21 本最佳人工智能书籍（2025 更新）
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人工智能是一门制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI 的全称是人工智能（Artificial Intelligence）。当机器具备认知能力时，人工智能就存在了。AI 的基准是人类在推理、语言和视觉方面的水平。
您是否对学习人工智能技能感兴趣，并正在寻找一本出色的书籍来帮助您快速提升 AI 专业知识？那么您来对地方了。
这里有一份精选的最佳人工智能入门书籍列表。这些书籍深受 AI 专家的推荐，并有助于学生掌握编程基础。这些资源将指导您在这个充满希望的领域建立职业生涯，并让您成为一名更优秀的人工智能开发者。
从入门到专家的人工智能最佳书籍
| 书名 | 作者姓名 | 最新版 | 出版社 | 评分 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| 制作你自己的神经网络 | Tariq Rashid | 第一版 | 独立出版 |  |
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| 人工智能入门 | John Paul Mueller | 第一版 | 《傻瓜书》 |  |
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| 机器学习入门 | O Theobald | 第二版 | Scatterplot Press | |
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| 超级智能 | Nick Bostrom | 无删节版 | Audible Studios on Brilliance audio | |
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| 人工智能 | Stuart Russell | 第三版 | Pearson | |
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1) 制作你自己的神经网络
这本人工智能参考书是一次通过神经网络数学并使用 Python 计算机语言制作自己的分步旅程。
这本参考书将带您进行一次有趣而轻松的旅程。本书从非常简单的概念开始，逐步建立对神经网络工作原理的理解。在这本书中，您还将学习 Python 编码并创建自己的神经网络，以提供专业开发的网络。
2) 人工智能入门
人工智能是由 John Paul Mueller 和 Luca Massaron 撰写的一本书。这本书提供了对 AI 及其当前用法的清晰介绍。
在这本书中，您将获得对该技术的概述。它还谈到了围绕它的常见误解。本书探讨了 AI 在计算机应用中的使用、AI 的范围和历史。
3) 机器学习入门
《机器学习入门》由 Oliver Theobald 撰写。本书涵盖了诸如机器学习是什么、机器学习的类型、机器学习工具箱、数据清理、设置数据、回归分析等章节。本书还涵盖了聚类、支持向量机、人工神经网络、在 Python 中构建模型等。它包括交叉验证、集成建模、网格搜索、特征工程和独热编码等算法。
4) 超级智能
《超级智能》是由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 撰写的一本理想的参考书。本书是对 AI 主题理论和实践最全面、最新的介绍。
这本书使读者了解最新的技术，以更统一的方式呈现概念。本书还提供了机器学习、深度学习、迁移学习、多智能体系统、机器人技术等。
5) 人工智能：一种现代方法
本书提供了人工智能的基本概念理论。它充当入门者的完整参考资料。它有助于本科或研究生级别的人工智能课程学生。
本版提供了有关人工智能领域自上一版以来发生的变化。人工智能技术有许多重要的应用，例如实际语音识别、机器翻译、家用机器人等的部署。
6) 人工智能引擎：深度学习数学教程简介
《人工智能引擎》是 James V Stone 撰写的一本书。本书解释了 AI 算法，以深度神经网络的形式。它正在迅速消除这一优势。深度神经网络用于许多商业应用，如癌症诊断、物体识别、语音识别、机器人控制、国际象棋、扑克等。
在本书中，将解释关键的神经网络学习算法，并附带详细的数学分析。
7) Life 3.0：人工智能时代的我们
《Life 3.0：人工智能时代的我们》是一本由 Max Tegmark 撰写的书。这本书讨论了 AI 的崛起，以及它如何比任何其他技术更有可能改变我们的未来。
这本书还涵盖了各种观点或最有争议的问题。它讨论了宇宙中文明、意识和生命的终极物理限制。
8) 深度学习图解
《深度学习图解》是由 Jon Kohn、Grant Beyleveld 和 Aglae Basens 撰写的一本 AI 书籍。这本书讨论了许多强大新的人工智能功能和算法性能。 《深度学习图解》并提供了对该学科技术的完整介绍。
这本书可以作为开发者、研究人员、分析师和想要应用它的学生们的实用参考指南。
9) 预测分析入门
《预测分析入门》是由 Anasse Bari、Mohamed Chaouchi 和 Tommy Jung 撰写的一本书。借助这本参考书，您将了解预测分析的核心。
