人工智能相关书籍推荐

一、零基础入门

1. 《机器学习》（周志华）

被称为"西瓜书"，内容全面且通俗易懂，涵盖监督学习、无监督学习等基础算法，适合作为第一本教材。

2. 《爱犯错的智能体》

科普类读物，通过趣味案例讲解AI发展史和前沿技术，适合培养兴趣。

3. 《学习的数学》

专攻数学基础，用表格和实例讲解线性代数、概率论等核心概念，高中数学水平即可理解。

二、技术实战类

1. 《学习》（花书）

由Ian Goodfellow等撰写，系统讲解神经网络原理，被公认为领域圣经，豆瓣评分9.5。

2. 《Python学习》

以Keras框架为例，通过烹饪类比手把手教实战，零代码基础也能两个月实现人脸识别模型。

3. 《机器学习实战》

包含30+真实项目案例，如房价预测、推荐系统等，电商案例曾帮助降低15%退货率。

三、理论深化方向

1. 《人工智能：一种现代的方法》

斯坦福经典教材，涵盖搜索算法、概率推理到强化学习，被誉为"AI百科全书"。

2. 《统计学习方法》（李航）

侧重数学推导，适合希望深入理解算法本质的读者。

3. 《超参数优化》

针对模型调参难题，由德国教授团队编写，解决过拟合/欠拟合问题。

四、扩展阅读

建议学习路径：科普书→基础理论→实战→专业深化。多数书籍在B站有配套解读视频，可结合学习。