對于零基礎新手想要人工智能入門的第一步，應該是多看大師的書，對人工智能有一個初步的系統的了解。下面我將給大家推薦幾本人工智能入門書籍，雖然不算多但貴在精，相信大家看完這幾本書就足以入門了。
1、《人工智能：一種現代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
介紹：作者為Stuart Russell和Peter Norvig。Russell，加州大學伯克利分校的計算機科學教授，發表了100多篇關于人工智能的論文。Norvig 現為谷歌研究總監，美國人工智能協會的創始會員之一，ACM院士。
推薦理由：人工智能領域的經典教科書。中文版的出版社介紹稱，“系統地介紹了人工智能的理論和實踐，并深入介紹了人工智能各個主要的研究方向。”相信人工智能入門的新手看完會對人工智能用一個整體的理解。
2、《Python機器學習 預測分析核心算法》
介紹：作者Michael Bowles，利用多年的機器學習經驗帶領讀者設計、構建并實現自己的機器學習方案。
推薦理由：機器學習關注于預測，其核心是一種基于數學和算法的技術，要掌握該技術，需要對數學及統計概念有深入理解，能夠熟練使用R 語言或者其他編程語言。本書通過集中介紹兩類可以進行有效預測的機器學習算法，展示了如何使用Python 編程語言完成機器學習任務，從而降低機器學習難度，使機器學習能夠被更廣泛的人群掌握。
3、《深度學習》（Deep Learning）
介紹：作者為Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville。Goodfellow是谷歌研究科學家，2014年從蒙特利爾大學畢業，獲機器學習博士學位。發明了生成對抗網絡（GAN），在深度學習領域貢獻卓越。Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，主要研究目標是了解產生智力的學習原則。Courville是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的助理教授。
推薦理由：被譽為AI圣經，深度學習領域奠基性的經典暢銷書。本書的介紹信息稱：不僅介紹了與深度學習有關的數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、概率論、信息論、數值優化等。還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、卷積網絡、序列建模和實踐方法等。最后，還提供了一些深度學習的研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。
以上就是人工智能入門書籍推薦，零基礎的新手千萬不要好高騖遠，覺得太少。畢竟這些書籍都是業內泰斗級的大師所著，大家只要真的好好讀完，一定對人工智能有一個全面的了解，對之后的學習大有裨益。
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