2024 年适合初学者的 20 大人工智能书籍

2024 年适合初学者的 20 大人工智能书籍

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/lilinhai548/article/details/141267582

人工智能（AI）正在全球范围内迅速发展，几乎每个行业都在探索其应用潜力。对于想要进入AI领域的初学者来说，选择合适的入门书籍至关重要。本文精选20本适合初学者的人工智能书籍，涵盖基础理论、应用实践、哲学思考等多个维度，帮助读者全面了解AI领域。

基础理论类

《人工智能——现代方法（第三版）》

• 作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig
• 简介：这本书被广泛认为是AI初学者的最佳入门读物之一。它以简单易懂的方式介绍了AI领域的各种主题，包括搜索算法、博弈论、多智能体系统、统计自然语言处理等。虽然涉及一些高级主题，但并未深入展开，非常适合AI领域的入门学习。

《机器学习入门》

• 作者：约翰·保罗·穆勒 (John Paul Mueller) 和卢卡·马萨隆 (Luca Massaron)
• 简介：本书为想要了解机器学习的读者提供了全面的入门指南。它不仅涵盖了机器学习的基本概念和理论，还通过Python和R语言示例展示了如何进行数据分析和模式识别。通过互联网广告、网络搜索、欺诈检测等实际应用场景，帮助读者理解机器学习的实用价值。

《人工智能和机器学习》

• 作者：Vinod Chandra SS
• 简介：本书主要面向计算机科学与工程专业的本科生和研究生，通过案例研究和算例解释了AI和机器学习的核心概念。它详细介绍了各种学习形式，如强化学习、监督学习、无监督学习等，并提供了清晰的算法和伪代码，非常适合AI领域的入门学习。

《创建你自己的神经网络》

• 作者：塔里克·拉希德
• 简介：这本书以循序渐进的方式介绍了神经网络的数学原理，从简单的概念开始，逐步引导读者理解神经网络的工作原理。它使用Python语言，鼓励读者动手实践，创建自己的神经网络。全书分为三部分，第一部分介绍数学基础，第二部分教授Python编程，第三部分探讨神经网络的高级主题。

《机器学习：新型人工智能》

• 作者：Ethem Alpaydin
• 简介：本书简要概述了机器学习的发展历程，解释了重要的学习算法，并介绍了实际应用案例。它探讨了数字技术从运算机器到移动设备的演变，以及机器学习在日常生活中的应用。此外，还讨论了机器学习的未来趋势及其对数据隐私和安全的影响。

《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
• 简介：这本书详细介绍了预测分析中使用的重要机器学习方法，以简单易懂的语言解释了四种主要方法，并提供了详细的算法描述和数学模型。适合具有基础计算机科学、工程、数学或统计学背景的读者。

《百页机器学习书籍》

• 作者：Andriy Burkov
• 简介：这本书被许多行业专家推荐为机器学习的最佳入门读物。它全面介绍了机器学习的基础知识，涵盖了从经典线性回归到现代深度学习等多种算法。对于初学者来说，它提供了深入浅出的数学原理讲解；对于专业人士，则提供了实用的建议和经验分享。

《人工智能为人类服务》

• 作者：杰夫·希顿
• 简介：本书旨在帮助读者理解AI算法，特别适合数学背景不深的读者。它深入介绍了线性回归、聚类、维度和距离度量等基本AI算法，并通过数值计算和有趣示例帮助读者掌握这些算法。

《机器学习入门指南》

• 作者：克里斯·塞巴斯蒂安
• 简介：这本书追溯了机器学习的历史发展，详细解释了人工智能、神经网络、群体智能等核心概念。通过简单易懂的例子，帮助读者理解机器学习背后的数学和概率统计原理，并展示了机器学习如何改善我们的生活。

《人工智能：基础知识》

• 作者：凯文·沃里克
• 简介：本书全面概述了人工智能的不同方面及其实现方法，探讨了AI的历史、现状和未来发展方向。它对现代AI技术和机器人技术进行了有趣的描述，并推荐了其他深入探讨特定概念的书籍。

《机器学习入门指南：通俗易懂的英语介绍》

• 作者：奥利弗·西奥博尔德
• 简介：这本书以简洁明了的方式解释了机器学习的技术理论和实践应用，使用通俗易懂的英语，避免了复杂的术语。它提供了清晰的算法解释和直观的例子，并强调了除了技术本身，AI爱好者还应该了解哲学、社会学、伦理学等其他方面。

应用实践类

《应用人工智能：商业领袖手册》

• 作者：Mariya Yao、Adelyn Zhou、Marlene Jia
• 简介：这是一本面向商业专业人士的实用指南，重点介绍了如何使用机器学习和人工智能做出战略性的商业决策。对于希望从AI技术中获得实际收益的公司高管来说，是一本非常有价值的参考书。

《金融机器学习的进步》

• 作者：Marcos Lopez de Prado
• 简介：本书深入探讨了如何构建大数据以便机器学习算法处理，如何利用超级计算技术，以及如何回测研究结果以减少误报。它提供了科学合理的解决方案，并附有代码和现实世界的例子，非常适合专业人士阅读。

哲学思考类

《超级智能：路径、危险、策略》

• 作者：Nick Bostrom
• 简介：这本书获得了埃隆·马斯克和比尔·盖茨的推荐，探讨了在人工智能未知领域前行的路径、潜在风险和应对策略。作者尼克·博斯特罗姆是一位在计算神经科学和人工智能领域有深厚背景的哲学家。

《生活 3.0》

• 作者：马克斯·泰格马克 (Max Tegmark)
• 简介：这本书探讨了人工智能带来的更大问题和挑战，包括超级智能、人工智能的物理极限、机器意识等。同时，它还关注了自动化带来的社会问题，为读者提供了全面的思考视角。

社会学思考类

《奇点即将来临》

• 作者：雷·库兹韦尔
• 简介：雷·库兹韦尔是一位备受赞誉的发明家、思想家和未来学家，被《华尔街日报》称为“永不停歇的天才”。在这本书中，他探讨了人工智能领域中最具争议的话题之一——“奇点”，并广泛讨论了人类与机器的结合。

《心智社会》

• 作者：马文·明斯基
• 简介：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，他在《心智社会》一书中将心智描绘成一个由微小组件组成的社会。这本书非常适合对人工智能时代的智能和心智方面感兴趣的读者。

人道主义思考类

《情感机器》

• 作者：阿米尔·侯赛因
• 简介：这本书挑战了我们对社会规范和“美好生活”的传统认知。作者阿米尔·侯赛因是一位杰出的计算机科学家，他认为人工智能时代开启了新型智力多样性的新篇章，并指导我们如何在日常生活中拥抱AI，创造更美好的未来。

《人类兼容——人工智能和控制问题》

• 作者：Stuart Russell
• 简介：人工智能研究员Stuart Russell在这本书中探讨了AI可能被滥用的情况及其短期效益。他提出了在新的基础上重建人工智能的必要性，以确保机器能够为人类及其目标服务。