2023 书单推荐
目前，市面上的人工智能书籍并不少，作为一名人工智能爱好者，该如何筛选书单？新年伊始，KDnuggets整理了一份AI书单，请大家按需取用。
专注于机器学习、大数据、分析学的顶级网站KDnuggets，近期整理了一份书单，共15本书籍，涵盖机器学习、NLP、数据科学等多个方向，书籍的作者也都是来自人工智能领域的顶尖学者、研究者。
无论你是刚开始接触人工智能的初学者，还是对相关技术已经有所掌握，清单中的这些书籍总有一款适合你。所有书籍都可免费在线阅读，可以说非常nice了。
1.数据科学与机器学习：数学和统计方法
作者：D.P.Kroese,Z.I.Botev,T.Taimre&R.Vaisman
简介：这是一本实践性很强的书籍，重点关注进行数据科学和使用Python实现机器学习模型。它很好地解释了相关的理论，并根据需要引入了必要的数学运算，因此为全篇奠定了良好的节奏。
阅读地址：
https://people.smp.uq.edu.au/DirkKroese/DSML/DSML.pdf2.文本挖掘：基于R语言的整洁工具
作者：JuliaSilge，DavidRobinson
简介：文本挖掘是一种从文本数据中，抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术，也是自然语言处理的热门话题。
本书主要介绍整洁数据的文本挖掘与分析，所有代码都是基于R语言来编写的，对于R语言新手来说很不错。
全书一共分9个章节，介绍了如何使用基于R的整洁工具来进行文本分析。整洁数据具有简单且新颖的结构，对其进行分析会更有效、更容易。
阅读地址：
https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining
3.因果推理：Whatif
作者：MiguelHernán，JamieRobins
简介：本书由哈佛大学MiguelHernan、JamieRobins教授编著，对因果推理的概念和方法做了系统性阐述。该书在知乎等各大平台一直呼声很高，是众多计量学者期待已久的书籍。
因果推理是一个复杂的、包罗万象的主题，但本书的作者尽其所能，将他们认为最重要的基本方面浓缩到大约300页的文字中。如果你对建立自己的概念基础感兴趣，这本书可能是你的首选。
阅读地址：
https://cdn1.sph.harvard.edu/wp-content/uploads/sites/1268/2021/01/ciwhatif_hernanrobins_31dec20.pdf4.使用Julia的统计学：数据科学基础、机器学习和人工智能
作者：YoniNazarathy，HaydenKlok
简介：这本书在第二章介绍了统计概念，从这一章开始，这些概念便相互依存，并引发了更高级的主题，如统计推断，置信区间，假设检验，线性回归，机器学习等。
荐书者表示，这是他一直在等待的资源，以他一直想要的方式有效地学习Julia的数据科学，希望也对你的口味。
阅读地址：
https://statisticswithjulia.org/StatisticsWithJuliaDRAFT.pdf5.数据科学基础
作者：AvrimBlum，JohnHopcroft，RavindranKannan
简介：在许多当代书籍中，数据科学已简化为一系列编程工具，如果掌握了这些工具，它们有望为你完成数据科学。
一直以来，其它书籍似乎很少强调与代码分离的基本概念和理论。本书是与此趋势相反的一个很好的例子，毫无疑问，这本书将为你提供扎实的基础知识，为你从事数据科学事业提供必要的理论知识。
阅读地址：
https://www.cs.cornell.edu/jeh/book%20no%20so;utions%20March%202019.pdf6.理解机器学习：从理论到算法
作者：ShaiShalev-Shwartz，ShaiBen-David
简介：一旦重数学（math-heavy）理论可能带来的冲击消失，你会发现从偏方-方差权衡到线性回归、模型验证策略、模型提升、内核方法、一直到预测问题等主题，都会得到彻底的处理。而这样透彻处理的好处是，你的理解将比仅仅掌握抽象的直觉更深入。
