人工智能 (AI) 已席卷全球。全球几乎每个行业都在将 AI 用于各种应用和用例。其广泛应用包括流程自动化、预测分析、欺诈检测、改善客户体验等。您可以先阅读顶级人工智能自学书籍，了解 AI 及其概念。您还可以通过各种可用的人工智能课程来提升技能。

人工智能被视为技术和经济发展的未来。因此，未来几年人工智能工程师和程序员的职业机会必将大幅增加。假设你对人工智能一无所知，但对学习和开始这一领域的职业生涯非常感兴趣。在这种情况下，以下十本关于人工智能的书籍将非常有帮助：

人工智能——现代方法（第三版）

–作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig

这本关于人工智能的书被许多人认为是初学者最好的人工智能书籍之一。它不太技术性，概述了围绕人工智能的各种主题。写作简单，读者可以轻松理解所有概念和解释。

本书涵盖的概念包括搜索算法、博弈论、多智能体系统、统计自然语言处理、本地搜索规划方法等主题。本书还涉及高级人工智能主题，但并未深入探讨。总的来说，对于任何想要了解人工智能的人来说，这都是一本必读书籍。

机器学习入门

–约翰·保罗·穆勒 (John Paul Mueller) 和卢卡·马萨隆 (Luca Massaron)

《机器学习入门指南》为想要了解机器学习的任何人提供了切入点。它涵盖​​了机器学习的所有基本概念和理论，以及它们如何应用于现实世界。它介绍了一些 Python 和 R 中的编码，以教机器执行数据分析和面向模式的任务。

从小任务和模式中，读者可以通过互联网广告、网络搜索、欺诈检测等推断出机器学习的实用性。这本人工智能书籍由两位数据科学专家撰写，让任何外行都可以轻松理解和无缝实施机器学习。

人工智能和机器学习

–作者：Vinod Chandra SS

本书的主要读者是计算机科学与工程专业的本科生和研究生。本书揭示了人工智能和机器学习这两个具有挑战性的环境之间的差距。所有概念都通过案例研究和算例进行了解释。

它还涵盖了其他形式的学习，如强化学习、监督学习、无监督学习、统计学习、人工智能和机器学习。每个主题都包含解释清晰的算法和伪代码，这使得本书对渴望开启人工智能职业生涯的初学者非常有帮助。

创建你自己的神经网络

–塔里克·拉希德

其中一本关于人工智能的书为读者提供了神经网络数学的循序渐进的旅程。它从非常简单的想法开始，逐渐建立对神经网络工作原理的理解。它使用 Python 语言，鼓励读者构建自己的神经网络。

本书分为三部分。第一部分介绍了神经网络背后的各种数学思想。第二部分是实用部分，向读者传授 Python 并鼓励读者创建自己的神经网络。第三部分让读者一窥神经网络的神秘思想。它还指导读者如何在 Raspberry Pi 上运行代码。

机器学习：新型人工智能

–作者：Ethem Alpaydin

《机器学习：新人工智能》简要概述了机器学习。它描述了机器学习的发展，解释了重要的学习算法，并介绍了示例应用程序。它解释了数字技术如何从数字运算机器发展到移动设备，并将当今机器学习的繁荣置于背景中。

这本关于人工智能的书列举了机器学习如何在我们的日常生活中应用以及它如何渗透到我们的日常生活中的例子。它还讨论了机器学习的未来以及数据隐私和安全的道德和法律影响。任何非计算机科学背景的读者都会发现这本书有趣且易于理解。

预测数据分析的机器学习基础：算法、示例和案例研究

–作者：约翰·D·凯莱赫、布莱恩·麦克纳米、艾菲·达西

这本 AI 书籍涵盖了所有机器学习基础知识、实际应用、工作示例和案例研究。它详细描述了预测分析中使用的重要机器学习方法。

本书以非常简单的术语解释了四种主要方法，没有使用太多技术术语。每种方法都使用算法和数学模型进行描述，并附有详细示例。本书适合具有基础计算机科学、工程、数学或统计学背景的人阅读。

百页机器学习书籍

– Andriy Burkov

Andriy Burkov 的《百页机器学习书》被许多行业专家视为机器学习的最佳书籍。对于新手来说，它对机器学习的基础知识进行了详尽的介绍。对于经验丰富的专业人士，它从作者丰富的 AI 领域经验中给出了实用的建议。

本书涵盖了机器学习的所有主要方法。从经典的线性和逻辑回归到现代支持向量机、增强、深度学习和随机森林。这本书非常适合那些想要熟悉机器学习算法背后数学原理的初学者。

人工智能为人类服务

– 杰夫·希顿

本书帮助读者了解并概括 AI 算法。本书旨在向那些数学背景不深的人传授 AI 知识。读者只需要具备计算机编程和大学代数的基本知识。

本书深入介绍了线性回归、聚类、维度和距离度量等基本 AI 算法。本书使用数值计算（读者可以自行执行）以及有趣的示例和用例来解释这些算法。

机器学习入门指南

– 克里斯·塞巴斯蒂安

正如其标题所示，《机器学习入门》是为初学者准备的。它追溯了机器学习从早期到现在的历史。它描述了大数据对机器学习的重要性以及程序员如何使用大数据来开发学习算法。书中详细解释了人工智能、神经网络、群体智能等概念。

