导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能产品推荐什么书的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
谁能推荐几本关于人工智能的书籍
《人工智能——一种现代方法》 英国，罗素 Artificial Intelligence A Modern Approach, Stuart Russell`Perter Norvig
推荐人工智能方向经典入门书籍？
见人工智能吧里的推荐书目：
以下为复制：
入门
经典杂书：On Intelligence，中文版，《人工智能的未来》
经典教材：《人工智能——一种现代方法》（第二版）
Artificial intelligence a modern approach（2section）
（英文版）
中文版简介：
心理学：
心理学可以被业余地分为3大部分。
第1部分，硬科学（science），以实验心理学为核心；严谨得近乎死板，是阅读的重点。
第2部分，心理量表、评估、统计学及相关理论，大多过于专业且枯燥。这部分只需了解智力测验和关于智
力（智能）的理论就可以了，其他的不重要。
第3部分，几乎是纯人文的东西（art），包括精神分析（弗洛伊德）、人本主义以及许多以心理咨询、心
理治疗为中心的理论和实践，及其他各种各样雷人的东西。这些往往被大众误解为心理学的全部，它们很
有趣但并不重要，基本可以无视。
2、《认知心理学》这个学科是人工智能的兄弟，无论如何必须浏览一下
1、《普通心理学》彭聃龄（浏览）
最基础的部分，目前国内的通用教材，很系统，逻辑清晰。所谓的缺点是缺少人文关怀，所以正合适。
3、《生理心理学》（浏览）
可以看国内版教材，比较便宜，都是互相抄的，内容差不多。看了这个就不用单看生理学了。
4、《弗洛伊德的近视眼（适应性潜意识如何影响我们的生活）》威尔森，这个属于杂书一类，讲潜意识比
较透彻。
5、智力理论和测量部分（《心理评估》）
（和这个类似，再稍微详细点）
百度百科：智力（intelligence）
百度百科：智能（intelligence）
经济学：
《经济学原理》曼昆（两册，很好读）
哲学：（少儿不宜，以免影响马哲成绩）
（以下4本读过之后未必能立刻理解，不懂的直接跳过留待以后消化，不必钻牛尖。）
1、《苏菲的世界》当作纯小说看好了，哲学史部分可用教材替代。
2、《西方哲学简史》（较薄）赵敦华；这是目前国内通用教材，作者是牛人，如果不被拿来考试的话是本很好的书。主要读笛卡尔，休谟，康德部分。其他部分了解。《现代西方哲学新编》是其后续。罗素《西方哲学史》或其简写本——不推荐，但可以考虑。
3、《康德》（超薄）主要读认识论部分
4、《波普》（超薄）
上面两本是简介性质的黄色小册子，中华书局，作者是美国人（私下推荐《尼采》、《克尔凯廓尔》、《 萨特》，但和主题无关）
（进化论）：
5、《裸猿》莫里斯，这个太幽默了。（随便看看）
6、《自私的基因》理查德·道金斯，（必读，看主干，例证省略）这个东西很通俗，会颠覆人性观，心情 不好时勿读。（读过之后可以阅读《克尔凯廓尔》和《萨特》作为补救）
《心理评估》第五章，智力理论PPT
此外还有数学及计算机类的读物
由Pallashadow提供
人工智能技术入门该读哪些书
中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。
人工智能入门，求书籍推荐？
不可否认的是，我们又来到了人工智能的另一个高潮。与以往人工智能的飞跃相比，人工智能突破将软件算法、高并发硬件系统和大数据集成在一起，将人工智能提升到人类智能的高度。
NO.1人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学
智能”斯坦福的本质，对人工智能的研究高峰的30年伯克利客座教授，科学+ AI，李开复，张亚芹，张守胜和20多名科学家和投资者共同解释的人工智能革命，机器学习Tom Mitchell推荐。在人工智能时代，从人工智能、工业机器人、商业机器人、家用机器人、机器翻译、机器学习和其他人工智能应用的历史、现状和未来，介绍了人工智能的发展前景。一个“人工智能”其次是图灵，冯诺依曼。他们两将我们带入了一个智能时代，让我们体会到智能世界的伟大和神奇。
NO.2人工智能深度学习类：深度学习、Tensorflow
“深度学习”的人工智能领域的深入学习圣经，推荐具有开创性的经典畅销书，特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外专家！深层学习要领（基于R语言）基于真实R语言的基于无监督学习的自动分类模型及预测，tensorflow技术分析和真正的战斗，以tensorflow1.1的新功能，如人脸识别、语音识别、图像和声音的组合。tensorflow机器学习项目实战，第二代机器学习的实用指南，提供了深度学习神经网络等实际工程项目，有效地提高了速度和效率。
NO.3人工智能机器学习类：Python、机器学习、数据科学。
Python机器学习实践指南结合了机器学习和Python语言这两个热门领域，并使用两个核心机器学习算法用Python进行数据分析。“Python机器学习——测分析的核心预算法”，从算法的角度和Python语言的实现上，了解机器学习。如今pathon也是如今计算机学习的一个重要点，成为计算机学者不可或缺的学习点。
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