hi，我是熵減，見字如面。
在世界讀書日即將到來的前，以及藉着ChatGPT的火熱，各種AI大模型的創業東風，今天給大家推薦一些AI相關的圖書，希望大家能從入門到放棄，找到適合自己的熱愛。
本次推薦圖書分三個檔次，詳細如下：
入門科普型
《給孩子的人工智能通識課》
是一本幫助孩子瞭解人工智能的科普型的讀物。書中用了大量的圖片，來幫你弄懂人工智能到底是什麼。孩子或普通人讀完，就可掌握人工智能的10個關鍵詞，搞懂人工智能的96件事。
《給孩子講人工智能》
作者爲塗子沛。書中用故事和案例對人工智能的“前世今生”進行全面解讀和深度點評，可以說是人工智能的啓蒙必讀之選。書中用了風趣而充滿可讀性的漫畫、讓人讚不絕口的歷史故事，帶給孩子深入淺出、化高深於無形的廣博知識，讓孩子在前沿科技中泰然自若、乘風破浪。無論孩子，還是普通人，讀來都是非常的有趣有識的。
《AI 3.0》
湛廬出版的產品，本書是《複雜》作者梅拉妮·米歇爾歷經10年思考，釐清人工智能與人類智能的全新力作。在本書中通過5個部分揭示：“現在的人工智能可以做什麼，以及在未來幾十年我們能從它們身上期待什麼”。
書中主要探討了以下5個問題：
- 人工智能現在正深刻地影響着我們的生產與生活，甚至關係到人類未來的前途命運，但究竟什麼是人工智能？
- 人工智能背後的原理是什麼？
- 從問世到演化至今，人工智能經歷了怎樣的歷史變遷？
- 當下人工智能的能力邊界在哪裏？人工智能與人類智能的差異是什麼？
- 未來人工智能又將面對什麼樣的挑戰和機遇？
看完和看懂了這本書，你就會對人工智能領域有了一個全景式的認知。
《智慧的疆界》
作者周志明，是國內Java、機器學習和企業級開發方面的技術專家。
本書以時間爲主線，用專業的知識、通俗的語言、巧妙的內容組織方式，詳細講解了人工智能這個學科的全貌、能解決什麼問題、面臨怎樣的困難、嘗試過哪些努力、取得過多少成績、未來將向何方發展，儘可能消除掉了人工智能的神祕感。
可以玩玩的
《深度學習：智能時代的核心驅動力量》
作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者。本書是一本深度學習的通識類作品，通過3個部分全景展現了深度學習的發展、演變與應用，首次以親歷者視角回溯了深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺旋上升，並前瞻性地預測了智能時代的商業圖景。
《零基礎學機器學習》
書中以對話的方式展開，其內容相對輕鬆，且有不錯的實戰性。其內容包括了機器學習快速上手路徑、數學和Python 基礎知識、機器學習基礎算法（線性迴歸和邏輯迴歸）、深度神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、經典算法、集成學習、無監督和半監督等非監督學習類型、強化學習實戰等內容，以及相關實戰案例。
《圖解深度學習：可視化、交互式的人工智能指南》
本書介紹了深度學習的基本原理和技術，書中利用精美的插圖和有趣的類比，對深度學習的主流技術和背後的原理進行了深入淺出的講解，解釋了什麼是深度學習，深度學習流行的原因，以及深度學習與其他機器學習方法的關係。
閱讀完本書，讀者可以深入的理解和掌握深度學習的主要方法，以及其在機器視覺、自然語言處理、圖像生成和遊戲領域的應用。
《深度學習入門：基於Python的理論與實現》
是深度學習真正意義上的入門書，書中深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。使用Python3，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網絡，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。
可以放棄的
《人工智能：現代方法》
書中全面、深入地探討了人工智能（AI）領域的理論和實踐，以統一的風格將當今流行的人工智能思想和術語融合到引起廣泛關注的應用中，真正做到理論和實踐相結合。
《機器學習》
機器學習領域的西瓜書。其內容包括了機器學習的基礎知識，經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習），以及進階知識，涉及到特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等。
《深度學習：從基礎到實踐》
書中從基本概念和理論入手，通過近千張圖和簡單的例子由淺入深地講解深度學習的相關知識，且不涉及複雜的數學內容。
書分爲上下兩冊。其中上冊爲深度學習的基礎知識，介紹隨機性與基礎統計學、訓練與測試、過擬合與欠擬合、神經元、學習與推理、數據準備、分類器、集成算法、前饋網絡、激活函數、反向傳播等內容。下冊是機器學習的實戰，包括scikit-learn 庫和深度學習的 Keras 庫，以及卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器、強化學習、生成對抗網絡等內容。
《深入淺出神經網絡與深度學習》
人工智能領域的蘋果書。書中深入的講解神經網絡和深度學習技術，側重於闡釋深度學習的核心概念。本書以技術原理爲導向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數字識別項目爲示例，介紹了神經網絡架構、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經網絡等內容，以及如何利用這些知識改進深度學習項目。是非常具有實戰意義的一本AI領域的學習書。
《機器學習實戰（原書第2版）》
本書是基於TensorFlow 2和Scikit-Learn框架，以具體的案例爲主，附以儘可能少的理論，再加上可用於生產環境的Python框架，從零開始，讓學習者們能夠直觀地理解並掌握構建智能系統所需要的概念和工具。
《BERT基礎教程：Transformer大模型實戰》
書中用簡單的文字清晰闡釋 BERT 背後的複雜原理，讓你輕鬆上手 NLP 領域的里程碑式模型。書中包含有 200+ 張示意圖，示例涵蓋文本分類、文本摘要、問答等常見的任務。
《生成式深度學習》
書中介紹了AIGC各項技術的內部工作原理，從最基礎的使用keras構建深度學習模型開始，深入淺出的介紹了該領域的相關算法。通過本書，你可以學習：
- 學習如何通過變分自動編碼器改變圖像中人物的面部表情。
- 學習如何構建GAN模型，包括風格遷移模型CycleGAN以及音樂生成模型MuseGAN。
- 學習如何通過循環生成模型來生成文本，以及如何利用注意力機制改善模型。
- 學習如何利用生成模型幫助智能體在強化學習環境中完成任務。
- 探索Transformer（BERT、GPT-2），以及ProGAN和StyleGAN等圖像生成模型的架構。
最後
隨着ChatGPT的大熱，我們生活的時代，已經從移動應用時代，向着AI時代邁進了。
無論你是否願意，技術的發展都不會停止腳步的。
作爲普通人，以及我們的下一代，都是有必要了解一些AI相關的知識，提前儲備一點點的認知資本。
雖然，在未來大部分人，不能成爲掌握AI核心技術的人；但至少，可以成爲一個能利用AI工具的人。
送你15本AI從入門到放棄的書，與你共同成長和進步。