新春之際，全民抗疫，深居簡出。
而居家正是讀書的好時機，那些「碼」了很久卻未曾啟封的好書，是時候翻開第一頁啦。
微軟亞洲研究院為你整理了多個領域的 寶 藏 書 單！
包括機器學習、電腦視覺、電腦圖形學、自然語言處理、語音、資料探勘、智慧問答、機器轉譯、軟體開發、AI 倫理、商業創新……這些書單裏既有最經典的專業書籍，也有一些適合輕快閱讀的大眾讀物。
宅在家不能出門的日子裏，一起來看書充電吧。
機器學習是 AI 時代重要的演算法內核，而數學是理解和改進機器學習演算法的必經之路。如何循序漸進自學機器學習？需要哪些數理基礎？這份書單梳理了機器學習的關鍵模組和與之聯系的數學理論分支， 從機器學習綜述、演算法最佳化、理論延展、數學基礎四大方面入手，為大家提供一份全面的機器學習與數學指南。
電腦視覺致力於讓電腦像人類一樣「看到」和理解影像，無疑是近年來的大熱門方向。這份書單為大家推薦了電腦視覺領域的10本經典書目，並還貼心地劃分了綜合篇、幾何篇、機器學習篇和經典讀物四大分類，一定能成為你的電腦視覺修煉秘籍。
圖形學主要研究如何使用數學演算法在電腦中有效地表達、生成、處理以及顯示相關影像和圖形，極大地促進了電腦輔助設計、虛擬現實、遊戲、動畫、影視特效等行業的發展。這份全面的書單，將帶你走進圖形學基礎原理、渲染基礎與演算法、計算幾何與幾何處理、表觀建模、高動態範圍影像等方方面面。
自然語言處理（NLP）作為人工智慧研究的核心領域之一，長久以來都受到廣泛關註。怎樣從入門到進階，成為 NLP 大神？這份書單為你準備好了答案，分別為入門級玩家和進階級選手推薦了一些自然語言學習方面經典的書籍和課程。
語音領域的探索和研究已經持續了長達150多年，在這份語音領域的經典書目中，涵蓋了語音研究中的訊號處理、語音和語言處理、深度學習研究等多個方面，裏麵包含了大量語音技術的基礎知識。在大家關心深度學習演算法和模型的同時，積累基礎知識、概念、方法和思想對深入了解該領域是非常有意義的。
這份書單為大家推薦了6本資料探勘領域的經典書籍，其中涵蓋了資料探勘的概念、演算法等基礎知識，也包含了資料探勘在推薦系統、情感分析等等不同子領域中的具體套用。
微軟亞洲研究院首席研發經理鄒欣在工作之余撰寫的【編程之美】、【構建之法】，在程式設計師界頗具名氣。鄒欣愛寫書也愛讀書，他認為優秀的書已經出現好多年了，只不過我們沒好好讀。他的日常讀物中包含了許多 IT 行業有趣的書，從程式設計經典書籍，到軟體開發中應該考慮的人的元素，從編程大師的人生經驗，到商業創新和管理故事，這份寶藏書單你一定會喜歡。
在大科技時代，我們如何管理越來越強大的科技，避免科技作惡？這是我們每個人都應思考的問題。微軟總裁布拉德·史密斯的新書【工具，還是武器？】，由比爾·蓋茲和沈向洋傾情推薦，將在世界風雲激蕩中為我們指出可行的路徑與方向。如果你是科技行業從業者，你需要知道如何給自己的產品加一條「安全帶」；如果你是政策的制定者與管理者，你需要知道如何正確管理與監管科技行業；即便你是一個普通的技術使用者，你也需要知道這個世界正在發生什麽。本書中文版已經全新上市。
自然語言理解是人工智慧皇冠上的明珠。在大數據、深度學習和雲端運算推動下，自然語言理解的各個領域都取得了新的進展，也孕育著無窮的機會。【智慧問答】和【機器轉譯】是微軟亞洲研究院自然語言計算組在2019年出版的力作，兩本書分別對智慧問答和機器轉譯這兩個具有廣泛套用場景的研究領域進行了系統性的介紹。
人工智慧和大數據時代，分布式機器學習解決了大量最具挑戰性的問題。為了幫助你更加深入地了解分布式機器學習領域的基本框架、典型演算法、理論和系統，打下紮實基礎，微軟亞洲研究院機器學習核心團隊撰寫的【分布式機器學習：演算法、理論與實踐】，全面介紹了分布式機器學習的現狀，深入分析其中的核心技術問題，並且討論該領域未來的發展方向。
每年年末，比爾·蓋茲都會從自己的閱讀清單中挑選出幾本最值得推薦的書與大家分享。2019年冬天他推薦了愛情悲劇【美國式婚姻】、美國史力作【這些真相】，蓋茲最愛作家之一斯米爾的新書【增長】，以及聚焦高中孩子教育的【準備好】、解讀睡眠的【為什麽要睡覺】，這5本來自不同領域的好書，將助你拓寬知識、打破局限。
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