hi，我是熵减，见字如面。

在世界读书日即将到来的前，以及借着ChatGPT的火热，各种AI大模型的创业东风，今天给大家推荐一些AI相关的图书，希望大家能从入门到放弃，找到适合自己的热爱。

本次推荐图书分三个档次，详细如下：

入门科普型

《给孩子的人工智能通识课》

是一本帮助孩子了解人工智能的科普型的读物。书中用了大量的图片，来帮你弄懂人工智能到底是什么。孩子或普通人读完，就可掌握人工智能的10个关键词，搞懂人工智能的96件事。

《给孩子讲人工智能》

作者为涂子沛。书中用故事和案例对人工智能的“前世今生”进行全面解读和深度点评，可以说是人工智能的启蒙必读之选。书中用了风趣而充满可读性的漫画、让人赞不绝口的历史故事，带给孩子深入浅出、化高深于无形的广博知识，让孩子在前沿科技中泰然自若、乘风破浪。无论孩子，还是普通人，读来都是非常的有趣有识的。

《AI 3.0》

湛庐出版的产品，本书是《复杂》作者梅拉妮·米歇尔历经10年思考，厘清人工智能与人类智能的全新力作。在本书中通过5个部分揭示：“现在的人工智能可以做什么，以及在未来几十年我们能从它们身上期待什么”。

书中主要探讨了以下5个问题：

• 人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活，甚至关系到人类未来的前途命运，但究竟什么是人工智能？
• 人工智能背后的原理是什么？
• 从问世到演化至今，人工智能经历了怎样的历史变迁？
• 当下人工智能的能力边界在哪里？人工智能与人类智能的差异是什么？
• 未来人工智能又将面对什么样的挑战和机遇？

看完和看懂了这本书，你就会对人工智能领域有了一个全景式的认知。

《智慧的疆界》

作者周志明，是国内Java、机器学习和企业级开发方面的技术专家。

本书以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展，尽可能消除掉了人工智能的神秘感。

可以玩玩的

《深度学习：智能时代的核心驱动力量》

作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者。本书是一本深度学习的通识类作品，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

《零基础学机器学习》

书中以对话的方式展开，其内容相对轻松，且有不错的实战性。其内容包括了机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。

《图解深度学习：可视化、交互式的人工智能指南》

本书介绍了深度学习的基本原理和技术，书中利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。

阅读完本书，读者可以深入的理解和掌握深度学习的主要方法，以及其在机器视觉、自然语言处理、图像生成和游戏领域的应用。

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

是深度学习真正意义上的入门书，书中深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。使用Python3，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

可以放弃的

《人工智能：现代方法》

书中全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。

《机器学习》

机器学习领域的西瓜书。其内容包括了机器学习的基础知识，经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)，以及进阶知识，涉及到特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。

《深度学习：从基础到实践》

书中从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。

书分为上下两册。其中上册为深度学习的基础知识，介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册是机器学习的实战，包括scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库，以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容。

《深入浅出神经网络与深度学习》

人工智能领域的苹果书。书中深入的讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。本书以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目为示例，介绍了神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。是非常具有实战意义的一本AI领域的学习书。

《机器学习实战(原书第2版)》

本书是基于TensorFlow 2和Scikit-Learn框架，以具体的案例为主，附以尽可能少的理论，再加上可用于生产环境的Python框架，从零开始，让学习者们能够直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。

《BERT基础教程：Transformer大模型实战》

书中用简单的文字清晰阐释 BERT 背后的复杂原理，让你轻松上手 NLP 领域的里程碑式模型。书中包含有 200+ 张示意图，示例涵盖文本分类、文本摘要、问答等常见的任务。

《生成式深度学习》

书中介绍了AIGC各项技术的内部工作原理，从最基础的使用keras构建深度学习模型开始，深入浅出的介绍了该领域的相关算法。通过本书，你可以学习：

• 学习如何通过变分自动编码器改变图像中人物的面部表情。
• 学习如何构建GAN模型，包括风格迁移模型CycleGAN以及音乐生成模型MuseGAN。
• 学习如何通过循环生成模型来生成文本，以及如何利用注意力机制改善模型。
• 学习如何利用生成模型帮助智能体在强化学习环境中完成任务。
• 探索Transformer(BERT、GPT-2)，以及ProGAN和StyleGAN等图像生成模型的架构。

最后

随着ChatGPT的大热，我们生活的时代，已经从移动应用时代，向着AI时代迈进了。

无论你是否愿意，技术的发展都不会停止脚步的。

作为普通人，以及我们的下一代，都是有必要了解一些AI相关的知识，提前储备一点点的认知资本。

虽然，在未来大部分人，不能成为掌握AI核心技术的人；但至少，可以成为一个能利用AI工具的人。

送你15本AI从入门到放弃的书，与你共同成长和进步。