导读：很多朋友问到关于人工智能看什么书籍的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能入门，读什么书比较好
人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？
笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。
1、《超级智能》
2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》
3、《智能时代》
4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？
看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
1、机器学习精讲
机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
2、动手学深度学习
目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
3、深度学习
本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。
并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、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。
4、人工智能（第2版）
本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
5、Python 神经网络编程
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
人工智能入门书籍推荐
1.《深度学习》
深度学习领御奠基性的经典畅销书，长期位居亚马逊AI和机器学习类图书榜首。
2.《人工智能》
智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。
3.《人工智能简史》
全方位解读人工智能的起源、神经网络、遗传算法、深度学习、自然语言处理等知识，深度点评AI历史趋势。
4.《人工智能的未来》
揭秘人类思维的奥秘，奇点大学校长、谷歌工程总监、《奇点临近》作者雷·库兹韦尔全面解析“人工智能”创建原理的颠覆力作。
5.《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
比尔·盖茨、埃隆·马斯克、扎克伯格、李彦宏、马化腾、李开复、雷军、刘庆峰等跨界大咖都在关注的科技新革命，腾讯携手工信部打造国家人工智能战略行动抓手。
6.《极简人工智能：你一定爱读的AI通识书》
全方位呈现“AI”全景蓝图：群体智能、神经网络、智能代理、情感机器、智能计算、智能机器人等。
7.《区块链 人工智能 数字货币：黑科技让生活更美好》
《纽约时报》畅销书，跟进未来趋势，用技术重构世界，解密正在全面爆发的区块链、人工智能和数字货币等黑科技。
8.《高级人工智能（第三版）》
9.《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》
比尔·盖茨年度推荐书籍，沃尔特·艾萨克森、车品觉、曹欢欢联袂推荐！
10.《人工智能新时代：全球人工智能应用真实落地50例》
人工智能书单之（2）计算机视觉（上）
前面介绍了人工智能综述相关的畅销书以及经典技术书籍和教程，全面接触和了解人工智能的各个方面的基础数学理论，前沿技术和经典算法，接下来就涉及到如何将人工智能应用到实际场景中的技术方向，才是AI技术的重点所在。
前面介绍过人工智能应用方向的几个重要分支：
1. 计算机视觉
2. 自然语言处理
3. 数据智能和BI
4. 知识和推理
5. 机器人学
这篇文章先从计算机视觉方向介绍，因为计算机视觉是目前应用最广泛，也最重要的方向，比如我们现在到处都要的刷脸，视频检测，也是未来自动驾驶，机器人的重要基础。不论是无人 汽车 ，还是无人机，自动机器人，想要形成AI智能，并自主进行行动和完成任务，首先需要学习人类一样从外界获取各种信号的反馈，来指导下一步的动作和决策，视觉信号是最直观，最有效，信息量最丰富的信号（语音信号是另一个直观的输入，相应的语音信号处理和识别再单独介绍），所以拥有计算机视觉CV是最基本的需求之一。
但是计算机视觉的获取并不容易，难点不在于如何获取图形，影像信号，并进行数字化，离散化，也不在于视频大数据量的传输，存储和实时处理，真正的难点在于视觉理解，如何像人一样从看到的东西中理解他看到的真正的含义，这是CV的终极目标和努力方向，但是前面的问题也需要逐一解决，所以CV基本包含的一系列的知识步骤，这其中最基础的大学学科知识源于数字电路，数字信号处理，和离散数学，其中进一步也用到信息论，密码学，分布式网络，以及进行视觉理解和认知的机器学习和深度学习等统计学和神经网络的知识。所以需要有一定的计算机理论和数学知识基础为前提。
下面可以简化下，只专注于CV领域，一般我们的学习路径包括：
数字图像处理=》模式识别=》视频编码和识别=》计算机视觉理论=》计算机视觉工具
想要机器看到世界，先要看懂图像：
一、数字图像处理