阅读地址：
https://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf7.使用Python进行自然语言处理
作者：StevenBird，EwanKlein，EdwardLoper
简介：这本书从描述NLP缓缓展开，介绍了如何使用Python来执行一些NLP编程任务，以及如何访问自然语言内容来处理，然后转向更宏大的概念，包括概念(NLP)和编程(Python)。
很快，它就涉及到分类、文本分类、信息抽取以及其他通常被认为是经典自然语言处理的主题。
在通过这本书了解了NLP的基础知识后，你就可以继续学习更现代和前沿的技术。
阅读地址：
https://www.nltk.org/book/
8.使用Fastai和PyTorch进行编码的深度学习
作者：JeremyHoward，SylvainGugger
简介：本书的作者之一JeremyHoward，是大数据竞赛平台Kaggle的前主席和首席科学家。他本人还是Kaggle的冠军选手。他也是美国奇点大学（SingularityUniversity）最年轻的教职工。
合著者Sylvain是法国巴黎高等师范学院的校友，并获得巴黎十一大学（法国奥赛）的数学硕士学位。他也是fast.ai的前任老师和研究科学家，致力于通过设计和改进允许模型在有限资源上进行快速训练的技术来使深度学习更加容易。
这本书的与众不同之处在于，它是「自上而下」来讲解的。它通过真实的例子来讲解一切。在构建这些示例时，会越来越深入，会告诉读者如何让其项目越来越好。这意味着，读者将在上下文中逐步学习他们所需要的所有理论基础，从而了解其重要性，以及它如何工作。
作者表示，他们花了很多年的时间来建立工具和教学方法，使以前复杂的主题变得非常简单。
阅读地址：
http://50315d5e32ce03ba1773cc0ce6940a86.registreimarcasepatentes.com.br/read/
9.面向所有人的Python
作者：CharlesR.Severance
简介：这本书在亚马逊共1200多个评分，平均评分为4.6（满分5分），这就说明了，大多数读者都认为该书很有用。很多读者认为，这本书深入浅出，以一种易于理解的方式进行了介绍，并带动你去使用Python语言写简单项目的代码中。
本书中提及到的知识点都非常浅显易懂，十分适合入门学习。
阅读地址：
http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf10.AutoML：方法，系统，挑战
由FrankHutter，LarsKotthoff，JoaquinVanschoren编辑
简介：如果你对实际的AutoML知之甚少，那么也不必担心。本书以扎实的主题介绍开始，并逐章明确列出了值得读者期待的每一章，这在一本由独立的章节组成的书中是很重要的。
之后，在本书的第一部分，你可以直接阅读有关当代AutoML的重要主题，并对此满怀信心，因为这本书是在2019年被整理、编辑的。第一部分之后，将介绍用于实现这些AutoML概念的六种工具。
最后一部分是对2015年至2018年期间，存在了几年的AutoML挑战系列的分析，在这段时间里，人们对机器学习的自动化方法的兴趣，似乎出现了爆炸式增长。
阅读地址：
https://www.automl.org/wp-content/uploads/2018/12/automl_book.pdf11.深度学习
作者：IanGoodfellow，YoshuaBengio和AaronCourville
简介：这本《深度学习》应该不需要过多介绍，它由人工智能界的领军人物IanGoodfellow，YoshuaBengio以及AaronCourville合著。马斯克曾经评价道：「《DeepLearning》由领域内三位专家合著，是该领域内唯一的综合性书籍。」
