こんにちは、皆さん！ここへの投稿は今回が初めてです。質問が、このサブレディットにとって、たぶん少し基本的すぎるかもしれないことをお詫びします。簡単に自己紹介します。私は23歳で、ある大学の（どこかは重要ではありません）人工知能プログラムに在籍する修士課程の学生です。来年は卒業論文に取り組まなければならず、現在私のこれからの指導教員が挙げているトピックは、手書き文字認識、歴史的文書の解析、文書の二値化、レイアウト解析、転写などです。
私は、卒業論文を通して参考として使え、研究論文やその他のリソースと併用できる本を探しています。例えば、電磁気学について言えば John David Jackson の『Classical Electrodynamics』のようなもの、あるいは『Deep Learning』が Aaron Couville、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio によって書かれていた頃のような（あるいは今もそうなのかもしれません。私はよく分かりませんが）本です。
私の教授は、講義では通常、次の本を勧めています：
- パターン分類（第2版）Richard O. Duda、Peter E. Hart、David G. Stork（2001）、Wiley、New York、ISBN 0-471-05669-3。
- 統計的パターン認識（第3版、2011）A R Webb、Keith D Copsey、Wiley、New York、ISBN 9781-11995296-1.
- パターン認識と機械学習（2006）Christopher M. Bishop、Springer、ISBN 0-387-31073-8。
- パターン認識（第4版、2009）Sergios Theodoridis、Konstantinos Koutroumbas、Elsevier、ISBN 978-1-59749-272-0。
この4冊のどれかをおすすめしてもらえますか？それとも、もう少し最先端の別の本のほうが良いでしょうか？
検討していただき、そして事前にご回答いただくことへの感謝です！ :)
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