小编说
时间过的好快啊，小伙伴们是不是都快进入寒假啦？但是学习可不要落下哦！
本期教材
本期为大家发放的教材为：《Python机器学习实践指南》、《Tensorflow 实战Google深度学习框架》两本书，大家可以根据自己的需要阅读哦！
《Python机器学习实践指南》内容简介
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。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
作者简介
Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成，以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职zi深讲师。
《Tensorflow 实战Google深度学习框架》内容简介
TensorFlow是谷歌开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。
作者简介
郑泽宇，现为才云科技（Caicloud.io）联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，他带领团队成功开发了国内首个成熟的分布式TensorFlow深度学习平台（TensorFlow as a Service）。基于此平台，才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对性的人工智能解决方案。归国创业之前，郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从 年加入谷歌，郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（knowledge graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。郑泽宇于5月获得北京大学计算机学士学位，并荣获北京大学信息科学技术学院十佳优秀毕业论文、北京大学优秀毕业生。5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位，并获得西贝尔奖学金 (Siebel Scholarship)。郑泽宇在机器学习、人工智能领域有多年研究经验，并在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等顶级国际会议上发表多篇学术论文。
领取方式
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往期教材
第1期：
1、人工智能绪论
2、人工智能及其应用（蔡自兴、第三版）
第2期：
1、DeepLearning(谷歌科学家出品)
2、人工智能的原理与方法（西工大、马宪民教授）
第3期：
1、人工智能导论（清华大学）
2、高级人工智能（中科院研究生教学丛书）
3、人工智能及其应用（第四版）
4、人工神经网络原理及仿真实例
5、增强学习导论（加拿大阿尔伯塔大学著名增强学习大师 Richard S. Sutton 教授的经典教材，英文）
6、神经网络与深度学习-斯坦福技术报告（翻译）
第4期：
1、蔡自兴教授人工智能教学视频（时长180分钟，共6节课）
第5期：世界人工智能大会、世界机器人大会、中国计算机大会的各位大牛的现场报告、PPT等，目录如下：
1、中科院谭铁牛：大数据时代的模式识别
2、新智元：中国人工智能产业发展报告
3、中国自动化学会副理事长王飞跃教授：《人工智能名人堂：纪念与欢庆》
4、微软人工智能首席科学家邓力：深度学习十年简史和人工智能未来展望
5、小ｉ机器人总裁兼 CTO 朱频频：《小ｉ机器人助力，让 Bots 无处不在》
6、清华大学张钹院士起底： 后深度学习时代的人工智能
7、中科院包云岗：剖析 ——如何降低云计算数据中心的成本？
8、南京大学黄宜华教授： 50 张 PPT 剖析 Alluxio 及其应用
9、南京大学周志华教授：《机器学习：发展与未来》
第6期：机器学习相关教材（一）
1、机器学习导论 第二版
2、一天搞懂深度学习--台湾大学电机工程学助理教授李宏毅（PPT）
第7期：机器学习相关教材（二）
1、江苏大学 成科扬 深度学习的基本理论与方法 PPT
2、北京理工大学 范进中 深度学习入门理论 PPT
3、北京邮电大学 肖达 浅谈深度学习 PPT
4、北京 余凯等 深度学习的昨天、今天和明天 论文
第8~24期：
中科院史忠植研究员《高级人工智能》的教学视频 1-86讲
第25期：
《人工智能 另一种现代方法（第三版）》、《人工智能基础》
第26~34期：
斯坦福大学公开课视频《机器学习》第1-20讲 吴恩达（英文名：Andrew Ng）主讲
第35~41期：
业界大牛中文教学视频《深度学习：基础》第1-28讲
第42~48期：
业界大牛中文教学视频《深度学习：进阶》第1-28讲
第49期：
数学基础课程：《漫画线性代数》和《微积分超入门》
第50期：
数学基础课程：北京大学张筑生老师的《数学分析新讲》一、二、三册
第51期：
数学基础课程：概率论教程、机器学习中的数学基础
第52期：
人工智能（复杂问题求解的结构和策略）、人工智能哲学
第53期：
AI圣经《深度学习》（Deep Learning）中文版
第54期：
机器学习实战高清版（中文版+英文版+源代码）
更多福利
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福利一：随时随地获得之前发放的所有教材（已上传至群文件）
福利二：优先获取各位大牛最新的学术论文、学术报告
福利三：优先获取国内外各大高校、研究机构的教学视频
福利四：不定期邀请知名学者、教授进群与大家交流
福利五：优先参与平台组织的各类线下活动、获取实物奖励等
