且想要学习OpenCV的应用和编程的读者阅读和参考。
熊志勇, 沈理, 刘翼光 著
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读者通过阅读本书可以系统地学习人脸识别研究的方法，了解人脸识别研究的具体算法实现以及国内外相关技术的最新进展。动态人脸识别方法是作者在人脸识别研究方面的一个尝试和拓展，希望这部分内容能够为这一领域提供一种全新的研究分支。
Iti Mathur, Nisheeth Joshi, 【印度】Deepti Chopra 著
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自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。
本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。
Edward Loper, Ewan Klein, 【美】Steven Bird 著
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本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。本书可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
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