計算機科學教授卡爾·紐波特 (Carl Newport) 撰寫的《深度工作》是一本引人入勝的書，探討了深入關注認知要求高的任務以實現最佳績效和提高生產力的重要性。 Newport 認為，在一個充滿干擾和無處不在的技術的世界裡，我們專注於具有挑戰性的任務的能力越來越寶貴和罕見。 在整本書中，作者提供了培養和保持深度工作習慣的實用策略和技巧，以及在職業生涯中接受這些原則的成功人士的例子。

就個人而言，我喜歡“深度工作”，因為它有效地解決了我們當今面臨的最大挑戰之一：在充滿數字干擾的世界中保持專注的鬥爭。 我會向任何 IT 專業人士推薦 Deep Work，因為在創造性思維和解決問題至關重要的領域，讓自己沉浸在深度工作中的能力對於成功至關重要。 我們所有在多屏幕、多標籤和多干擾環境中工作的人都應該學習並實踐本書中的技巧。 它對我幫助很大，這就是為什麼我把它作為第一個推薦。

Stuart Russell 的“Human Compatible”是一本令人愉快的書，講述了人工智能 (AI) 及其對人類未來的影響。 在這本書中，人工智能領域的領先專家、大學計算機科學研究領域人工智能前沿書籍《人工智能：一種現代方法》的作者拉塞爾就如何確保人工智能服務提供了獨特而引人注目的見解我們的利益並避免不必要的後果。 作者提出了一種全新的 AI 系統設計方法，稱為“輔助 AI”，其中機器旨在理解和適應人類目標，而不是遵循預定義的目標。

這本書因為它不僅為人工智能的未來提供了一個有根據的、易於理解的和有遠見的觀點。 Russell 清晰解釋複雜概念的能力以及他開發真正與人類兼容的 AI 技術的務實方法，使他成為任何對人工智能的未來及其對我們社會的影響感興趣的人必不可少的、鼓舞人心的讀物。 下一個時代非常非常非常接近。

Mohamed Elgendy 撰寫的“Deep Learning for Vision Systems”是一本綜合性書籍，對深度學習技術在計算機視覺系統中的應用提供了紮實的介紹。 Elgendy 是人工智能和計算機視覺領域的專家，介紹了這個快速發展領域的基本概念、卷積神經網絡架構和各種實際應用。 本書通過實際示例和案例研究指導讀者，展示如何實施深度學習算法來解決計算機視覺中的現實問題，例如圖像分類、對象檢測和麵部識別。

我特別喜歡這本書，因為它有效地結合了理論和實踐，讓你深入了解將深度學習應用於視覺系統所需的基本概念和技能。 Elgendy 在以清晰易懂的方式解釋複雜概念方面做得非常出色，即使對於那些剛接觸該領域的人來說，也能輕鬆理解深度學習的原理以獲得洞察力。 大量的實際示例和案例研究使這本書對於任何有興趣開發基於深度學習的計算機視覺解決方案的人來說都是有價值和適用的閱讀材料。 這本書的壞處是什麼？ 作為基於特定技術的手冊，它很快就會過時。 立即著手處理，否則請忘記此建議。

羅伯特·西奧迪尼 (Robert Cialdini) 所著的《預先勸說：一種影響和說服的革命性方法》是一本具有啟發性的書，探討了說服在溝通和決策領域的力量。 Cialdini 是世界領先的說服心理學專家，著有許多關於這一主題的世界知名書籍，如《影響》或《是！使人們在呈現信息之前更容易接受信息的能力。 通過研究和案例研究，作者展示瞭如何有效地使用預先勸說來影響他人的看法、態度和決定。

我喜歡這本書，因為它拓寬了我們對說服的理解，並提出瞭如何以道德和有效的方式說服他人的新視角。 Cialdini 的作品引人入勝且易於理解，充滿了實際例子、隱喻和故事。 它提供了可應用於個人和職業生活的基於研究的策略。 對於任何以公開演講為生的人（當心教授！）或任何必須在公共或私人場合推銷想法的人（誰不這樣做？），“預勸說”都是必不可少的讀物。

我可以推薦 Chip 和 Dan Heath 兄弟的任何一本書。 他們是生產力領域我最喜歡的作家。 這本書尤其鼓舞人心。 探索某些時刻如何對我們的生活產生深遠而持久的影響。 通過引人入勝的故事和案例研究，作者展示了這些非凡的時刻如何是四個關鍵要素結合的結果：提升、聯繫、內省和超越。 此外，希思兄弟還提供了實用的工具和策略，用於在我們的個人生活和職業生活中創造和利用這些有意義的時刻。

我特別喜歡這本書的是作者分解構成強大時刻的元素的方式，並向我們展示了我們如何在自己的生活中有意識地應用和設計它們。 引人入勝的敘述和真實的故事使閱讀變得容易和令人興奮，同時提供了關於如何創造令人難忘和變革性時刻的寶貴經驗。 對於希望改善人際關係、工作和生活的人來說，“瞬間的力量”是一本內容豐富的讀物。 它肯定不會讓你失望。 然後繼續閱讀作者的其他書籍，都一樣好。 不客氣。

📚🧠 @cgmorcillo 3+2推薦書的主角 #ESI圖書館 ＃可能：視覺系統的預防、神奇時刻、深度工作、人類兼容和深度學習。

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- 它是。 信息學 UCLM (@esiuclm) 2023 年 5 月 7 日

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