hi，我是熵減，見字如面。

在世(shi)界讀書日即將到(dao)來的(de)(de)前，以及借著ChatGPT的(de)(de)火(huo)熱，各種AI大模型的(de)(de)創業(ye)東風，今(jin)天給大家(jia)(jia)推薦一些(xie)AI相(xiang)關(guan)的(de)(de)圖書，希望(wang)大家(jia)(jia)能(neng)從入門到(dao)放棄，找到(dao)適合自己的(de)(de)熱愛。

本次(ci)推(tui)薦圖(tu)書分三個(ge)檔次(ci)，詳細如下：

入門科普型

《給孩子的人工智能通識課》

是一(yi)本幫助孩(hai)子(zi)了解人(ren)工(gong)智能的科普型的讀(du)(du)物。書中(zhong)用了大量(liang)的圖片，來幫你弄懂人(ren)工(gong)智能到底是什么。孩(hai)子(zi)或普通人(ren)讀(du)(du)完，就(jiu)可掌握人(ren)工(gong)智能的10個關鍵詞，搞懂人(ren)工(gong)智能的96件事(shi)。

《給孩子講人工智能》

作者為涂子沛(pei)。書中用故(gu)事和(he)(he)案例對人(ren)工智能的“前(qian)世今生”進行(xing)全面解讀和(he)(he)深度點評，可(ke)以說是(shi)人(ren)工智能的啟蒙(meng)必讀之選。書中用了風趣而(er)充滿可(ke)讀性的漫畫(hua)、讓人(ren)贊(zan)不絕口(kou)的歷史(shi)故(gu)事，帶給孩子深入(ru)淺出、化高深于無形的廣(guang)博知識，讓孩子在前(qian)沿科(ke)技中泰(tai)然自(zi)若、乘風破浪。無論孩子，還是(shi)普通人(ren)，讀來都是(shi)非常的有(you)趣有(you)識的。

《AI 3.0》

湛廬出版的產品，本書是《復雜》作者梅拉妮·米歇爾歷經10年思考，厘清人工智能與人類智能的全新力作。在本書中通過5個部分揭示：“現在的人工智能可以做什么，以及在未來幾十年我們能從它們身上期待什么”。

書中主要(yao)探討了(le)以下5個(ge)問題：

• 人工智能現在正深刻地影響著我們的生產與生活，甚至關系到人類未來的前途命運，但究竟什么是人工智能？
• 人工智能背后的原理是什么？
• 從問世到演化至今，人工智能經歷了怎樣的歷史變遷？
• 當下人工智能的能力邊界在哪里？人工智能與人類智能的差異是什么？
• 未來人工智能又將面對什么樣的挑戰和機遇？

看(kan)(kan)完和看(kan)(kan)懂(dong)了(le)(le)這本書，你就會(hui)對人工智(zhi)能領域有(you)了(le)(le)一個全景式的認知。

《智慧的疆界》

作(zuo)者(zhe)周志明，是國內Java、機(ji)器(qi)學習和企業級開發方(fang)面的技術專(zhuan)家(jia)。

本書以時間為主(zhu)線，用專業的(de)(de)(de)(de)知識、通(tong)俗的(de)(de)(de)(de)語言、巧妙的(de)(de)(de)(de)內容組織方(fang)式(shi)，詳(xiang)細講解了(le)人工智(zhi)能這個(ge)學科的(de)(de)(de)(de)全(quan)貌(mao)、能解決(jue)什么(me)問題、面臨怎樣的(de)(de)(de)(de)困難、嘗試過哪些努力、取(qu)得過多少成績、未來將向何方(fang)發展，盡可能消(xiao)除(chu)掉了(le)人工智(zhi)能的(de)(de)(de)(de)神(shen)秘感。

可以玩玩的

《深度學習：智能時代的核心驅動力量》

作者(zhe)特(te)倫斯·謝(xie)諾夫斯基(ji)是(shi)全球人工(gong)智(zhi)能十大科學(xue)家之(zhi)一、深(shen)(shen)度(du)(du)學(xue)習(xi)先驅及奠(dian)基(ji)者(zhe)。本書是(shi)一本深(shen)(shen)度(du)(du)學(xue)習(xi)的(de)通識類作品，通過3個部分(fen)全景(jing)展(zhan)現了(le)深(shen)(shen)度(du)(du)學(xue)習(xi)的(de)發展(zhan)、演變與應(ying)用(yong)，首次以親歷者(zhe)視角回溯(su)了(le)深(shen)(shen)度(du)(du)學(xue)習(xi)浪潮在過去60年間的(de)發展(zhan)脈絡與人工(gong)智(zhi)能的(de)螺(luo)旋上升，并前(qian)瞻性地預測了(le)智(zhi)能時代的(de)商業圖景(jing)。

