21 本最佳人工智能书籍（2025 年更新）
伊芙琳·克拉克
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人工智能是制造智能机器（尤其是智能计算机程序）的科学和工程。人工智能的全称是人工智能。当机器具有认知能力时，人工智能就存在了。人工智能的基准是人类在推理、语言和视觉方面的水平。
您是否有兴趣学习人工智能技能，并正在寻找一些能帮助您快速提升人工智能专业知识的优秀书籍？那么您来对地方了。
以下是为初学者精心挑选的学习人工智能的最佳书籍清单。这些书籍受到人工智能专家的强烈推荐，有助于学生掌握编程基础知识。这些资源将指导您在这个有前途的领域建立自己的职业生涯，并使您成为更好的人工智能开发人员。
适合初学者和专家的最佳人工智能书籍
| 书名 | 作者名称 | 最新版本 | 出版商 | 评价 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| Make Your Own Neural Network | 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） | 1st版 | 独立出版 |  |
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| Artificial Intelligence For Dummies | 约翰·保罗·穆勒 | 1st版 | 傻瓜指南 |  |
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| Machine Learning For Absolute Beginners | 西奥博尔德 | 2nd版 | 散点图出版社 | |
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| Superintelligence | Nick 博斯特罗姆 | 未删节版 | Audible Brilliance 音频工作室 | |
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| 人工智能 | 斯图尔特·罗素 | 3rd版 | 皮尔逊 | |
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1) Make Your Own Neural Network
这本人工智能参考书一步步介绍神经网络的数学原理，并教你如何使用 Python 计算机语言。
这本参考书将带你踏上一段有趣而轻松的旅程。本书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。在这本书中，你还将学习使用 Python 并使您的神经网络提供专业开发的网络。
2) Artificial Intelligence For Dummies
《人工智能》是约翰·保罗·穆勒和卢卡·马萨隆合著的一本书。本书清晰地介绍了人工智能及其目前的应用。
在这本书中，您将获得该技术的概述。它还讨论了围绕它的常见误解。本书探讨了人工智能在计算机应用中的使用、范围和历史。
3) Machine Learning For Absolute Beginners
Machine Learning For Absolute Beginners 是一本由 Oliver Theobald 撰写的书。本书涵盖了机器学习是什么、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) Superintelligence
Superintelligence 是 Stuart Russell 和 Peter Norvig 编写的一本理想的参考书。这本书是对 AI 学科理论和实践最全面、最新的介绍。
这本 AI 书籍让读者了解最新技术，以更统一的方式呈现概念。本书还提供机器学习、深度学习、迁移学习多智能体系统、机器人技术等。
5) Artificial Intelligence: A Modern Approach
本书提供了人工智能的基本概念理论。它是初学者的完整参考资料。它有助于本科生或研究生学习人工智能课程。
本版详细介绍了人工智能领域自上一版以来发生的变化。有许多重要的 人工智能技术的应用 如实际语音识别、机器翻译、家用机器人的部署等都进行了详细的讲解。
6) Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
《人工智能引擎》是詹姆斯·V·斯通 (James V Stone) 写的一本书。该书以深度神经网络的形式解释了人工智能算法。它正在迅速消除这种优势。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。
本书解释了关键的神经网络学习算法，并进行了详细的数学分析。
7) Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence
Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence 是马克斯·泰格马克写的一本书。这本书讨论了人工智能的崛起，以及它如何比任何其他技术都更有可能改变我们的未来。
本书还涵盖了各种观点或最具争议的问题。它讨论了宇宙中生命的意义、意识和最终的物理极限。
8) Deep Learning Illustrated
Deep Learning Illustrated 是一本由Jon Kohn、Grant Beyleveld和Aglae Basens编写的AI书籍。这本书讲了很多强大的新人工智能能力和算法性能。 Deep Learning Illustrated 并对该学科的技术进行了完整的介绍。
本书可以作为开发人员、研究人员、分析师和想要应用它的学生的实用参考指南。
9) Predictive Analytics For Dummies
Predictive Analytics For Dummies 是一本由 Anasse Bari、Mohamed Chaouchi 和 Tommy Jung 撰写的书。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用例来帮助您入门。它还介绍了建模、K 均值聚类的详细信息。本书还提供了有关业务目标和方法的提示。
10） Data Science from Scratch: First Principles with Python
《从头开始的数据科学》是 Joel Gurus 撰写的一本书。这本书可以帮助您学习数据科学的核心数学和统计学。您还将学习成为数据科学家所需的黑客技能。
本书涵盖的主题包括实现 k-最近邻、朴素贝叶斯、线性和逻辑回归、决策树和聚类模型。您还可以探索自然语言处理、网络分析等。
11） Hands-On Machine Learning
Hands-On Machine Learning 是一本由Aurélien Géron撰写的书。本书可以帮助您直观地了解构建智能系统的概念和工具。
本参考资料还向您传授了一些技巧，从简单的线性回归开始，逐渐深入到深度神经网络。在本书中，您还将探索多种训练模型，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巧。
12） Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders
《应用人工智能》一书的作者是 Mariya Yao、Adelyn Zhou 和 Marlene Jia。本书是一本实用指南，适用于热衷于利用机器智能的商业领袖。它可以帮助您提高组织的生产力并改善社区的生活质量。本书还可以帮助您通过 AI 的应用做出业务决策和 机器学习.
13） Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence
《预测机器》是一本由 Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb 合著的书。这本书讲述了在不确定的情况下做出决策的核心。它还解释了预测工具如何提高生产力——操作机器、处理文件、与客户沟通。最后，这本书讨论了更好的预测如何为新的商业结构创造机会。
14） Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI
Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI 是一本由 Paul R. Daugherty 和 H. James Wilson 合著的书。书中讲述了人工智能范式的本质，它可以帮助您转变单个组织内部所有业务流程的转型。
本书阐述了企业如何利用人工智能的新规则实现创新飞跃。书中还描述了每家公司都必须开发的六种全新的人机混合角色。
15） Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it
Archi《智能技术》包含一系列深入的一对一访谈，作者马丁·福特在访谈中揭示了这些问题背后的真相。他给出了人工智能界最聪明的人的想法。
这本 AI 书籍收集了 Stuart Russell、Rodney Brooks、Demis Hassabis 和 Yoshua Bengi 等 AI 行业杰出人物的观点。您应该阅读这本书以深入了解 AI 领域的未来。
16） Artificial Intelligence for Humans: Fundamental Algorithms
《人工智能为人类服务》是 Jeff Heaton 撰写的一本书。在这本人工智能书中，您将了解基本的人工智能算法。例如维数、聚类、误差计算、爬山法、Nelder Mead 和线性回归。
这本人工智能书籍使用您可以自己执行的实际数值计算来解释所有算法。本书的每一章都包含一个编程示例。目前提供的示例 Java，C#， Python、和 C。其他语言也已计划。
17） HBR’s 10 Must Reads on AI, Analytics, and the New Machine Age
HBR’s 10 Must Reads on AI, Analytics, and the New Machine Age 是一本由 Micheal E. Porter、Thomas H. Davenport、Paul Daugherty 和 H. James Wilson 撰写的书。
本书梳理了数百份哈佛商业评论 Rev查看文章并选出最重要的文章。本书可帮助您了解各种 AI 同意以及如何采用它们。
在本书中，你将学习数据科学， 人工智能 和机器学习。它还涵盖了有关区块链和增强现实的章节。
18） Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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的相关概念。
本书介绍了许多在工业界广泛使用的重要深度学习技术，包括正则化、优化算法、序列建模。本书还提供与研究相关的信息，如线性因子模型、自动编码器、结构化概率模型、分区函数等。
19） Python Machine Learning, 1st Edition
Python 《机器学习》这本书将带你进入预测分析的世界。它帮助你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？那么你应该接 Python 机器学习。本书可以帮助您从头开始，或帮助您扩展数据科学知识。
20） Deep Learning with R
Deep Learning with R 使用 Keras 库及其 R 语言接口向您介绍深度学习的世界。它是为 Python 作为深度学习 Python 由 Keras 创建者和 Google 撰写。
这些书籍可帮助您设置深度学习环境。您还可以使用基于 R 的计算机视觉、自然语言处理和生成模型应用程序练习新技能。此外，要学习本课程，您不需要任何机器学习或深度学习的经验。
常见问题解答：
📚 哪本书最适合学习人工智能（AI）？
以下是一些适合初学者到专家的最佳人工智能书籍：
- Make Your Own Neural Network
- Artificial Intelligence For Dummies
- Machine Learning For Absolute Beginners
- Superintelligence
- Artificial Intelligence: A Modern Approach
🏅 为什么要学习人工智能？
学习人工智能有很多好处，包括：
- 提高效率和生产力。
- 提高安全性和保障性。
- 能够提高处理大量数据的能力。
- 它可以帮助您创造新的产品和服务。
- 它可以帮助您创造更加个性化的客户体验。
- 您可以创建更准确的模型和预测。
🚀 谁可以学习人工智能？
任何人都可以学习人工智能，而且学习人工智能并不需要特定的技能。