数字图像处理涉及到的重点知识包括：
（1）数字图像表示
（2）各种图像处理算法（滤镜）
（3）图像抠图
（4）目标检测
（5）图像渲染等
1. 国外电子与通信教材系列：数字图像处理（第四版）
以及matlab的应用实践，matlab是这领域研究的必备工具
2. 数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版）
二、模式识别
模式识别的目标在于通过一系列监督或非监督的算法，来从各种信号中识别出有规律的模式，或者特定的模型，或者进行自动分类等数字信号处理任务，这对于人脸建模，识别，视频目标的识别，运动检测，活体检测都是最基础的算法支持。
常见的模式识别任务包括：分类和识别
常用的模式识别方法偏重于无监督的策略，自动发现和识别信息数据中存在的模式比如，聚类，主成分分析等。
也包括有监督的SVM，以及基于概率的贝叶斯分类器等统计学和机器学习方法。
还是先来经典教材：
1. 模式识别（第四版）（修订版）
2. 模式识别与智能计算 MATLAB技术实现 第4版
这是基于matlab的实现。
3. 模式识别（模式识别与机器学习（第4版））
侧重机器学习的方法与模式识别的结合
三、数字视频处理
（1）视频编解码：针对如何对较大的视频数据进行压缩，便于传输和保存，但是又不损失太多的精度导致视频失真。
主流的视频编解码标准包括MPEG系列，ITU-T系列H.263,H.264,H.265，以及一些商用公司的算法标准。
视频编解码的目标是既保证计算的实时性，又保证较小的信号损失。
（2）视频目标检测：用来从视频实时数据中检测出具有某种特征的物体，并在每一帧中进行跟踪，比如车牌抓拍识别，人脸检测，运动物体检测，人流统计预警等。
（3）视频合成：用于双目视觉或多角度摄像机产生的多角度，甚至全维度的多路视频输入，如何通过对于同一时刻同一目标场景，合成与人眼双目所看的相似的视觉效果，或者形成全息影像的呈现。
简单推荐几本教材。
1. 数字视频处理（原书第2版）
2. 视频编码全角度详解：AVS China、H.264/MPEG-4 PART10、HEVC、VP6、DIRAC、VC-1 [Video Coding Standard]
3. 多媒体技术教程（原书第2版）
机器学习应该看哪些书籍？
1、人工智能编程范例
如果您想接触最新的人工智能技术，那么PeterNorvig写的人工智能编程范例将非常适合。
这被广泛认为是有史以来最好的编程书籍之一。实际的写作风格很容易遵循。它会引导你在学习的过程中自我发现。而且例子也帮助你用最清晰的方式写出高质量的LISP程序。
请注意，在打开这本书之前，作者默认你应该有编程经验。这并不是说你要成为一个编程方面的专家，但如果你从来没有写代码(或者写的不太好)，那么你可能在学习的过程中遇到很多困难。
这本书长达900多页，但它仍然是无可争议学习人工智能这一与机器学习非常相关的主题的最好的资源。
2、傻瓜机器学习
以前，我一直是讨厌推荐“Fordummies”系列的书籍，因为它们都太过简单直白。但是，由于这本书的作者都是经验丰富的数据科学家，我决定破一次例。
即使是零基础，傻瓜机器学习这本书也能让读者快速体验到机器学习的魅力。尽管书中的例子是用python语言写的，但是其实你并不需要了解python的语法。
在本书中，你将了解到机器学习的历史以及机器学习与人工智能的不同。作者为我们详尽地讲解了每一个知识点。
在读本书之前，你只需要一些数学和逻辑方面的基本知识，而并不需要编程的经验。如果你在读这本书前从没接触过算法，可能你会有点痛苦，不过仍然可以做一些互补的研究。
3、机器学习：用算法让数据说话
PeterFlach写的这本机器学习包含了很多机器学习的实际案例。我认为这本书是为中高级开发人员而写。他们可以用这本书巩固机器学习方面的基础知识，因为这本书比其它书更详细。
用这本书，你将利用机器学习方法来生成，分析和预测统计模型。Peter阐述了自定义垃圾邮件过滤器如何工作，并且解释了为何这种方法现在这么火。
从ROC分析开始，后面的章节中会比之前深一些。
在每个知识点处，这本书都配有图形、图表的说明。机器学习是一个很宽的领域，而Peter通过例子的方式，分解了其中主要的部分。
如果你对大数据和机器学习感兴趣，那么我极力推荐这本书，但是这有一个前提，那就是你有一定的背景知识。
4、Python机器学习
在我之前提到的书中，几乎没有限定语言的。而这本SebastianRaschka的450多页的书将打破这一记录。
对于想学习机器学习的python开发人员来说，这本是最好的导论。
很多人选择python作为工具是因为python语法简单，功能强大，而且像scikit-learn这样的机器学习类库众多。
这本书详细地讲解了scikit-learn，并引导我们应用它来做数据分析。这本书的作者推崇在编写算法的同时进行可视化。因此，你不仅能学到如何编写算法，还能学会对数据进行可视化。
总的来说，这本书偏重技术，但是也不是专门为python专家写的。如果你对python语言很熟悉，最好还了解scikit-learn，那么这本书一定很适合你。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能看什么书籍的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。