学人工智能读什么书?

如果你想学习人工智能，以下是一些经典的书籍推荐：

"机器学习"（Machine Learning） by Tom Mitchell：这本书是机器学习领域的经典教材，涵盖了机器学习的基本概念、算法和方法。

"深度学习"（Deep Learning） by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville：这本书详细介绍了深度学习的原理和方法，包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

"统计学习方法"（Pattern Recognition and Machine Learning） by Christopher Bishop：这本书介绍了统计学习的基本原理和方法，包括支持向量机、贝叶斯网络、集成学习等。

"人工智能：一种现代方法"（Artificial Intelligence: A Modern Approach） by Stuart Russell and Peter Norvig：这本书全面介绍了人工智能的基本概念和方法，涵盖了知识表示、推理、规划、机器学习等内容。

"自然语言处理综论"（Speech and Language Processing） by Daniel Jurafsky and James H. Martin：这本书涵盖了自然语言处理领域的基本知识和技术，包括语音识别、语言理解、机器翻译等。

"计算机视觉：现代方法"（Computer Vision: Models, Learning, and Inference） by Simon J.D. Prince：这本书介绍了计算机视觉的基本概念和方法，包括图像特征提取、目标检测、图像分割等内容。

"深度学习入门"（Deep Learning with Python） by François Chollet：这本书适合初学者，介绍了深度学习的基本概念和实践方法，使用Python和Keras进行实例演示。

除了这些书籍，还有许多其他优秀的人工智能相关书籍，可以根据自己的兴趣和学习目标选择适合的读物。此外，还可以参考学术论文、在线教育平台和开放的课程资源来拓宽知识。

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