本书的结构，第一部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，第二部分介绍最成熟的深度学习算法，而第三部分讨论某些具有展望性的想法，它们被广泛地认为是深度学习未来的研究重点。
阅读地址：
https://www.deeplearningbook.org/
12.深入学习(DiveIntoDeepLearning)
作者：AstonZhang,ZacharyC.Lipton,MuLi和AlexanderJ.Smola
简介：本书的独特之处在于，作者采用了「通过实践来学习」的理念，整本书都包含了可运行的代码。作者试图将教科书的优点(清晰度和数学)，与实践教程的优点(实践技能、参考代码、实现技巧和直觉)结合起来。每个章节通过多种形式，交织散文，数学，和一个自包含的实现，教你一个关键思想。
阅读地址：
https://d2l.ai/
13.机器学习数学基础
作者：MarcPeterDeisenroth、AldoFaisal，ChengSoonOng
简介：这本书的第一部分涵盖了纯粹的数学概念，完全没有涉及机器学习。第二部分将注意力转向将这些新发现的数学技能应用于机器学习问题。
根据读者的意愿，可以采取自上而下或自下而上的方法，来学习机器学习及其潜在的数学知识。
阅读地址：
https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf14.统计学习基础
作者：TrevorHastie，RobertTibshirani，JeromeFriedman
简介：本书是亚马逊上的高分作品，作者是斯坦福大学的三位统计学教授。
作者对于如何传达他们的专业知识，有一种自己的方法。他们的方法似乎遵循了一种逻辑有序的方法，即读者应该在什么时候学习什么。然而，单独的章节也是独立的，所以拿起这本书，就可以直接进入模型推理的章节，只要你已经理解了这本书之前的内容。
阅读地址：
https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf15.统计学习导论：基于R应用
作者：GarethJames，DanielaWitten，TrevorHastie，RobertTibshirani
简介：本书作者是来自南加利福尼亚大学、斯坦福大学和华盛顿大学的四位教授，他们都有统计学背景。这本书比《TheElementsofStatisticalLearning（统计学习基础）》更为实用，它给出了一些使用R语言实现的案例。
阅读地址：
https://statlearning.com/ISLR%20Seventh%20Printing.pdf这些书籍不仅口碑极高，而且英文原版书都价格不低，基本在50-100美元不等。现在免费就可阅读，读到就是赚到呢~
资料来源：
https://www.kdnuggets.com/2020/12/15-free-data-science-machine-learning-statistics-ebooks-2021.html
想学习人工智能强烈推荐几本人工智能方向的书籍｜你应该看的五本书｜自学人工智能
哈喽大家好，我是dogggg~
今天就给大家推荐五本人工智能入门的科普书！
Tips1：《智能的本质》里面讲述了人工智能和机器人领域的64大问题，因为此书作者斯坦福·伯克利客座教授担忧人类智力会下降！这本书以常识和发展史解释人工智能技术的现实与未来应用趋势，解释深度学习、神经网络、暴力计算型人工智能等技术的核心算法和本质。
Tips2：《人工智能时代》这本书从人工智能历史、现状、未来、工业机器人、商业机器人、家用机器人、机器翻译、机器学习等等一次介绍了人工智能发展前景。
Tips3：《科学的极致——漫谈人工智能》这本书以通俗的语言和生动的示例展现科学之美~适合所有对人工智能感兴趣的科学爱好者阅读。
Tips4：《科技之巅》这本书源自麻省理工学院的科技创新预言圣经，掌握未来数年全球科技发展趋势和商业化潜力。
Tips5：《数学之美》这本书是吴军博士的作品，书中将高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新等。新版增加大数据和机器学习内容，它也是央视新闻推荐的学科敲门砖。