《零基礎學機器學習》

書中以對(dui)話的方式展(zhan)開，其(qi)內(nei)容(rong)相對(dui)輕(qing)松，且(qie)有不錯的實(shi)戰性。其(qi)內(nei)容(rong)包括了(le)機器學習(xi)快速(su)上手路徑、數學和Python 基(ji)礎知(zhi)識、機器學習(xi)基(ji)礎算法(fa)（線性回歸和邏輯(ji)回歸）、深度神經網(wang)(wang)(wang)絡、卷(juan)積神經網(wang)(wang)(wang)絡、循(xun)環神經網(wang)(wang)(wang)絡、經典算法(fa)、集成學習(xi)、無監(jian)督和半監(jian)督等(deng)(deng)非監(jian)督學習(xi)類型、強化學習(xi)實(shi)戰等(deng)(deng)內(nei)容(rong)，以及相關實(shi)戰案(an)例。

《圖解深度學習：可視化、交互式的人工智能指南》

本(ben)書介紹了(le)深(shen)度(du)學(xue)習的(de)基(ji)本(ben)原理和(he)(he)技術，書中利用精美的(de)插圖和(he)(he)有趣的(de)類(lei)比，對深(shen)度(du)學(xue)習的(de)主流技術和(he)(he)背后的(de)原理進行(xing)了(le)深(shen)入淺出的(de)講解(jie)，解(jie)釋(shi)了(le)什么是(shi)深(shen)度(du)學(xue)習，深(shen)度(du)學(xue)習流行(xing)的(de)原因(yin)，以及深(shen)度(du)學(xue)習與其(qi)他機器學(xue)習方法的(de)關系。

閱讀完本書，讀者可(ke)以深入的理(li)解和掌握深度學習的主要方(fang)法，以及其在(zai)機(ji)器視覺(jue)、自然(ran)語言處理(li)、圖(tu)像生成和游(you)戲(xi)領域(yu)的應用。

《深度學習入門：基于Python的理論與實現》

是深(shen)度(du)學習真正意義上的(de)(de)入(ru)門(men)書，書中(zhong)深(shen)入(ru)淺出(chu)地剖析(xi)了深(shen)度(du)學習的(de)(de)原理和相關技術。使(shi)用(yong)Python3，從基本的(de)(de)數學知識出(chu)發，帶領讀(du)者從零創建(jian)一個經典的(de)(de)深(shen)度(du)學習網絡，使(shi)讀(du)者在(zai)此過程中(zhong)逐步(bu)理解深(shen)度(du)學習。

可以放棄的

《人工智能：現代方法》

書中全面、深(shen)入(ru)地探討了人(ren)工(gong)智能(neng)（AI）領域的理(li)論和實踐，以統(tong)一的風格將(jiang)當今(jin)流行的人(ren)工(gong)智能(neng)思想和術語融合(he)到引起廣泛關注的應用中，真正做到理(li)論和實踐相結合(he)。

《機器學習》

機器(qi)學(xue)習(xi)(xi)領域的(de)西瓜書。其(qi)內(nei)容包括(kuo)了機器(qi)學(xue)習(xi)(xi)的(de)基礎知識(shi)，經(jing)典而(er)常用(yong)的(de)機器(qi)學(xue)習(xi)(xi)方法（決策(ce)樹、神(shen)經(jing)網絡、支持(chi)向量機、貝(bei)葉斯(si)分(fen)類(lei)器(qi)、集成學(xue)習(xi)(xi)、聚類(lei)、降維(wei)與(yu)度量學(xue)習(xi)(xi)），以(yi)(yi)及進(jin)階知識(shi)，涉(she)及到特(te)征選(xuan)擇與(yu)稀疏學(xue)習(xi)(xi)、計(ji)算學(xue)習(xi)(xi)理論、半監督學(xue)習(xi)(xi)、概率圖模(mo)型、規則學(xue)習(xi)(xi)以(yi)(yi)及強化學(xue)習(xi)(xi)等。

《深度學習：從基礎到實踐》

書中從基本概(gai)念(nian)和(he)理(li)論(lun)入手，通過近千張圖(tu)和(he)簡單的例子由淺(qian)入深地講解深度學(xue)習的相關知識，且(qie)不涉及(ji)復(fu)雜(za)的數學(xue)內容。

