給愛讀書的你們最大的優惠力度，活動時間4月19日至4月24日，也就是明天就可以購買了。適用範圍：全場噹噹自營圖書（教材、考試類除外），除了下面推薦的一些 AI 相關的書籍外，其實還有很多書可以買，例如一些暢銷書很可能都是在優惠範圍內，如果有買書計劃的可以考慮下手了。
這次活動的優惠活動，有兩種，一種是滿200減30，還有是滿300減60 （這是在折扣的基礎上計算的，舉個例子，噹噹自己有滿100減50的活動，在這個基礎上，如果減完的錢滿200，則可以再減30。最終表示爲 170塊就能買400的書/240買600的書）
在每滿100減50的基礎上
使用優惠碼，疊加立減：
200-30【或】300-60，
相當於只要花170塊就能買400的書/240買600的書！
【AI算法與圖像處理】特意向噹噹網申請了一批
可與滿減疊加使用的“滿200減30”或“滿300減60”的圖書優惠碼
【TVP4J4】30元優惠碼（滿200元可用）
【8WCTXW】60元優惠碼（滿300元可用）
使用渠道：噹噹小程序或噹噹APP
有效期：4月19日至4月24日
使用方法：
步驟一，長按二維碼，直達專題，挑選圖書至購物車，點擊結算
步驟二，點擊“優惠券/碼處”
步驟三，輸入優惠碼
適用範圍：全場噹噹自營圖書（教材、考試類除外）
推薦幾本必買好書，助你囤的瘋狂、讀的暢快！
《神經網絡與深度學習》
推薦語：豆瓣評分9.5!復旦大學邱錫鵬教授力作，周志華、李航聯袂推薦，深受好評的深度學習講義“蒲公英書”正式版！系統整理深度學習的知識體系，由淺入深地闡述深度學習的原理、模型以及方法。更適合中文讀者自學與入門的深度學習圖書！使你掌握神經網絡與深度學習技術的基本原理，知其然也知其所以然。上市不到一週即榮登噹噹新書榜榜首！
《機器學習實戰：基於Scikit-Learn、Keras和TensorFlow：原書第2版》
推薦語：國外AI“四大名著”之一！“美亞”AI+神經網絡+CV+NLP四大暢銷榜首圖書，基於TensorFlow 2和新版Scikit-Learn全面升級，內容增加近一倍！前谷歌工程師撰寫，Keras之父和TensorFlow移動端負責人鼎力推薦，從實踐出發，手把手教你從零開始搭建起一個神經網絡。上市一週即榮登噹噹新書榜榜首！
《Python機器學習（原書第2版）》
推薦語：國外AI“四大名著”之一！硅谷熱門技術圖書，好評如潮，Python機器學習入門必讀。
《智能搜索和推薦系統：原理、算法與應用》
推薦語：阿里、美團、Hulu多位專家推薦，零基礎掌握搜索和推薦系統原理、架構、算法，以及機器學習、深度學習、NLP在其中應用。
《深入淺出圖神經網絡：GNN原理解析》
推薦語：圖神經網絡首著！從原理、算法、實現、應用4個維度詳細講解圖神經網絡，理論與實踐相結合。白翔、俞棟等學術界和企業界領軍人物強烈推薦。
《Python自然語言處理實戰：核心技術與算法》
推薦語：騰訊、阿里巴巴、前明略數據和七牛雲的高級專家和科學家撰寫，零基礎掌握NLP的核心技術、方法論和經典算法。
《深度實踐OCR：基於深度學習的文字識別》
推薦語：阿里巴巴本地生活研究院算法團隊聯合知名場景文本算法作者撰寫，產業應用和學術前沿的一次思想碰撞！從組件、算法、實現、工程應用等維度系統講解基於深度學習的OCR技術的原理和落地，提供大量案例。
《Python深度學習：基於PyTorch 》
推薦語：業內公認的深度學習入門實戰好書！資深AI專家20餘年工作經驗總結，從工具、技術、算法、實戰4個維度全面講解深度學習，重點突出、循序漸進、用圖說話，配全套代碼、數據和學習PPT。
《機器學習理論導引》
推薦語：周志華教授領銜撰寫，系統梳理機器學習理論中的七大重要概念或理論工具，並給出若干分析實例。
《遷移學習》
推薦語：楊強教授領銜撰寫，遷移學習“開山之作”，解決人工智能的“最後一公里”問題。張鈸院士作序，鄧力、高文、李開復、周志華（按姓氏拼音排序）聯袂推薦。
《智能計算系統》
推薦語：深度學習處理器芯片研究的開拓者陳雲霽領銜，中科院計算所、軟件所的專家學者傾心寫就。智能領域系統能力培養大成之作！
特別推薦：
《JavaScript權威指南 原書第7版》
推薦語：“犀牛書”已經成爲JavaScript程序員心中公認的權威指南。憑着完整的內容、細緻的講解以及海量針對性的示例而受到讀者的一致好評，這本鉅著主要講述的內容涵蓋JavaScript語言本身，以及Web瀏覽器所實現的JavaScriptAPI。初學者讀完本書，將會對JS有全面的認識，快速掌握JS最核心的技術。而有經驗的開發者讀完本書，會讓你對JS的理解有從量變到質變的深層次飛躍。
如今，全球暢銷25年的JS犀牛書全新升級，新版涵蓋了ES2020特性，同時刪去了已過時的內容。值得珍藏。
本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理（AI_study）。
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