根据京东人工智能板块的销量排序整理出以下10本书。

深度学习

 作者：IAN GOODFELLOW，谷歌公司的研究科学家，2014年蒙特利尔大学机器学习博士。YOSHUA BENGIO，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系（DIRO）的教授，蒙特利尔学习算法研究所（MILA）的负责人，CIFAR项目的共同负责人，加拿大统计学习算法研究主席。AARON COURVILLE，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA实验室的成员

 中文版审校者：张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学与研究工作

 推荐人：ELON MUSK，《深度学习》由该领域的三位专家所撰写，是一本综合性书籍。它为正在进入该领域的软件工程师和学生提供了广泛的视角和基础的数学知识，也可以为研究者提供参考；

机器学习

作者：周志华，南京大学计算机系教授，博士生导师。ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow，IET/IEE Fellow，中国计算机学会会士。国家杰出青年科学基金获得者，长江学者特聘教授。现任中国人工智能学会机器学习专业委员会主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专家委员会副主任，IEEE计算机学会南京分会主席。

 视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）

作者：高翔，清华大学自动化系博士，慕尼黑工业大学博士后。研究兴趣主要是计算机视觉、定位与建图、机器学习等。张涛，清华大学自动化系教授、系主任。研究方向包括机器人、控制理论、人工智能等。刘毅，华中科技大学人工智能与自动化学院博士。长期致力于计算机视觉、三维重建、视觉SLAM、传感器融合的研究和应用。颜沁睿，比利时荷语鲁汶大学（KU Leuven）人工智能专业硕士。致力于推动计算机视觉技术在智能驾驶领域的产品化演进，对视觉SLAM算法进行系统异构化加速。

 主要内容：数学基础和实践应用，介绍SLAM系统基本模块，解决SLAM问题相关的数学知识，讲述SLAM各模块的工作原理及工程实践。

深度学习的数学 

主要内容：网罗深度学习所需的数学基础知识，包括函数、数列、向量、矩阵、导数、偏导数、链式法则、单变量函数的近似公式、梯度下降法、回归分析等。

动手学深度学习

作者：Aston Zhang，亚马逊应用科学家。李沐，亚马逊首席科学家。Zachary C.Lipton，亚马逊应用科学家。Alexander J.Smola，亚马逊副总裁、杰出科学家。

推荐：周志华，这本书基于MXNet框架来介绍深度学习技术，书中代码可谓“所学即所用”，为喜欢通过Python代码进行学习的读者了解、接触深度学习技术提供了很大的便利。

TensorFlow深度学习算法原理与编程实战 

作者：蒋子阳，多年专业编程工作经验，曾参与多个机器人目标识别与定位等深度学习相关项目，擅长图像识别算法、语音识别算法等。 

主要内容：深度学习与TensorFlow基础、深度学习算法理论及其TensorFlow实现、高级技术（数据读取、模型持久化、内容可视化、并行加速计算）。

人工智能（第2版）

作者：史蒂芬卢奇，纽约市立大学博士学位。丹尼·科佩克，爱丁堡大学博士学位。 

主要内容：基于人工智能的理论基础，展示全面、新颖、丰富多彩且易于理解的人工智能体系。是美国经典入门教程。

 Python深度学习

 作者：Francois Chollet，Keras之父、TensorFlow机器学习框架贡献者、谷歌人工智能研究员。

 译者：张亮，毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。

 主要内容：深度学习基础（什么是深度学习、神经网络的数学基础、神经网络入门、机器学习基础）和深度学习实践（深度学习用于计算机视觉、深度学习用于文本和序列、高级的深度学习最佳实践、生成式深度学习、总结）。

百面机器学习算法工程师带你去面试 

作者：诸葛越，现任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理。

 推荐：吴军，计算机理论和算法常常让人感到高冷，因为他们和具体的应用之间缺少了一些桥梁。诸葛越博士和团队写作的这本书，教授大家如何搭建这些桥梁。它可以让计算机的从业者对理论的认识有一个飞跃，也可以让非计算机专业的工程人员了解计算机科学这个强大的工具。

TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）

 作者：郑泽宇，2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位，前谷歌高级工程师。梁博文，谷歌工程师，2011年获北京大学计算机学士学位，2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位，同年加入谷歌翻译组。顾思宇，硕士毕业于北京理工大学，曾在MSRA、搜狗、腾讯等公司任职。

 主要内容：TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。

《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

下面在附上阿里云云栖社区联合机械工业出版社，推出的10本技术书籍。

深度学习

实战Python人脸识别：从入门到工程实践

AI安全之对抗样本入门

Python大规模机器学习

MXNet深度学习实战

生成对抗网络入门指南

机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序

Keras深度学习实战

Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体、语音识别

实用卷积神经网络：运用Python实现高级深度学习模型

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