如果你想增加阅历增加谈资，想增加相关的行业经验的话，就赶紧去读吧！
今天关于人工智能方向的书籍就介绍到这了，如果你还想知道什么关于人工智能的知识，可以在评论中告诉我噢！还有更多人工智能课程视频和资料分享，需要的兄弟们可以备注【777】加我的企业微信或者进群跟大家一起讨论：863308802，大家一起加油吧！！
机器人书籍大全 学习人工智能十本必看书籍
本书以FANUC工业机器人为研究对象，针对工业机器人认识与操作过程中需要掌握的注意事项、设备各组成部分、坐标系设置、示教过程、程序执行及指令详解、系统文件的备份加载和保养等进行详细的讲解，并在相应章节配备现场实操视频，通过手机扫一扫二维码即可观看对应视频，使读者了解和掌握与FANUC工业机器人相关的每一项具体操作方法，建立对FANUC工业机器人应用的全面认识。
三、《人工智能简史》约翰·马尔科夫
书名：人工智能简史
定价：79.90元
作者：约翰·马尔科夫
《人工智能简史》是迄今为止非常完整又具可读性的人工智能史著作，为我们描绘了一幅机器人与人工智能趋势的宏大图景!人工智能究竟是天使，还是魔鬼?人工智能为何在经历“寒冬”之后在今日迸发出野蛮生长的态势?人工智能和智能增强*终将走向何方?奇点来临时，人还会是自身命运的主宰者吗?本书将给你答案。
四、《工业机器人系统安装调试与维护》韩鸿鸾，丛培兰，谷青松
书名：工业机器人系统安装调试与维护
定价：79.00元
作者：韩鸿鸾，丛培兰，谷青松编
工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。
本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人安装调试的基础内容，工业机器人的执行机构、传感系统、传动系统与驱动系统等几大系统，以及工业机器人的控制、安装、调整与保养等内容。
本书实用性与可参考性强，可为从事工业机器人操作与维护相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供大学院校机电专业、机器人专业的师生学习参考。
五、《人工智能》李开复
书名：人工智能
定价：55.00元
作者：李开复王咏刚
《人工智能：李开复谈AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》内容简介：人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。人工智能技术正在chedi改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。qiansuoweiyou的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。
六、《深度学习与计算机视觉》叶韵
书名：深度学习与计算机视觉
定价：79.00元
作者：叶韵著
出版社：机械工业出版社
深度学习是机器学习的一个重要分支，它以简化的方式模拟人脑复杂的神经系统，从而达到对数据的高级抽象。近些年，深度学习在语音识别、计算机视觉、自然语言处理、生成网络和无监督学习等领域都有着广泛的应用，从很多方面改变着人们的日常生活。
互联网巨头谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯等公司都建立了相应的深度学习部门和平台。随着近几年深度学习的快速发展，相继出现了大量的开源软件平台，如Caffe、MXNet、TensorFlow和Torch等。这些平台多数都有相应的Python和C++接口，功能非常强大。但是对于初学者来说，还是有一定的门槛。
七、《人工智能时代》杰瑞卡普兰新作
书名：人工智能时代
定价：59.90元
作者：杰瑞?卡普兰(JerryKaplan)
当人工智能开始从实验室走向更为广泛的应用时，它就不再仅仅具有技术上的冲击力，而是会越来越明显地影响到人类经济社会的运行。卡普兰的新书《人工智能时代》把对人工智能的分析超前地拓展到这些领域，如何在未来建立人机之间的协调关系，在利用人工智能以使人类获得更大解放的同时，不至于带来收入差距拉大等负面影响，这些都是影响未来的重大课题。