書分為(wei)上下(xia)兩冊(ce)。其(qi)中上冊(ce)為(wei)深度學(xue)習的(de)(de)基礎知識，介紹(shao)隨(sui)機性與(yu)基礎統計學(xue)、訓(xun)練(lian)與(yu)測試、過擬(ni)合(he)與(yu)欠擬(ni)合(he)、神(shen)經元、學(xue)習與(yu)推理、數(shu)據準備、分類器(qi)、集成算法、前(qian)饋網(wang)絡(luo)(luo)、激活(huo)函數(shu)、反向傳播等(deng)內(nei)容。下(xia)冊(ce)是機器(qi)學(xue)習的(de)(de)實戰，包(bao)括scikit-learn 庫和深度學(xue)習的(de)(de) Keras 庫，以(yi)及卷積神(shen)經網(wang)絡(luo)(luo)、循環神(shen)經網(wang)絡(luo)(luo)、自編碼器(qi)、強化學(xue)習、生(sheng)成對抗(kang)網(wang)絡(luo)(luo)等(deng)內(nei)容。

《深入淺出神經網絡與深度學習》

人工(gong)智(zhi)能領域的(de)蘋果書。書中深入的(de)講解(jie)神(shen)經(jing)(jing)網絡(luo)和深度(du)學(xue)習(xi)(xi)技術，側重于(yu)闡釋深度(du)學(xue)習(xi)(xi)的(de)核(he)心概念(nian)。本書以(yi)技術原(yuan)理為導向，輔以(yi)貫穿(chuan)全書的(de)MNIST手寫數字識別項目為示例，介紹了神(shen)經(jing)(jing)網絡(luo)架構、反(fan)向傳播算法、過(guo)擬合解(jie)決方案、卷積神(shen)經(jing)(jing)網絡(luo)等內容，以(yi)及如何利用這些(xie)知(zhi)識改進深度(du)學(xue)習(xi)(xi)項目。是非常具有實戰(zhan)意義(yi)的(de)一本AI領域的(de)學(xue)習(xi)(xi)書。

《機器學習實戰（原書第2版）》

本書(shu)是基于(yu)TensorFlow 2和(he)Scikit-Learn框架，以具體的案例為主，附以盡可能少(shao)的理(li)論，再加上可用(yong)于(yu)生產環境的Python框架，從(cong)零開(kai)始，讓學習(xi)者們能夠直(zhi)觀(guan)地理(li)解(jie)并掌握構建智(zhi)能系統所(suo)需要的概念和(he)工具。

《BERT基礎教程：Transformer大模型實戰》

書中用(yong)簡單的(de)文字清晰闡釋 BERT 背后(hou)的(de)復(fu)雜原(yuan)理，讓你輕松上手 NLP 領(ling)域的(de)里程碑式模型。書中包(bao)含有 200+ 張示(shi)意圖，示(shi)例(li)涵蓋文本分類、文本摘要(yao)、問答等(deng)常見的(de)任務。

《生成式深度學習》

書中介紹了(le)AIGC各項技術的(de)內部工作原理，從最基礎的(de)使用keras構建深度學習(xi)模型開(kai)始，深入淺出的(de)介紹了(le)該領域的(de)相關(guan)算(suan)法(fa)。通過本書，你可以學習(xi)：

• 學習如何通過變分自動編碼器改變圖像中人物的面部表情。
• 學習如何構建GAN模型，包括風格遷移模型CycleGAN以及音樂生成模型MuseGAN。
• 學習如何通過循環生成模型來生成文本，以及如何利用注意力機制改善模型。
• 學習如何利用生成模型幫助智能體在強化學習環境中完成任務。
• 探索Transformer（BERT、GPT-2），以及ProGAN和StyleGAN等圖像生成模型的架構。

最后

隨(sui)著(zhu)ChatGPT的(de)大熱(re)，我們生活(huo)的(de)時代(dai)，已經從(cong)移(yi)動(dong)應用時代(dai)，向(xiang)著(zhu)AI時代(dai)邁(mai)進了(le)。

無論(lun)你是否愿意，技(ji)術的發展(zhan)都不會(hui)停止腳步的。

作為普通人，以及我們的(de)下(xia)一(yi)(yi)代，都是有必要了解一(yi)(yi)些AI相關的(de)知(zhi)識，提前儲備(bei)一(yi)(yi)點點的(de)認知(zhi)資本。

雖然，在未來大部(bu)分人(ren)，不(bu)能成為掌握AI核心技術的人(ren)；但(dan)至(zhi)少，可以成為一(yi)個能利(li)用AI工具的人(ren)。

送(song)你(ni)15本AI從入門到放棄(qi)的(de)書，與你(ni)共同(tong)成長和進步。