20本新书免费送，再不上车真的会错过一个亿
历史告诉我们，一个新兴产业的崛起势必造成相关领域工作出现巨大人才缺口。高薪和机遇的双重诱惑让众多人才想要跨入AI的大门。
十一黄金假期将至，人民邮电出版社将出版一系列最新的人工智能学习图书,为了回馈读者，人民邮电出版社联合昂钛客人工智能社群及联盟社群，举办”我的AI学习之路“主题征文比赛，为大家送出一份有意义的礼物。
征文比赛
征文主题
我的AI学习之路
活动时间
2018年9月25日-2018年10月20日
活动奖品
1、异步纸质新书20本（赠书书目在下方哦）
2、异步社区e读版电子书20元代金券1000张（20元以下图书共计200余种，可免费选择）
参加方式
1、添加小秘书微信号 bjtq2015 ，并在文末留言”异步图书“
2、将参与征文比赛的原创文章发给小秘书。
3、小秘书拉你进入参赛活动微信群。
4、小秘书会将所有的文章汇总至昂钛客公众号，参考阅读、点赞和评论三个指标甄选入围文章。
点击二维码加小秘书咨询详情
微信同号 bjtq2015
奖品发放
1、入围作者将可以选择一本自己喜爱的新书，共计（选好后昂钛客AI小秘书将邮寄给您）。
2、参与活动的小伙伴，均可以活动异步社区e读版电子书20元现金券一张（20元以下有200多种e读版电子书可以免费购买）
投稿须知
1、来稿要求原创作品，严禁抄袭。若出现雷同抄袭现象，取消资格；
2、内容积极向上，语言简洁生动，表达流畅，800字以上，两张以上配图；
3、所征集文章版权由作者、人民邮电出版社、昂钛客社群共享。
4、征文右上角注明参赛者姓名、联系方式，意向图书名称及邮寄地址。
活动流程
1、征文阶段：征文活动于9月15日开始，截稿日期为10月20日。
2、评选阶段：10月22日评委对所有作品进行评分，确定获奖名单，并10月25日在各社群公布获奖结果，接受所有群交监督。
3、新书阅读阶段：10月25日开始向获奖者赠送图书。
活动后续
1、入围作者可在收到图书后再写一篇书评或读后感，11月10日前发给昂钛客小助手。我们将针对书评、读后感再次给予现金奖励。
2、10月15日将评出最佳书评、读后感，并进行现金奖励(一等奖400元，二等奖200元，三等奖50元）。每40个投稿人，增加1名1等奖，2名2等奖，4名3等奖。3、现金奖品由昂钛客AI发布提交书评或者读后感的读者可以实时关注下方微信公众号。
赠书书目
[美] 史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci） 著
美国经典入门教材，被誉为人工智能领域百科全书。人工智能领域近十年来最前沿教程，更加适合本科生使用。
本书基于人工智能的理论基础， 向读者展示全面、新颖、丰富多彩且易于理解的人工智能知识体系。本书给出诸多的示例、应用程序、全彩图片和人物轶事，以激发读者的阅读和学习兴趣；还引入了机器人和机器学习的相关高级课程，包括神经网络、遗传算法、自然语言处理、规划和复杂的棋盘博弈等。
陈仲铭，彭凌西 著
本书系统全面、循序渐进地介绍了深度学习的各方面知识，包括技术经验、使用技巧和实践案例。本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型，以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。
此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。
裘宗燕 著
本书是程序设计领域学者裘宗燕教授的潜心力作，程序员的Python入门和进阶指南。书中全面介绍了Python语言的各方面特征和应用技术，讨论了准确理解Python、正确使用Python语言开发程序所需要的深入概念和情况，还介绍了用Python开发较大型或较复杂程序时应该了解的一些高级功能，如程序的模块组织和导入系统，生成器、闭包和装饰器，基本的和高级的面向对象编程机制和技术，以及作为Python最新扩展的协程和异步编程等。
此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。
李建军等 著
首先简述了神经网络的发展历史，介绍了TensorFlow，书中以一个简单的一元线性回归房价预测模型演示了TensorFlow的工作机制； 三是简单例举了几个以TensorFlow为基础的开源项目。介绍了深度神经网络的外延：机器学习。 书中以机器学习的三个要素：任务、性能、经验为核心，阐述了机器学习建立模型的原理。
李嘉璇 著
TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。
领导“谷歌大脑”的工程师Jeff Dean发来寄语，李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐，包揽TensorFlow 1.1的新特性，技术内容全面，实战案例丰富，视野广阔，人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热点一应俱全，非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读。
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