《深度学习入门》：

这本书是深度学习领域的入门经典，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，逐步理解深度学习的原理和相关技术。书中介绍了深度学习和神经网络的基本概念、特征、误差反向传播法、卷积神经网络等基础知识，并涵盖了自动驾驶、图像生成、强化学习等应用。

《神经网络与深度学习》：

由复旦教授邱锡鹏老师著作，是四本书中唯一一本原汁原味的中文书。这本书在公式推导和知识结构上都表现得非常出色，介绍了神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（如卷积神经网络、递归神经网络等），并探讨了它们在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

《深度学习图解》：

这本书由牛津大学博士撰写，只需高中数学知识和基础编程技能就能读懂。书中通过图例、Python代码和注释协同展示，展示了训练神经网络的具体实现细节，并鼓励读者理解和编写高质量的代码。

《深度学习》 （花书）：由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville三位深度学习领域的世界级专家共同撰写，是深度学习领域的必读经典。本书全面系统地介绍了深度学习的理论、算法和应用，内容扎实，理论性强。

《深度学习入门（鱼书）系列》：

这个系列的书籍内容对初学者友好，评分均在9.0以上。其中包括《深度学习入门：基于Python的理论与实现》、《深度学习入门2：自制框架》、《深度学习进阶：自然语言处理》和《深度学习入门4：强化学习》等，这些书籍通过实际代码和详细讲解，帮助读者从零开始学习深度学习。

《Python深度学习（第2版）》：

这本书是流行深度学习框架Keras的官方推荐教材，内容全面且深入，适合有一定基础的读者。

《学习共同体：走向深度学习》：

这本书针对当前教育中的困境，提出了基于学习共同体的深度学习理念，通过丰富的案例和深入的分析，探讨学习的奥秘。

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》：

这本书采用“动手”的方法，利用Scikit-Learn和TensorFlow进行深度学习实战，适合希望通过实践学习深度学习的读者。

《深度学习进阶》：

这本书根据李宏毅老师的“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应等进阶算法。

这些书籍各有特色，涵盖了深度学习的各个方面，从基础知识到高级应用，适合不同层次的读者。建议初学者从《深度学习入门》或《神经网络与深度学习》开始，随着理解的深入，可以阅读《深度学习》和《深度学习进阶》等更深入的书籍。