2021年了，深度学习和强化学习分别有什么高质量的书籍专著?
感觉Ian的《Deep Learning》和sutton的《Reinforcement
Learning》都有点儿“久远”了,最近两年有没有关于深度学习和强化学习领域比较系统的专著呢？
1.首先推荐这本2021年9月出版的，于2018年度图灵奖得主，深度学习三巨头之一，“卷积神经网络之父”的杨立昆自述的这本书。此外，他还获得了2014年IEEE神经网络先锋奖、2015年IEEEPAMI杰出研究奖和2016年Lovie终身成就奖。

这本书不仅深入浅出地介绍了人工智能、深度学习的发展历程与核心原理，更重要的是作者通过亲身经历和体验，介绍了如何探索思考科研问题的方法。

2.再推荐这本2021年7月出版，由Google Cloud工程总监撰写，从工程实践角度，全面介绍现代神经网络、 人工智能和深度学习技术。

本书简洁且全面地介绍了现代神经网络、人工智能和深度学习技术，专门为软件工程师和数据科学家设计。

3.最后考虑相对基础点的人群，还是推荐这本2020年1月出版的书，本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。

本书从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。