居家正是读书的好时机，
那些“码”了很久却未曾启封的好书，
是时候翻开第一页啦
我们为你整理了多个领域的
宝 藏 书 单
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、
自然语言处理、语音、数据挖掘、
智能问答、机器翻译、软件开发
AI 伦理、商业创新
……
这些书单里既有最经典的专业书籍
也有一些适合轻快阅读的大众读物
宅在家不能出门的日子里
一起来看书充电吧
机器学习是 AI 时代重要的算法内核，而数学是理解和改进机器学习算法的必经之路。如何循序渐进自学机器学习？需要哪些数理基础？这份书单梳理了机器学习的关键模块和与之联系的数学理论分支， 从机器学习综述、算法优化、理论延展、数学基础四大方面入手，为大家提供一份全面的机器学习与数学指南。
计算机视觉致力于让计算机像人类一样“看到”和理解图像，无疑是近年来的大热门方向。这份书单为大家推荐了计算机视觉领域的10本经典书目，并还贴心地划分了综合篇、几何篇、机器学习篇和经典读物四大分类，一定能成为你的计算机视觉修炼秘籍。
图形学主要研究如何使用数学算法在计算机中有效地表达、生成、处理以及显示相关图像和图形，极大地促进了计算机辅助设计、虚拟现实、游戏、动画、影视特效等行业的发展。这份全面的书单，将带你走进图形学基础原理、渲染基础与算法、计算几何与几何处理、表观建模、高动态范围图像等方方面面。
自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。怎样从入门到进阶，成为 NLP 大神？这份书单为你准备好了答案，分别为入门级玩家和进阶级选手推荐了一些自然语言学习方面经典的书籍和课程。
语音领域的探索和研究已经持续了长达150多年，在这份语音领域的经典书目中，涵盖了语音研究中的信号处理、语音和语言处理、深度学习研究等多个方面，里面包含了大量语音技术的基础知识。在大家关心深度学习算法和模型的同时，积累基础知识、概念、方法和思想对深入了解该领域是非常有意义的。
这份书单为大家推荐了6本数据挖掘领域的经典书籍，其中涵盖了数据挖掘的概念、算法等基础知识，也包含了数据挖掘在推荐系统、情感分析等等不同子领域中的具体应用。
微软亚洲研究院首席研发经理邹欣在工作之余撰写的《编程之美》、《构建之法》，在程序员界颇具名气。邹欣爱写书也爱读书，他认为优秀的书已经出现好多年了，只不过我们没好好读。他的日常读物中包含了许多 IT 行业有趣的书，从程序设计经典书籍，到软件开发中应该考虑的人的元素，从编程大师的人生经验，到商业创新和管理故事，这份宝藏书单你一定会喜欢。
  • 微软总裁布拉德·史密斯新书《工具，还是武器？》：直面人类科技紧迫的争议性问题
在大科技时代，我们如何管理越来越强大的科技，避免科技作恶？这是我们每个人都应思考的问题。微软总裁布拉德·史密斯的新书《工具，还是武器？》，由比尔·盖茨和沈向洋倾情推荐，将在世界风云激荡中为我们指出可行的路径与方向。如果你是科技行业从业者，你需要知道如何给自己的产品加一条“安全带”；如果你是政策的制定者与管理者，你需要知道如何正确管理与监管科技行业；即便你是一个普通的技术使用者，你也需要知道这个世界正在发生什么。本书中文版已经全新上市。
自然语言理解是人工智能皇冠上的明珠。在大数据、深度学习和云计算推动下，自然语言理解的各个领域都取得了新的进展，也孕育着无穷的机会。《智能问答》和《机器翻译》是微软亚洲研究院自然语言计算组在2019年出版的力作，两本书分别对智能问答和机器翻译这两个具有广泛应用场景的研究领域进行了系统性的介绍。
人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题。为了帮助你更加深入地了解分布式机器学习领域的基本框架、典型算法、理论和系统，打下扎实基础，微软亚洲研究院机器学习核心团队撰写的《分布式机器学习：算法、理论与实践》，全面介绍了分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
每年年末，比尔·盖茨都会从自己的阅读清单中挑选出几本最值得推荐的书与大家分享。2019年冬天他推荐了爱情悲剧《美国式婚姻》、美国史力作《这些真相》，盖茨最爱作家之一斯米尔的新书《增长》，以及聚焦高中孩子教育的《准备好》、解读睡眠的《为什么要睡觉》，这5本来自不同领域的好书，将助你拓宽知识、打破局限。
你“种草”了哪些书？
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