学习人工智能该看哪些书？

对于入门者而言，这一直是个难题。

在此，我精心整理了 10 本人工智能行业入门书籍，以供大家学习之用。我已下载了这些书籍的电子书，有需要的同学可直接拉至文章末尾获取资源。

书籍列表

01
《人工智能：一种现代的方法》

介绍：这本书堪称人工智能领域的经典之作，内容丰富且体系完整。它涵盖了人工智能的核心要点，包括问题求解、知识表示、搜索算法、机器学习、规划以及推理等众多主要方向。该书的最新版本不仅对人工智能的各个方面进行了全面介绍，还大量更新了近期的理论和实践成果，非常适合人工智能领域的研究生、科研人员以及从业者阅读。

作者：Stuart Russell、Peter Norvig。

Russell，身为加州大学伯克利分校的计算机科学教授，已发表了多达 100 余篇关于人工智能的论文。Norvig 则是现任谷歌研究总监，同时也是美国人工智能协会的创始会员之一。他们二人在人工智能领域的卓越贡献，使得他们合著的《人工智能：一种现代方法》成为了该领域的经典教科书。

02
学习OpenCV 3

介绍：《学习 OpenCV 的权威指南》堪称学习 OpenCV 的宝典。这本书以一线开发人员的视角出发，阐释了 OpenCV 的起源以及计算机视觉基础结构，生动地演示了如何运用 OpenCV 和现有的自由代码为各类机器进行编程。它为读者打开了一扇通往计算机视觉编程世界的大门，无论是对于初学者还是有一定经验的开发者来说，都是不可多得的学习资源。

作者：Adrian Kaehler、Gary Bradski。

Kaehler，作为硅谷深度学习小组的创始人，在 2005 年作为斯坦福大学团队的一员参与了 DARPA 挑战赛，并成功斩获冠军。

Bradski 则是 OpenCV 库的缔造者，他曾担任斯坦福大学计算机系人工智能实验室的顾问教授。

03
终极算法

介绍：

《终极算法》是比尔・盖茨推荐的第一本与 AI 相关的书籍。该书被认为是适合AI 初学者及公司高管阅读的科普作品之一，内容全面易懂：书中几乎没有数学公式和算法代码，将 5 大人工智能学派的起源、观点、恩怨情仇等娓娓道来，用通俗易懂的事例和比喻，解释了一些经典问题或思维实验，如 NP— 完全问题、休谟问题、“天下没有免费的午餐” 定理等。各章节之间有较强的独立性，即使遇到看不懂的细节也完全可以跳过。

作者：Pedro Domingos。

作者佩德罗・多明戈斯（Pedro Domingos）是美国知名人工智能专家，华盛顿大学计算机科学教授，在机器学习与数据挖掘领域著有 200 多部专著和数百篇论文。他是国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委会成员，美国人工智能协会院士（AAAI Fellow，国际人工智能界的最高荣誉），曾获 SIGKDD 创新大奖（数据科学领域的最高奖项）

04
深度学习

介绍：这本书被誉为“AI 圣经”，是深度学习领域奠基性的经典畅销书。其内容丰富全面且极具深度。一方面，它详细介绍了与深度学习有关的数学及相关概念的背景知识，涵盖了线性代数、概率论、信息论、数值优化等多个重要领域，为读者构建了扎实的理论基础。

另一方面，书中还深入阐述了工业界中实践者所用到的深度学习技术，如深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，使读者能够了解到实际应用中的关键技术和方法。

此外，该书还为读者提供了一些深度学习的研究方向，理论主题广泛，包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型等，为有志于深入研究深度学习的读者指明了方向。

作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville。

Goodfellow 是谷歌研究科学家，2014 年从蒙特利尔大学毕业并获机器学习博士学位，他发明的生成对抗网络（GAN）在深度学习领域引起了重大变革，贡献卓越。

Bengio 是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的教授，一直致力于探索产生智力的学习原则，在深度学习领域有着深厚的造诣和广泛的影响力。

Courville 是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也在深度学习的研究和教学方面发挥着重要作用。

05
机器学习

介绍：

机器学习作为计算机科学与人工智能的重要分支领域，在当今科技发展中占据着举足轻重的地位。本书作为该领域的入门教材，具有显著的优势。

在内容编排上，它尽可能全面地涵盖了机器学习基础知识的各个方面。从基本的概念解析入手，为初学者清晰地阐述机器学习的定义、目标和应用场景，帮助读者建立起对这一领域的初步认知。接着，深入探讨机器学习中的各种算法和模型，包括监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的方法，详细介绍它们的原理、特点和适用范围。

同时，书中还注重理论与实践的结合。在讲解理论知识的过程中，穿插了大量的实际案例和应用示例，使读者能够更好地理解抽象的概念和算法在实际问题中的具体运用。此外，还对机器学习中的数据处理、模型评估与选择等重要环节进行了系统的讲解，为读者提供了完整的机器学习知识体系。

作者：周志华

他毕业于南京大学，是人工智能研究专家，现任南京大学校学术委员会委员、计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所（lamda）所长。

