入门计算机视觉和人工智能 深度学习+统计学习方法+机器学习+数字图像处理

如今人工智能在计算机视觉领域得到了充分的应用，各种资料层出不穷，然而中国理工科院校在相关方向的教育才刚刚起步。推荐几本适于小白自学入门AI和CV。包括Bengio大神的《深度学习》，李航的《统计学习方法》第二版，周志华教授的《机器学习》，最后还有冈萨雷斯经典的《数字图像处理》。

AI圣经——《深度学习》
作者：伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥、亚伦·库维尔
AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！
长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！
所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多专家推荐！
作为一本非常适合初学者的书，它向你介绍了有关深度学习的广泛主题，同时还涵盖了机器学习的相关方面。
本书从头开始全面解释了DL的基本概念，以在该领域中扎实基础。

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必学宝典——《统计学习方法》
作者：李航
《统计学习方法》（第2版）可以说是机器学习的必学宝典了！
许多互联网企业的面试、笔试题目都参考这本书。
统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。
本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。
书本包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法等。
除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外，每章介绍一种方法。

484页，文字可复制；配套源代码；配套课件

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开山之作——《机器学习》
作者：周志华
最受欢迎的入门书籍。机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 
为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 
然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 
因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 
为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

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CV入门——《数字图像处理》-全书完整图片库及第三版中文pdf（含课后答案）
作者：冈萨雷斯
在数字图像处理领域，本书作为主要教材已有 30多年。
这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的，是前两版的发展与延续。
除保留了前两版的大部分内容外，根据读者的反馈，作者在13个方面对本书进行了修订，
新增了400多幅图像、200多幅图表及 80多道习题，融入了近年来数字图像处理领域的重要进展，
因而本书特色鲜明目与时俱进。全书仍分为12章，
即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。

本书的读者对象主要是从事信号与信息处理、通信工程、电子科学与技术、信息工程、自动化、计算机科学与技术、地球物理、生物工程、生物医学工程、物理、化学、医学、遥感等领域的
大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员。
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《数字图像处理》第四版中英两版PDF及课后习题
作者：冈萨雷斯
在数字图像处理领域’本书作为主要教材已有40多年。
第四版是作者在前二版的基础修订而成的
是前三版的发展与延续.除保留前几版的大部分内容外,根据读者的反馈,作者对本书进行了全面修订,
融入了近年来数字图像处理领域的重要进展,增加了几百幅新图像、几十个新图表和上百道新习题°全书共l2章’
即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、小波变换和其他图像变换、彩色图像处理、图像压缩和水印、形态学图像处理、图像分割、特征提取、图像模式分类。
本书的读者对象主要是从事信号与信息处理、通信工程、电子科学与技术、信息工程、自动化、计算机科学
与技术、地球物理、生物工程、生物医学工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员
链接：https://pan.baidu.com/s/1xMiR-PNd2U-RR77o4O4wIw?pwd=f6hk 
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