这本人工智能书籍提供了简单的例子，帮助读者理解机器学习背后的复杂数学和概率统计。它还提供了机器学习算法如何改善我们生活的真实场景。

人工智能：基础知识

–凯文·沃里克

本书概述了人工智能的不同方面及其实现方法。它探讨了人工智能的历史、现状以及未来的发展方向。本书对现代人工智能技术和机器人技术进行了有趣的描述。它还推荐了其他对特定概念有更多细节的书籍。

这本书对于任何对人工智能感兴趣的人而言都是一本速读之书。它探讨了该主题的核心问题，为读者提供了一次启发性的体验。

机器学习入门指南：通俗易懂的英语介绍

–奥利弗·西奥博尔德

这是为数不多的以简洁明了的方式解释机器学习技术各个理论和实践方面的人工智能书籍之一。它使用通俗易懂的英语，以防止初学者被技术术语所淹没。它有清晰易懂的解释和直观的例子为了各种算法。

除了学习技术本身以用于商业应用之外，人工智能爱好者还应该了解其他方面，包括哲学、社会学、伦理学、人道主义和其他概念。

这里有一些书籍，可以帮助您更全面地了解人工智能的其他方面，并帮助您与同行进行智慧讨论。

应用人工智能：商业领袖手册

作者：Mariya Yao、Adelyn Zhou、Marlene Jia

《应用人工智能》是一本有用的手册，适合那些热衷于利用人工智能来提高公司效率和社会整体生活水平的商业专业人士。

本书重点介绍如何使用机器学习和人工智能做出实用且具有战略意义的商业决策。对于希望真正从使用机器学习技术中获益的公司高管来说，这是最好的实用人工智能书籍之一。

金融机器学习的进步

作者：Marcos Lopez de Prado

本书讨论了如何构建大数据以便机器语言算法可以对其进行处理，如何利用超级计算技术，如何使用机器学习算法对数据进行研究，以及如何回测研究结果同时最大限度地减少误报。

本书指出了专业人士经常遇到的实际问题，并提供了科学合理的解决方案的数学解释，并附有代码和现实世界的例子。

哲学书籍

超级智能：路径、危险、策略

– Nick Bostrom

这本书受到埃隆·马斯克和比尔·盖茨的推荐，讲述了如何在人工智能的未知领域中前行。本书作者尼克·博斯特罗姆是一位瑞典出生的哲学家和博学者。他在计算神经科学和人工智能方面的背景和经验铺设这本奇妙的书的前提。

生活 3.0

–马克斯·泰格马克 (Max Tegmark)

Max Tegmark 的这本人工智能书籍必将激励任何人更深入地研究人工智能领域。它涵盖了人工智能的更大问题和方面，包括 超级智能、人工智能的物理极限、机器意识等。它还涵盖了自动化方面以及人工智能引起的社会问题。

社会学书籍

奇点即将来临

– 雷·库兹韦尔

雷·库兹韦尔被《华尔街日报》称为“永不停歇的天才”，比尔·盖茨也对他赞不绝口。他是一位对人工智能领域有着浓厚兴趣的顶尖发明家、思想家和未来学家。在这本关于人工智能的书中，他谈到了人工智能中许多人最害怕的方面，即“奇点”。他广泛讨论了人类与机器的结合。

情绪机器

– 阿米尔·侯赛因

这本书挑战了我们对社会规范和“美好生活”的假设。阿米尔·侯赛因是一位杰出的计算机科学家，他指出人工智能时代是新型智力多样性的开端。他指导我们如何在生活中拥抱人工智能，以创造更美好的明天。

心智社会

– 马文·明斯基

马文·明斯基是麻省理工学院人工智能实验室的联合创始人，著有多部优秀的人工智能书籍。其中一本是《心智社会》，它将心智描绘成一个由微小组件组成的社会。对于所有有兴趣探索人工智能时代的智能和心智方面的人来说，这是一本理想的书。

人道主义书籍

情感机器

– 马文·明斯基

在这本书中，马文·明斯基提出了一个新颖且令人着迷的人类思维模型。他还认为，可以制造具有意识的机器来协助人类进行思考过程。在他的书中，他将情感视为另一种思维方式。这是《心智社会》一书的精彩续篇。

人类兼容——人工智能和控制问题

– Stuart Russell

人工智能研究员 Stuart Russell 解释了人工智能可能被滥用的情况及其短期效益。这是对当今人工智能时代人类旅程的乐观而富有同情心的看法。作者还谈到了在新的基础上重建人工智能的必要性，在这个基础上，机器可以为人类及其目标而建造。