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▊《圖神經網絡：基礎與前沿》
馬騰飛 編著
圖神經網絡是人工智能領域的一個新興方向，它不僅迅速得到了學術界的廣泛關注，而且被成功地應用在工業界的多個領域。本書介紹了圖神經網絡和圖深度學習的基礎知識和前沿研究，不僅包括它們的發展歷史和經典模型，還包括圖神經網絡在深層網絡、無監督學習、大規模訓練、知識圖譜推理等方面的前沿研究，以及它們在不同領域（如推薦系統、生化醫療、自然語言處理等）的實際應用。
▊《深度學習圖像搜索與識別》
王泉 著
首度剖析基於深度學習的億級圖像檢索技術平臺，揭示精準推薦的技術奧祕
深度分析計算機視覺重要算法原理與應用場景，配以詳盡的PyTorch代碼
闡述構建大規劃圖像搜索平臺思路、技巧與落地經驗
▊《聯邦學習技術及實戰》
彭南博 王虎 等 著
在大數據時代，企業面臨的問題不是真的沒有數據可用，而是鑑於數據安全，出現了數據孤島，無法應用數據。聯邦學習是密碼學、分佈式計算和機器學習三個學科交叉的技術，可以很好地解決數據隱私和安全的問題。《聯邦學習技術及實戰》由京東數科有多年聯邦學習實戰經驗的二十多位作者合作編寫，內容可分爲聯邦學習基礎、具體的聯邦學習算法、聯邦學習的產業應用和展望三個大部分，並給出較多案例。用300多頁的篇幅詳細地介紹了聯邦學習的原理和應用。
▊《視覺SLAM十四講：從理論到實踐（第2版）》
高翔 等 著
《視覺SLAM十四講：從理論到實踐（第2版）》系統介紹了視覺 SLAM（同時定位與地圖構建）所需的基本知識與核心算法，既包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非線性優化，又包括計算機視覺的算法實現，例如多視圖幾何、迴環檢測等。此外，我們還提供了大量的實例代碼供讀者學習研究，從而更深入地掌握這些內容。
▊ 《集成學習：基礎與算法》
周志華 著
周志華教授專著。國內獨本剖析集成學習的著作。
集成學習方法是一類先進的機器學習方法，這類方法訓練多個學習器並將它們結合起來解決一個問題，在實踐中獲得了巨大成功。——人稱“從業者應學應會的大殺器”之一。
▊《聯邦學習》
楊強 等 著
本書凝聚了楊強教授團隊的多年學術成果和工程經驗
國際首部全面、系統論述聯邦學習的中文著作
剖析了聯邦學習與數據安全、隱私保護的前沿學術成果
涵蓋隱私保護技術，聯邦學習定義、分類、算法和系統，聯邦學習激勵機制等
論述聯邦學習在計算機視覺、自然語言處理和推薦系統等領域的應用
探討如何解決用戶隱私、數據安全及聯邦學習應用落地問題
▊《阿里雲天池大賽賽題解析——機器學習篇》
天池平臺 著
《阿里雲天池大賽賽題解析——機器學習篇》的賽題均來自阿里雲天池的真實業務場景，由具有豐富實戰經驗的大賽優秀選手精心完成。本書通過解析頂級選手的解題思路，總結了大賽可複製的套路，向專業開發者提供參考，幫助參賽選手進階。
▊《強化學習（第2版）》
【加】Richard S. Sutton（理查德·桑頓）
【美】Andrew G. Barto（安德魯·巴圖） 著
俞凱 等 譯
《強化學習（第2版）》被業界公認爲任何對人工智能領域感興趣的人員的必讀書。是被稱爲“強化學習教父”的Richard Sutton在強化學習領域的開創性、奠基性著作。自1998年第1版出版以來，一直是強化學習領域的經典導論性教材，培育了好幾代強化學習領域的研究人員。在第2版中，隨着強化學習近來的蓬勃發展，作者補充了很多新的內容：人工神經網絡、蒙特卡洛樹搜索、平均收益最大化……涵蓋了當今最關鍵的核心算法和理論。不僅如此，作者還以真實世界的應用爲例闡述了這些內容。
《知識圖譜：概念與技術》
肖仰華 等 編著
有深度也有廣度，力求涵蓋知識圖譜相關的基本概念與關鍵技術
梳理前沿成果，總結了十多個知識圖譜工程項目的落地經驗
寫作團隊成員均爲國內知名高校和研究所AI相關專業教師和研究員
內容歷經一年打磨，並曾在多所高校試講，根據聽衆反饋迭代改進
《知識圖譜：方法、實踐與應用》
王昊奮 漆桂林 陳華鈞 主編
知識圖譜方法。系統闡述知識圖譜的發展歷史與基本概念，梳理知識圖譜全生命週期技術，建立方法論思維
知識圖譜實踐。囊括知識表示與建模、知識存儲、知識抽取與挖掘、知識融合、知識推理、語義搜索、知識問答等，系統性介紹知識圖譜技術。各章節提供典型開源工具實踐案例，提供相關工具、實驗數據及完整的操作說明
知識圖譜應用。結合電商、圖情、生活娛樂、企業商業、創投、中醫臨牀、金融等實際應用場景，詳細介紹領域知識圖譜的構建方法
▊《深度學習推薦系統》
王喆 著
一線大廠推薦工程師傾囊相授
教你從零開始構建前沿、實用的推薦系統知識體系
揭祕巨頭公司推薦系統背後的邏輯
梳理深度學習推薦系統的發展脈絡，釐清每個關鍵模型和技術的細節
引導讀者掌握工業界模型設計背後真正的 “銀彈”
諸葛越、唐傑、張俊林、劉知遠、楊子等產學界專家傾情力薦，朱小強作序
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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