好书推荐：10本 AI 经典书籍
AI 经典书籍Ebook
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近年来，人工智能（AI）研究的热度持续增长，这一趋势在全球范围内得到了广泛的关注和体现。在AI领域，有许多外文图书被广泛认为是经典之作，它们不仅为读者提供了深入的理论基础，还涵盖了实践案例和最新的技术进展。本篇推荐 10 本 AI 领域经典书籍，读者可通过 Ebook Central 平台可查阅、利用这些书籍。
1 Deep Learning
译名：《深度学习》
作者：Goodfellow, Ian（GAN 之父、DeepMind 研究科学家）; Bengio, Yoshua（AI 教父、加拿大计算机科学家）; Courville, Aaron（蒙特利尔大学计算机学院教授）
出版社：MIT Press
内容简介：
《Deep Learning》由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著，这本书被广泛认为是深度学习领域的圣经。它详细介绍了深度学习的基本数学工具、核心概念、方法以及一些前瞻性的研究方向。
2 Deep Learning : Foundations and Concepts
译名：《深度学习：基础与概念》
作者：Bishop, Christopher M.（微软剑桥研究院实验室主任、爱丁堡大学计算机科学荣誉教授及剑桥大学达尔文学院院士）;Bishop, Hugh（伦敦深度学习自动驾驶公司 Wayve 应用科学家）
出版社：Springer
内容简介：
本书对支撑深度学习的核心思想进行了全面深入的阐述，适合机器学习新手和已有经验的专业人士阅读。书中涵盖了与架构和技术相关的关键概念，为读者未来的专业发展提供了坚实的理论基础。作者通过文本描述、图表、数学公式和代码等多个角度对复杂概念进行解释，以帮助读者更好地理解和应用。
3 Neural Networks and Deep Learning
译名：《神经网络和深度学习》（第2版）
作者：Aggarwal, Charu C.（IBM TJ Watson 研究中心研究人员，ACM SIGKDD 数据挖掘及知识发现国际会议（KDD）创新奖获奖者）
出版社：Springer
内容简介：
《Neural Networks and Deep Learning》第2版由 Charu C. Aggarwal 撰写，本书涵盖了深度学习的经典和现代模型。主要关注深度学习的理论和算法。
4 Reinforcement Learning: An Introduction
译名：《强化学习》（第2版）
作者：Sutton, Richard S.（强化学习之父、阿尔伯塔大学教授）; Barto, Andrew G.（马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院名誉教授）出版社：MIT Press
内容简介：
《Reinforcement Learning: An Introduction》第2版由 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 撰写，这本书从强化学习的基本思想出发，介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法等核心概念，是强化学习领域的经典教材。
5 Artificial Intelligence: A Modern Approach
译名：《人工智能：一种现代方法》（第4版）
作者：Russell, Stuart（加州大学伯克利分校计算机科学教授）; Norvig, Peter（谷歌研究总监）出版社：Pearson Education
内容简介：
《Artificial Intelligence: A Modern Approach》由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 撰写，这本书全面介绍了人工智能的理论和实践，涵盖了广泛的主题，包括机器学习、深度学习、机器人技术等。
6 Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control
译名：《AI新生：破解人机共存密码——人类最后一个大问题》
作者：Russell, Stuart （加州大学伯克利分校计算机科学教授）
出版社：Penguin Publishing Group
内容简介：
作者 Russell, Stuart 认为可避免人机冲突，他探讨了人类与机器智能，阐述了近期益处及待突破的 AI 领域，指出人类滥用 AI 的情况，还建议在新基础上重建 AI，使机器谦逊、利他且追求人类目标，以实现与日益智能的机器成功共存。
7 Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence
译名：《生命3.0：人工智能时代的人类》
作者：Tegmark, Max（MIT教授、未来生命研究所创始人）出版社：Knopf
内容简介： 《Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence》由 Max Tegmark 撰写，这本书探讨了人工智能的未来以及我们的生活将如何改变，提供了对人工智能社会影响的深入分析。
8 Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies
译名：《超级智能》
作者：Bostrom, Nick（牛津大学教授）出版社：Oxford University Press
内容简介：《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》由 Nick Bostrom 撰写，这本书探讨了超级智能可能带来的风险和挑战，以及如何设计一个永远不会脱离我们控制的人工智能。
9 Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence: Expert Machine Learning Systems and Intelligent Agents Using Python
译名：《Python：人工智能高级指南 —— 使用 Python 实现专家机器学习系统和智能代理》
作者：Bonaccorso, Giuseppe; Fandango, Armando; Shanmugamani, Rajalingappaa出版社：Packt Publishing
内容简介：
《Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence: Expert Machine Learning Systems and Intelligent Agents Using Python》介绍了一种流行机器学习算法的学习路径，该路径介绍了监督、无监督和半监督机器学习中最广泛使用的算法及应用方式，涵盖从贝叶斯模型到 MCMC 算法到隐马尔可夫模型等，利用基于 Python 的库进行特征提取和降维，运用 TensrFlow 和 Keras 构建深度学习模型，还学习 TensorFlow1.x 的高级功能。到学习路径结束时，将获得 TensorFlow 的深入知识，适合数据科学家、机器学习工程师、人工智能工程师等，掌握 Python 编程基础和机器学习概念，希望深入探索复杂机器学习算法、校准模型和改进训练模型预测的人群。
10 The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values
译名：《人机对齐：如何让人工智能学习人类价值观》
作者：Christian, Brian出版社：W. W. Norton & Company
内容简介：
Brian Christian 在书中讲述了在机器学习的发展中出现的对齐问题的“首批响应者”及他们在人类完放手前解决问题的雄心计划，通过历史与实地报道融合，追溯机器学习的增长并审视其前沿，展现了这一学科在令人兴奋又有时恐惧的进步中的状况，还对人类的偏见、盲点、假设和矛盾目标进行了深刻反思，是一部跨学科的作品，其故事既令人痛心又充满希望。