八、《机器人学基础第2版》蔡自兴
书名：机器人学基础第2版
定价：39.00元
作者：蔡自兴
本书是一部比较系统和全面的机器人学导论性著作，主要介绍机器人学的基本原理及其应用，并反映了国内外机器人学研究和应用的最新进展。全书共10章，主要内容包括：机器人学的起源与发展、机器人学的数理基础、机器人运动学的表示与求解、机器人动力学方程、机器人的控制原则和控制方法、机器人传感器、机器人轨迹规划、机器人编程、机器人的应用和展望等。
九、《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》作者:(美)麦库姆|译者:臧海波
书名：小型智能机器人制作全攻略
定价：129.00元
作者：(美)麦库姆|译者:臧海波
《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》是小型智能机器人制作的资料宝典，通过实例讲解，告诉你制作机器人需要掌握的综合知识，内容翔实，通俗易懂。初学者可以边玩边学，了解小型智能机器人设计、制作和使用的技巧。有一定制作经验的爱好者也可以从《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》中“淘”到不少好点子。这本《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》意在启发你使用不同的组件来构建机器人，你可以按自己喜欢的方式把书里介绍的模块化的项目加以组合，创建出各种形状和尺寸、高度智能化的机器人。
十、《神经网络与深度学习》
书名：神经网络与深度学习
定价：59.00元
作者：吴岸城
《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍，它不是教科书，作者已尽量把公式减少到最少，以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等，这些算法都已在很多行业发挥了价值。
作者简介：蒋平中，自媒体人，多年互联网创业、互联网营销实战经验，专注于互联网创业实战教学。返回搜狐，查看更多
ChatGPT 及 AI领域书籍推荐
最近ChatGPT火爆出圈，掀起了一波AI浪潮有些人喜欢追逐新闻热点，看到各种不同寻常的事情就会惊叹不已，感慨“哇！这个好厉害啊，那个也好厉害”。而另一些人则开始感到焦虑，担心未来的职业发展或者能否找到理想的工作而有的人能够沉静下来学习和思考，把握机遇，在风口到来时一飞冲天。我们应该向第三种人学习，深入思考，持续学习。尽管现在有许多学习方法，但碎片化的学习无法使人构建完整的知识体系。因此，我们应该建立一套系统的学习方法。阅读是一种很好的方式，可以有系统地学习知识，从浅入深，逐步探索知识的深度和观点。此外，也有许多朋友担心买了书之后没有时间读完。我有一个小技巧，就是在购买书籍之前先看提纲，找到自己感兴趣的章节浏览一遍。如果这些内容是自己感兴趣并能够阅读的，那么在买书后，先花几个小时或一天时间通读一遍。一天后（最好过一个晚上），你可能会回味之前读过的内容，如果还有疑问，再回头去精读，这样效果会更好。当你精读之后，如果发现是自己感兴趣的知识，并且还有更多想要了解的，可以继续深入阅读前后的篇章。这样，你就能更容易地掌握知识，提高效率。希望我的这个方法能对大家有用。那么主题来了，今天我给大家推荐的基本关于AI的书籍如下：第二大脑第二大脑是在个人和互联网之间出现的一个新工具。它不仅是我们生物大脑的数字复制体、外挂大脑，可以随时记录、存储和查找，它还是人类生物大脑的一个补充和延伸，可以对我们的记录不断地进行动态整合和分析，借助算法的灵性，它还可以帮助我们发现、创建有价值的连接，推动第一大脑产生新的创意。本书不仅仅介绍理念，还阐述了建设第二大脑的方法、步骤和未来展望——这是一套崭新的脑机协作信息整理大法，也是一套洞察自我、开拓成功人生的独特方法。