最近有两个大新闻出来，相信大家可能都听说过。我来当播音员告诉你：1、第11届罗马尼亚数学大师赛（RMM）中国队无缘金牌。本次比赛是国际三大竞赛之一，被誉为难度最高的中学奥数。一道题把整个中国队都搞垮了。2.女博士毕业于斯坦福大学的清华姚班学生。她的毕业论文成了学术界的“抢手货”。这篇论文的主题是——如何让机器学会理解人类语言？每天都有那么多新闻，但是这两件事引起了我的注意。它们也和本期的图书推荐栏目有很强的相关性，下面就为大家介绍一下。上图为中国队前三名球员。当前两个人其他题都满分的时候，第三题竟然是0分！什么样的话题能让我们的顶尖专家束手无策？算了，不放题了（看不懂，不求羞耻，总之，你知难而知）。但是，这个问题是关于图论的。关于图论，我们可以谈谈它与计算机科学的关系。图论是数学的一个分支。它研究的最著名的问题是柯尼斯堡七桥问题和四色地图问题。相信大家都见过。在计算机领域，它也带来了很多研究成果：最小生成树问题、旅行商问题（NP-hard）、拓扑排序算法、广度优先算法、深度优先算法等。这样一来，Olympiad就是与程序员的职业有关。不过，更值得一提的是第二条新闻：它研究人工智能领域最前沿的课题，想建立一个基于深度神经网络的阅读理解模型。简单地说，教计算机阅读文本的能力。这项研究不同于众所周知的数字个人助理（如Alexa、Siri、GoogleAssistant、Cortana）。它的难度超越了一般的简单对话和信息匹配问题。它要克服的是文本层面的阅读理解，以及开放性。问答等高度抽象层面的难点。其研究成果将为数字个人助理带来质的提升，人类语言文本的阅读理解能力必将带来更广阔的应用前景。这一切都要归功于深度学习。深度学习是我非常感兴趣的一个领域。我们有幸诞生在这个时代，见证AlphaGo打败人类顶尖棋手，见证各种AI技术的涌现，无人驾驶、医疗诊断、AI翻译、金融科技、深度法则……我们的未来将是深受人工智能影响。本期Python猫书推荐专栏（系列第六期）以此为题，向大家推荐两本书：都叫《深度学习》，但内容却大相径庭。第一本书从应用数学到深度学习的各种模型、算法和科研问题，走的是极其专业的路线。另一本书讲述了深度学习60年的发展历程，以及对智能时代的一些前瞻性预测，走的是科普路线。如果要强行划分，前者是理科，主要面向相关领域的学生和程序员阅读，而后者是文科，面向所有对历史感兴趣的人和人工智能的未来。事实上，第一本书被许多人誉为深度学习的圣经。它的知名度很高，有一个绰号叫“花书”。简单梳理一下它的内容：第一部分是深度学习的基础，包括线性代数、概率论等数学知识，以及梯度优化、拟合、偏差、最大似然估计、监督学习等基本概念；第二部分是深度学习的重点部分，涉及深度前馈网络、正则化、模型优化的方法、卷积网络、序列建模以及实际应用内容；第三部分是深度学习研究，如线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡洛方法、分区函数正面、近似推理、深度生成模型等。要知道这个专栏比能力更有趣，没办法深入剖析这本书的精髓，然后说出让专家信服的话。不过这本书也值得推荐：它是一本正统的，Academic的，全面的，细致的，理论性的书籍，是的，就像大学相关专业的指定参考书一样。这意味着如果你想进入深度学习领域，本书将是你最好的老师。（而且没有考试，手册搞笑）至于第二本书《深度学习》，书的副标题是《智能时代的核心驱动力》。其实这只是翻译的结果。原书英文名是《The Deep Learning Revolution》。70年代到90年代是深度学习（神经网络）的寒冬。本书作者不仅是深度学习的开拓者和奠基者，更是打破这个寒冬，让深度学习卷土重来的英雄。他的名字叫特伦斯·塞诺斯基。泰伦斯是谁？世界十大人工智能科学家之一，美国四大国家科学院（美国国家科学院、美国国家医学院、美国国家工程院、美国国家科学院）在世的四位“四大院士”之一文理学院）、全球人工智能专业会议NIPS基金会主席。深度学习的核心技术玻尔兹曼机由特伦斯和杰弗里·辛顿共同创立。那本书的内容是什么？本书在序言中写道：这是一本深度学习的过去、现在和未来的指南。从这样一个宏观的角度，主要讲一些重要概念的发展，科研群体的内容和传承，以及深度学习对当今社会的影响。换句话说，它不再关心微观原理、底层细节和复杂逻辑。与第一本书的基调截然不同。这本书以第一人称讲述，引入了许多个人动态：阅读经历、研究课题、演讲和会议、人际关系、轶事，甚至八卦（比如和女朋友差点分手的会议。PS：他们在一起，和现在他们没有分开）。因此，第二本书的阅读门槛不高，但也很有趣。往期推荐书籍回顾：第一期：《编写高质量代码改善 Python 程序的 91 个建议》第二期：《Python最佳实践指南》第三期：《黑客与画家》第四期：《Python源码剖析》第五期：《Python高性能编程》------------完ofrecommendedbook-------------世界上没有巧合的书。好像每次推荐书都会有一些巧合，所以不得不多解释几句：1.第一本书的名字我知道，数学部分的内容我也看了一些，但是我的兴趣就止步于此了.本来打算把它收进推荐丛书的，没想到这么快。至于第二本书，上次推荐的书刚刚出版，中信出版社的营销人员找我预约稿件，那时候书还没有出版。本人不是深度学习领域的专家，只能写旁观者的话，既然不能深究，就把它们放在一起吧。2.推荐书栏目不是专业的书评，所以无法解释全书的技术精髓，但还是大胆写了（之所以拖了这么久才开始写是因为太着急了).一方面，我强迫自己去阅读和查找资料，快速总结和写作；另一方面，我也很希望通过自己的写作，能够让一些读者了解到以前不知道的信息，产生阅读的兴趣。3、就在几天前（2月28日），知名Python博主@Vamei因抑郁症自杀。看资料的时候发现他还写了《深度学习》的第二篇书评。他的发售日期是1月31日，而此时，新书还没有发售。这意味着他和我一样，都收到了出版商的预读本，而我们恰好同时在阅读同一本未出版的书。我想这本书可能正在向我传达一个信息。很多次想过放弃邀请（不收稿费，赠书一本），放弃写这本推荐书，直到前几天才真正开始写。这个神秘的消息来得太巧合了。推荐书籍，认识人。写完这篇推荐，再写写他。4.瓦妹的豆瓣主页写道：瓦妹是赤道附近台风的名字。根据气象规律，台风不常出现在赤道上。故瓦妹是孤风，无所顾忌地生长，无边无际地游荡。公众号【Python猫】，专注于Python技术、数据科学和深度学习，力图打造一个有趣好用的学习分享平台。本期连载系列精品文章，包括喵星哲学猫系列、Python进阶系列、好书推荐系列、优质英文推荐与翻译等，欢迎关注。PS：后台回复“爱学习”，即可免费获得学习大礼包。