本书提供了一些常见的用例来帮助您入门。它还涵盖了建模、k-均值聚类的详细信息。本书还提供了关于业务目标和方法的技巧。
10) 数据科学从零开始：Python 的基本原理
《数据科学从零开始》是由 Joel Gurus 撰写的一本书。这本书帮助您学习数据科学核心的数学和统计学。您还将学习作为数据科学家入门所需的黑客技能。
本书包括实现 k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树以及聚类模型等主题。您还将能够探索自然语言处理、网络分析等。
11) 动手学机器学习
《动手学机器学习》是由 Aurélien Géron 撰写的一本书。这本书帮助您直观地理解构建智能系统的概念和工具。
这本参考资料还教您技术，从简单的线性回归开始，一直到深度神经网络。在这本书中，您还将探索几种训练模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。您还可以学习训练和扩展深度神经网络的技术。
12) 应用人工智能：商业领袖手册
《应用人工智能》是由 Mariya Yao、Adelyn Zhou 和 Marlene Jia 撰写的一本书。这本书是面向热衷于利用机器智能的商业领袖的实用指南。这有助于提高其组织的生产力并提高其社区的生活质量。本书还通过 AI 和机器学习的应用帮助您做出业务决策。
13) 预测机器：人工智能的简单经济学
《预测机器》是由 Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb 撰写的一本书。这本书讨论了在不确定性下做决定的核心。它还解释了预测工具如何提高生产力——操作机器、处理文档、与客户沟通。最后，本书讨论了更好的预测如何创造新的商业结构的机会。
14) 人机结合：重塑人工智能时代的工作
《人机结合：重塑人工智能时代的工作》是由 Paul R. Daugherty 和 H. James Wilson 撰写的一本书。这本书讨论了 AI paradigm 的本质，它有助于您在单个组织内实现所有业务流程的转型。
本书解释了公司如何利用新的 AI 规则在创新方面取得领先。它还描述了每家公司都必须开发的六种全新的混合人机角色。
15) 智能建筑师：关于人工智能的真相，来自构建它的人
《智能建筑师》包含一系列深入的一对一访谈，作者 Martin Ford 在其中揭示了这些问题的真相。他采访了人工智能领域最聪明的人。
这本 AI 书籍收集了 AI 行业的思想领袖的观点，如 Stuart Russell、Rodney Brooks、Demis Hassabis 和 Yoshua Bengi。您应该阅读这本书以获得深入的知识和对 AI 未来的了解。
16) 人工智能：基础算法
《人工智能：基础算法》是 Jeff Heaton 撰写的一本 AI 书籍。在这本 AI 书籍中，您将学习基本的人工智能算法。例如降维、聚类、误差计算、爬山法、Nelder Mead 和线性回归。
这本书通过实际的数值计算解释了所有算法，您可以自己执行。本书的每个章节都包含一个编程示例。目前提供 Java、C#、Python 和 C 语言的示例。其他语言也计划中。
17) HBR 精选 AI、分析和新机器时代必读 10 篇
《HBR 精选 AI、分析和新机器时代必读 10 篇》由 Micheal E. Porter、Thomas H. Davenport、Paul Daugherty、H. James Wilson 撰写。
本书梳理了数百篇哈佛商业评论文章，并精选了最重要的文章。这本书可以帮助您理解各种 AI 概念以及如何采用它们。
在这本书中，您将学习数据科学，由人工智能和机器学习驱动。它还涵盖了关于区块链和增强现实的章节。
18) 深度学习（自适应计算和机器学习系列）
这本深度学习书籍提供了数学和概念背景，以及线性代数、概率和信息论以及机器学习中的相关概念。
本书描述了工业中广泛使用的许多重要的深度学习技术，包括正则化、优化算法、序列建模。本书还提供了与研究相关的信息，如线性因子模型、自动编码器、结构化概率模型、配分函数等。
19) Python 机器学习，第一版
《Python 机器学习》这本书让您进入预测分析的世界。它帮助您学习最佳实践和方法来改进和优化机器学习系统和算法。
想知道如何使用 Python 吗？那么您应该阅读《Python 机器学习》。这本书可以帮助您从零开始，或者帮助您扩展您的数据科学知识。
20) R 语言深度学习
《R 语言深度学习》通过 Keras 库及其 R 语言接口向您介绍深度学习的宇宙。它以 Python 编写，名为《Python 深度学习》，作者是 Keras 的创建者和 Google。
这本书可以帮助您设置深度学习环境。您还可以通过基于 R 的计算机视觉、自然语言处理和生成模型应用程序来练习您的新技能。此外，要学习这门课程，您不需要任何机器学习或深度学习的先验经验。
常见问题
📚 学习人工智能 (AI) 哪本书最好？
以下是一些适合初学者到专家的人工智能最佳书籍
🏅 为什么学习人工智能？
学习 AI 有很多好处，包括
- 提高效率和生产力。
- 改善安全保障。
- 能够提高处理大量数据的能力。
- 它有助于您创造新产品和服务。
- 它可以帮助您创造更个性化的客户体验。
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🚀 谁可以学习人工智能？
任何人都可以学习人工智能，而且学习 AI 并不需要特定的技能。