这套方法将打破你的认知边界和思维极限，也能帮助那些正在信息过载的海洋当中不断挣扎的人。此外，作者还从数据遗产的角度，探讨第二大脑作为个人遗产如何不断被传承和优化，惠及百代后世，成为一个家族的优势。表象与本质《表象与本质》深刻地丰富了我们对心智的理解，它引领读者进入语言、思想和记忆的各种丰富多彩的情境中去，逐步揭示出完全隐藏的认知机制，这些机制总是处于不断地变化之中，在这些认知机制里还发现了一个不变的核心——我们总是无意识地联系过往经验去做类比。本书对我们的思考提出了一个彻底而且令人震惊的新解释。人类大脑中的每个概念都源于多年来不知不觉中形成的一长串类比，这些类比赋予每个概念生命，我们在一生中不断充实这些概念。大脑无时无刻都在作类比。类比，就是思考之源和思维之火。我们的大脑是如何工作的？所谓的类比到底是什么？我们是怎么在截然不同的情景间建立起联系的？类比在学习的过程中发挥着怎样的作用？在爱因斯坦发现相对论的过程中，类比又扮演着怎样的角色？AI未来进行时解析未来20年人工智能等科技发展趋势，思考科技落地对人与人类社会的冲击。人工智能专家李开复与科幻作家陈楸帆创造性合作，畅想了20年后在人工智能等科技影响下的人类世界。书中10个引人入胜的短篇故事，展示了一系列令人大开眼界的未来场景——身临其境的沉浸式娱乐方式、自如使用人类语言的虚拟伴侣、没有“司机”的完全自动驾驶汽车、能够以假乱真的照片和视频，以及基于量子计算、计算机视觉和其他AI技术的展开应用。在这些故事给读者带来惊奇体验的同时，每一个故事之后的科技评论则让我们进行突破性的深度思考——人工智能能否帮助人类从根源上预防疫情？人们该如何应对未来的职场挑战？在人工智能主导的世界中，该如何确保文化多样性？人们如何教导下一代适应人类与人工智能共存的新社会？如何面对人工智能带来的社会问题，及其所隐含的人性拉锯战？……通过阅读这些有关未来的技术蓝图与分析，相信你我将能更真切地看到人类未来将要前进的方向。欢迎进入AI未来进行式。美国增长的起落回顾美国波澜壮阔的百年创新和经济增长史，预测美国在可预见未来的科技创新与增长趋势，一部量化史实和可读性兼容并包的著作。在1870年至1970年的一个世纪里，一场经济变革席卷美国，使美国人民的生活水平空前提高。内燃机、电力、电灯、室内管道、汽车、电话、飞机、空调、电视等一系列伟大发明和后续的增量式创新不仅推动了美国经济的高速增长，也彻底改变了美国人的生活和工作方式。户外体力劳动被空调环境中的室内劳动替代，烦琐的家务劳动越来越多地由电器设备承担，光明驱走了黑暗，取代隔离的不仅是旅游还有将世界带入客厅的电视。更重要的是，一个新生儿预期将活到72岁而不是45岁。全球金融危机后，美国能重续这一“特殊世纪”的辉煌吗？互联网和人工智能等新技术的发展能带来同样的经济改革吗？此书将经济学与历史学相结合，既有对历史的生动叙述，也有对经济现象的深入分析，既从普通民众视角考察家庭日常生活和工作的细节，又以经济学家视角在经济增长这一更广阔的背景下解释这些细节，为读者呈现了一个“特殊世纪”的全景图。通过这样的分析，作者对上述两个问题的回答是：1870年至1970年的颠覆式经济变革及其创造的辉煌不可再现。在他看来，美国的生产率增长已经开始放缓，不平等加剧、教育停滞、人口老龄化、大学生债务和联邦政府债务不断增加，都将进一步阻碍生产率增长。走出困境必须找到新的办法。此书既是对过去一个世纪的彻底变革的致敬，也是对未来更艰难时代的预言。在当前关于经济增长前景的争论中，此书所做的分析不容忽视。ChatGPT：读懂人工智能新纪元ChatGPT：开启人工智能纪元，引领AI革命。ChatGPT的火爆，预示着一个真正的人工智能纪元已经开启，人机协同的时代正在加速到来。ChatGPT的出现标志着人工智能从量变到质变的飞跃，一场新的AI革命已经到来。本书以ChatGPT为主题，用6章分别介绍了ChatGPT的诞生和爆发，以及ChatGPT成功背后的技术路线；对ChatGPT带来的商业冲击进行了细致分析，涉及OpenAI、微软、谷歌、百度、腾讯、阿里巴巴等在全球范围内广受关注的互联网科技公司，ChatGPT在资本市场造成的震荡也让我们进一步体会到ChatGPT所具有的变革力量。同时，本书还对ChatGPT将给社会带来何种冲击进行了探讨。相关文章：PMwei：ChatGPT可能影响的行业PMwei：基于ChatGPT都有哪些创新创业方向8本必读关于人工智能伦理问题、社会价值及影响书籍推荐
