人工智能是在计算机系统上模仿人类智能过程的科学。 人工智能职业由自动化、机器人和复杂的计算机软件和系统定义。

强大的数学、技术、逻辑和工程背景可以帮助一个人打入人工智能行业。 由于企业和个人对人工智能的依赖程度越来越高，人工智能的命运正在向更加灵活、智能和可扩展的方向转变。 该领域可以与服务自动化、云计算、容器甚至机器学习等几个新兴趋势相关联。 这种具有类似人类准确性的机器功能集成模型以敏捷方法塑造了所有现有业务技术的未来主义面貌。

所有期待增长的企业都应该准备好通过采用基于人工智能的功能来迎接未来。 开始学习和挖掘有关 AI 信息的最佳方式是阅读最好的书籍并沉迷于自学。

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在这篇文章中，我们为初学者整理了一份所有著名的人工智能人工智能书籍清单：

1. Tariq Rashid：打造你自己的神经网络

这本人工智能参考书将引导您了解神经网络的数学知识以及如何使用 Python 编程语言构建网络。

这本参考书将带您踏上轻松愉快的旅程。 它从基础开始，逐步深入了解神经网络的工作原理。 这本书还将教你 Python 编程以及如何将你的神经网络变成具有专业外观的网络。

2. Denis Rothman：以人工智能为例

本书为通过现实生活场景理解人工智能提供了一个起点。 您将学习最先进的机器学习模型、区块链和物联网的人工智能应用，以及使用神经网络在聊天机器人中生成情商。

在本书结束时，您将充分了解 AI 和案例研究的基础知识，以帮助形成企业愿景。 这本书是你调整思维过程和技能以解决现实世界人工智能问题的第一步。 但是，要充分利用这本书，需要具备 Python 和统计技能方面的专业知识。

3. Peter Norvig 和 Stuart Russel：人工智能

这在很大程度上被认为是初学者最伟大的人工智能书籍之一。 它的技术含量较低，并提供了最关键的 AI 问题的高级概述。 由于纯粹的写作风格，所有的概念和解释都可以毫不费力地掌握。

本书涵盖的其他主题是搜索算法、博弈论、多智能体系统、统计自然语言处理和本地搜索规划策略。 高级 AI 概念得到了简要说明，但没有详细说明。

4. Luca Massaron 和 John Paul Mueller：傻瓜机器学习

傻瓜机器学习涵盖了所有基本的机器学习概念和理论以及如何在实践中应用它们。 它教机器使用 R 和 Python 进行编程，以执行数据分析和基于模式的任务。

5. Oliver Theobald：面向绝对初学者的机器学习

机器学习、机器学习的几种形式、工具箱、数据清理、数据设置、回归分析等都在 Oliver Theobald 的书中进行了介绍。 聚类、支持向量机、人工神经网络和用 Python 创建模型是本书讨论的主题。 本书还介绍了交叉验证、集成建模、网格搜索、特征工程和单热编码。

这是为数不多的同时涉及机器学习技术的理论和实践方面的人工智能书籍之一。 它以易于理解的英语编写，以防止新手被技术术语所淹没。 它包括视觉演示和基本方法的简明解释。

6. 人工智能引擎：深度学习数学导论

本书深入讨论了关键的网络学习方法，然后进行了广泛的数学评估。 从开源存储库创建的在线计算机应用程序提供了神经网络的实践经验。 这是对现代人工智能中使用的算法引擎的一个很好的介绍。

7. Andriy Burkov：百页机器学习书

这本书被行业专家广泛认为是最好的机器学习。 它为新手提供了对机器学习原理的全面介绍。 此外，它还根据作者的重要 AI 经验为经验丰富的专业人士提供实用建议。

这本书涵盖了所有基本的机器学习技术。 它们涵盖了从传统的线性和逻辑回归到现代支持向量机、增强、深度学习和随机森林的所有内容。 对于刚接触机器学习算法的人来说，这是一个很好的资源，旨在更多地了解支持它们的数学。

8. Kevin Warwick：人工智能——基础

本书提供了核心 AI 概念和各种实现方法的基本概述。 它审视了人工智能的历史，它现在的位置，以及它的发展方向。

这本书以独特的方式描述了当前的人工智能和机器人。 它推荐最好的人工智能书籍，以深入分析主题。 它涉及主题的核心问题，并提供适合任何对 AI 感兴趣的人的教育体验。

9. Tom Taulli：人工智能基础：非技术介绍

这本书非常适合初学者，因为它通过简单的非技术语言讲述了人工智能及其对人类的影响。 技术和金融作家 Tom Taulli 对机器学习、机器人、深度学习和自然语言处理等重要的 AI 理念进行了精彩的介绍。

Taulli 利用他广泛的专业知识和经验，讨论了社会趋势、道德规范以及人工智能对政府、企业和日常生活的潜在影响。 人工智能不仅限于像谷歌和亚马逊这样的科技巨头，而是被今天的每一个大小企业所采用。 所以，复习你的基本理解是非常必要的。

10. Jeff Heaton：人类人工智能

本书为读者提供了对人工智能算法的概述和理解。 它适用于没有太多数学背景来学习人工智能的人。

读者必须具备计算机编程和数学的基本知识。 基本的 AI 技术包括维度、线性回归、聚类和距离度量。 通过引人入胜的示例、用例和读者可以独立执行的数值计算来解释这些方法。

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结论

人工智能无疑是人类最惊人、最复杂的发明。 然而，这个领域在很大程度上仍未被探索。 我们今天使用的每一个基于人工智能的应用程序都只是这个范围内的冰山一角。 人工智能对我们社会的动态和革命性影响即使在其发展的早期阶段也是令人震惊的。

人工智能在不同领域带来的转变是值得称赞的。 我们可能很快就会达到人工智能研究的顶峰，进一步扩大其真正的潜力。 然而，要了解这个范围的整个范围，我们必须加强我们的基础知识。 上面列出了对初学者最有用的 AI 书籍，希望对您有所帮助。

人工智能每天都在发展。 因此，能够将数字数据转化为有意义的推论的人会受益匪浅。 虽然阅读和学习上面列出的最著名的智能书籍对自学很有帮助，但您也可以参加 upGrad 提供的任何在线课程，为 AI 打下坚实的职业基础。

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