周志华是美国计算机学会（ACM）、美国科学促进会（AAAS）、国际人工智能学会（AAAI）、国际电气电子工程师学会（IEEE）、国际模式识别学会（IAPR）、国际工程技术学会（IET/IEE）、中国计算机学会（CCF）、中国人工智能学会（CAAI）、中国工业与应用数学学会（CSIAM）等学会的会士（Fellow），也是欧洲科学院院士。

他主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作，在集成学习、多标记学习与弱监督学习方面有重要贡献。

06
模式识别与机器学习

介绍：AI/ML/DL/CV全领域的“圣经”——《模式识别与机器学习（PRML）》，对模式识别和机器学习领域进行了全面而深入的介绍。数据科学家 Bruce Grey Tedesco 评价这本书道：“它不仅回答了机器学习、人工智能和深度学习之间的区别究竟是什么，更是为读者指出了真正的问题所在。”

作者：Christopher Bishop。

Bishop 担任微软剑桥研究院实验室主任，他曾是阿斯顿大学计算机科学教授。如今，他除了在微软剑桥研究院任职之外，还同时在爱丁堡大学和剑桥大学达尔文学院担任教职。其丰富的学术背景和多所知名学府及科研机构的任职经历，使他在人工智能、机器学习等领域有着深厚的造诣和广泛的影响力。

07
自然语言处理综论

介绍：全面讲述计算机自然语言处理的优秀教材。深入细致地探讨了计算机处理自然语言的词汇、语法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。出版后备受好评，被国外许多著名大学选为自然语言处理和计算语言学课程的主要教材，被誉为该领域教材的 “黄金标准”。该书包含丰富的内容，分为四个部分，共 21 章，深入细致地探讨了计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。

作者：Daniel Jurafsky和James H. Martin。

Jurafsky 是斯坦福大学语言学和计算机科学教授。他在美国加利福尼亚大学获得计算机科学博士学位。Martin 是美国科罗拉多大学计算机科学系教授以及认知科学研究所研究员。同样，他也在美国加利福尼亚大学取得了计算机科学博士学位。

08
Elements of Statistical Learning

介绍：《Elements of Statistical Learning》（《统计学习要素》）是一本在统计学习领域广受推崇的经典著作。对统计学习和数据科学领域产生了深远的影响，很多研究者和工程师都将这本书视为他们的 “圣经”。

• 内容特点：

• 全面丰富：内容涵盖从基本的线性回归到复杂的算法如随机森林和支持向量机等。深度结合了机器学习、统计推理及模式识别等多领域知识。

• 讲解清晰：作者以清晰的逻辑和易于理解的语言解释复杂的统计概念，适合统计学专业读者以及有一定数学基础的研究者和技术人员。

• 实例丰富：书中的实例和案例研究紧密联系实际应用，展现了统计学习方法在解决实际问题中的强大作用。

• 包含创新：书中包含了很多作者们自己提出的创新方法，如 lasso 回归和弹性网（elastic net），这些方法在后来都被广泛应用于数据分析和机器学习领域。

作者：由斯坦福大学著名教授 Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 共同撰写。

09
Information Theory

介绍：《Information Theory, Inference and Learning Algorithms》（《信息论，推理与学习算法》）由 David J. C. MacKay 所著，成书于 2003 年。

这本书具有以下特点：

• 内容广泛且深入：正如其书名所示，它涵盖了信息论、推理与学习算法等多个领域的内容，将这些看似不同但又相互关联的主题巧妙融合在一起。例如，在信息论部分，深入探讨了熵、互信息等关键概念及其在通信、数据压缩等方面的应用；在推理方面，详细介绍了各种推理方法，包括贝叶斯推理等；对于学习算法，更是涉及到多种经典的机器学习算法及其原理。

• 理论与实践结合：书中不仅有深入的理论阐述，还配有大量的实例和案例分析，帮助读者更好地理解和掌握这些复杂的理论与算法如何应用到实际问题中。比如通过实际的数据集和问题场景，展示如何运用书中介绍的学习算法进行数据分析和模型构建，让读者能够直观地看到这些算法的效果和作用。

作者：David J. C. MacKay 的写作风格较为通俗易懂，他善于用简洁明了的语言来解释复杂的概念和理论，使得这本书相对来说比较容易被读者接受和理解。不像一些专业书籍那样充满了高深莫测的数学公式和晦涩难懂的术语，他能够以一种较为轻松的方式引导读者进入这些专业领域的知识殿堂

010
Python深度学习

介绍：书中不仅涵盖了深度学习的基本概念，如神经网络的结构、激活函数的作用等，还深入探讨了各种先进的深度学习技术和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等。通过直观的解释，作者将复杂的理论知识转化为易于理解的语言，让即使没有深厚数学背景的读者也能轻松掌握深度学习的核心要点。

而丰富的示例则为读者提供了实践的机会，帮助他们更好地理解和应用所学知识。这些示例涵盖了多个领域的实际问题，如图像识别、自然语言处理等，让读者能够看到深度学习在不同场景下的强大威力。

作者：本书由弗朗索瓦・肖莱撰写，他作为流行深度学习框架 Keras 之父，在深度学习领域拥有极高的声誉和深厚的专业知识。在这本书中，他以直观的解释和丰富的示例，为读者构建起一个完整的深度学习知识体系。

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