这八本关于人工智能的书涵盖了一系列的主题，包括AI涉及的伦理问题，人工智能如何影响就业市场，以及公司如何利用人工智能获得竞争优势。
人工智能（AI）是不断发展的技术。有几种不同的用法，很容易理解为什么在生活中越来越多地使用它。这些书籍回答了有关AI的常见问题，讨论了当前企业正在使用的AI技术，人类如何失去对AI的控制等等。
T-MinusAI
T-MinusAI：人类对人工智能的倒计时和对全球力量的新追求
在T-MinusAI中，作者，美国专家，美国空军第一任人工智能主席MichaelKanaan解释了AI的以人为本的观点。他提供了关于我们创新历史的观点，以阐明我们都应该了解的有关现代计算，人工智能和机器学习的知识。此外，卡纳恩（Kanaan）通过阐明已经存在的文化和国家脆弱性以及未来紧迫的问题，讨论了人工智能的全球意义。
TheAlignmentProblem
一致性问题：机器学习和人类价值观
根据研究人员的说法，“对齐问题（alignmentproblem）”是在人类试图教导的技术系统没有完成想要或期望的事情时发生的。畅销书作家布莱恩·克里斯蒂安（BrianChristian）讨论了对准问题的“第一响应者”，以及他们计划在解决方案之前解决该问题。Christian将历史和实地报告相结合，跟踪了该领域机器学习的发展，并考察了我们当前的技术和文化。
RiseoftheRobots
机器人的崛起：技术和失业前景的威胁
随着人工智能使诸如律师助理，记者，甚至计算机程序员之类的工作过时的可能性，作者马丁·福特（MartinFord）着眼于就业市场的未来以及它将如何继续变化。机器人的崛起有助于我们了解就业和社会将如何适应不断变化的市场。
ArtificialIntelligence：AGuideforThinkingHumans
人工智能：人类思考的指南
在《人工智能》一书中，作者梅拉妮·米切尔（MelanieMitchell）提出了有关AI的紧迫问题：最好的AI程序有多智能？它们如何工作？他们实际上能做什么，什么时候失败？我们期望它们变得多么人性化，我们需要多久担心它们会超越我们？Mitchell还介绍了现代AI和机器学习，前沿AI程序以及AI的人类投资者的主要模型。
AIEthics
AI伦理（麻省理工学院出版社的基础知识丛书）
AI伦理学讨论了人工智能提出的主要伦理学问题，并解决了几个具体问题。作者MarkCoeckelbergh使用了叙述和相关的哲学讨论，并描述了机器学习和数据科学的不同方法。AI伦理学研究了隐私问题，责任和决策委派，透明度和偏见，因为它出现在数据科学流程的所有阶段，等等。
TheAIAdvantage
人工智能的优势：如何发挥人工智能革命的作用（尖端管理）
在AI优势中， ThomasDavenport提供了在业务环境中使用AI的实用指南。Davenport不仅解释了可用的AI技术，而且还解释了公司如何使用它们来获得竞争优势。
TheBigNine
九大人物：科技巨人及其思维机如何扭曲人性
在她的书中，作者艾米·韦伯（AmyWebb）着眼于如何打破AI的基础-从系统工作人员一直到技术本身。韦伯建议，九大公司（亚马逊，谷歌，Facebook，腾讯，百度，阿里巴巴，微软，IBM和苹果）“可能会无意间构建并启用了无法共享我们动机，愿望，或对人类未来的希望。”
ArtificialIntelligence：101ThingsYouMustKnowTodayAboutOurFuture
人工智能：您今天必须了解的关于未来的101件事
人工智能：您今天必须了解的关于未来的101件事 包含许多与AI相关的及时主题，包括：自动驾驶汽车，机器人，聊天机器人，以及AI将如何影响就业市场，业务流程和整个行业。正如标题所示，读者可以学习有关人工智能的101个问题的答案，并可以使用大量资源，思想和技巧。