從工作效率到商業(yè)模式，從內(nèi)容創(chuàng)作到產(chǎn)品研發(fā)，AI正在以前所未有的速度重塑我們的生活邊界和周遭世界。

而要真正入門AI，建立對(duì)人工智能的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)，以下這三本經(jīng)典書籍值得收藏、閱讀。

一、《經(jīng)理人參閱：人工智能》

《經(jīng)理人參閱：人工智能》這本AI經(jīng)典書籍更貼近管理者、經(jīng)理人視角，更適合職場(chǎng)人閱讀。普通人其實(shí)無須對(duì)技術(shù)和原理層面的東西有過多關(guān)注，重要的是知道和了解AI如何為真正進(jìn)入工作和業(yè)務(wù)并為其賦能。

所以要從實(shí)戰(zhàn)角度建立真正系統(tǒng)的AI認(rèn)知，《經(jīng)理人參閱：人工智能》是最佳選擇之一。這本書關(guān)注的重要現(xiàn)實(shí)問題為：在不具備深厚技術(shù)背景的前提下，如何正確理解AI、使用AI，并把它嵌入到具體工作場(chǎng)景中去。真正的門檻不在算法，而在認(rèn)知——你是否知道該把AI用在什么地方，又是否清楚它在哪些地方并不可靠。與其盲目追逐各種工具和熱點(diǎn)，不如先建立一套穩(wěn)定的判斷邏輯，這樣當(dāng)技術(shù)不斷變化時(shí)，你依然能夠從容應(yīng)對(duì)。

二、《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》

本書以較為深入且系統(tǒng)的方式梳理了模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)的核心內(nèi)容，從基本概念到數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，再到關(guān)鍵算法，都有清晰展開，并配有相應(yīng)練習(xí)幫助理解與鞏固。作為該領(lǐng)域極具代表性的經(jīng)典之作，它將概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)以及優(yōu)化方法有機(jī)整合在一起，搭建起一條從入門認(rèn)知到前沿技術(shù)的完整路徑，內(nèi)容涉及決策理論、概率分布、線性回歸與分類模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、核方法、稀疏模型、圖模型、混合模型與EM算法、近似推斷、采樣技術(shù)、連續(xù)潛變量建模、序列數(shù)據(jù)處理以及模型集成等多個(gè)重要方向。

從讀者定位來看，這本書既適合計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生與初級(jí)研究生系統(tǒng)學(xué)習(xí)，也可以作為機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者與進(jìn)階愛好者的長(zhǎng)期參考資料。

三、《人工智能》

說起來其實(shí)跟這本書還是比較有淵源的，我入門時(shí)購(gòu)買的第一本人工智能書籍就是這本書的第2版。當(dāng)時(shí)是18年，剛開始接觸人工智能對(duì)于很多概念還不是很清楚，印象最深的是當(dāng)時(shí)要用決策樹算法做一個(gè)案例分析，在書中意大利面的案例讓我充分理解了ID3算法，后續(xù)又借鑒了西瓜書，讓我做出了一篇效果很不多的分析案例。所以這本書出更新第3版的時(shí)候我還是很期待有機(jī)會(huì)看到它的內(nèi)容更新，雖然現(xiàn)在來看這本書更適合用于人工智能相關(guān)的入門。

本書內(nèi)容易讀易學(xué)，適合人工智能相關(guān)領(lǐng)域和對(duì)該領(lǐng)域感興趣的讀者閱讀，也適合高校計(jì)算機(jī)專業(yè)的教師和學(xué)生參考。