十五款知识全面的人工智能书籍
上榜理由：
这本书是学习计算机科学与人工智能的入门教材，涵盖面广，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论等知识。 
上榜理由：
本书结合日常生活中的寻常小事，生动形象的阐述了神经网络与深度学习的基本概念，丰富了读者对人类自身的认识。 
上榜理由：
这本书以实践为导向，着重介绍人工智能应用，突破原有对人工智能的晦涩讲解方式，帮助读者简单、快速地获取专业知识。 
上榜理由：
本书重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖机器学习算法的所有重要内容，为读者构建了一个有效的机器学习应用。 
上榜理由：
这本书介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法，实现对实际应用中深度模型的改进。 
上榜理由：
本书内容涵盖了多种机器学习模型，包括流行的机器学习算法，还讨论了数据预处理、超参数优化和集成方法等主题。 
上榜理由：
本书将进化划分为六个纪元，探讨和分析了科学发展趋势，演绎并预测了科技发展的未来，是一本充满想象与预言的书。 
上榜理由：
本书不但注重对数学分析方法和理论的探讨，而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题的应用。 
上榜理由：
本书通过网络热点事件、行业真实案例等背景知识引出对知识点的介绍，涵盖了经典的统计学模型和前沿的数据科学技术。 
上榜理由：
这本书涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所需要掌握的内容，从内容结构上重视知识的实用性。 
上榜理由：
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术，适合初学者阅读，也可作为高校教材使用。 
上榜理由：
本书的核心视角是全面覆盖机器学习中的各种算法并探究其工作原理，旨在帮助读者掌握算法思想，并熟悉相关的数学与统计学知识。 
