人工智能（Artificial Intelligence, AI）在当前环境下的火爆程度超出了想象。不夸张的说，AI已经成为街头巷尾都在讨论的话题。各种新闻、APP、产品、展会等应接不暇。人工智能，已经从之前讲故事、谈概念演变为影响甚至改变我们的生活。

当前AI相关的人才是最紧俏的资源，即使六位数、七位数的年薪，仍然一将难求。据悉今年起 AI 已经开始走入的高中课堂，照这个势头发展下去，AI 将很快成为未来几年每个泛云技术人员必备的技能和思考方式。

是时候开始了，千里之行，始于足下。

作为本期AI入门书籍推荐人，阿里云全球培训中心大数据学院院长宁尚兵，精选他在教学及内容研究过程中经常阅读的入门级别书籍，希望能对广大AI技术爱好者的学习入门有所帮助（书籍排名不分先后）。

 

1.行业趋势类：

 

《人工智能》 

李开复；王咏刚 /2017-05-01 /文化发展出版社

推荐：作为创业导师的李开复，很早就进入了人工这个行业。看看他对人工智能的认识和预测，对我们了解人工智能有帮助。

 

《人工智能简史》 

尼克/2017-12 /人民邮电出版社出版

推荐：本书最大的特点就是八卦，写了好多数据科学家们不为外人知的小故事、小典故，读起来别有一番风味。

 

《数学之美》 

吴军 /2014-11-01 /人民邮电出版社

推荐：我最爱看的一本书，文章很多都来自于Google 黑板报，有趣，没有什么公式，通过数学方法解决复杂的问题。

 

2. 基础技术类

《程序员的数学3-线性代数》

[日]平冈和幸 堀玄/2016-03/人民邮电出版社出版
 

推荐：对机器学习和人工智能来讲，数学比较重要，特别是线性代数。看了这本书就会明白，当初线代学的不好，责任不全在学生和老师，没有一本好教材是个重要的原因。

 

《统计学习方法》 

李航/2012-03-01/清华大学出版社

推荐：这本书围绕着机器学习、自然语言处理等主题介绍统计学习方法，针对性和实用性都比较强。
 

《机器学习》 

周志华 /2016-01-01 /清华大学出版社

推荐：西瓜书，我见过的最好的中文机器学习书籍。对入门来说略有困难，更适合有一定基础的人形成知识体系。
 

《集体智慧编程》 

Toby Segaran著，莫映/王开福 译/2009-01-01 /电子工业出版社

推荐：我心目中的经典，可以帮你搞清楚机器学习的实质。有理论有例子，可以快速上手。

 

《人工神经网络理论及应用》

韩力群  施彦/2017-01/机械工业出版社
 

推荐：人工神经网络非常重要，尤其对深度学习来说。这本书适合入门和进阶，配合一些其他的工具和案例，会对ANN有个比较透彻的认识。
 

《数据挖掘十大算法》 

吴信东 库玛尔/2013-05/清华大学出版社

推荐：这本书并非特别值得推荐，但作者很用心的搜集了一下常见的经典算法的相信息，可以备查。

 

3. 经典大部头类：
 

 《人工智能：一种现代的方法（第3版）》

罗素 诺维格/2013-11-01/清华大学出版社

推荐：经典，尽量看吧，或者当手册备查，起码要摆到书架上最显眼的位置，让人知道你是干这行的……
 

《深度学习》 

Ian Goodfellow/2017-07-01/人民邮电出版社

推荐：大名鼎鼎的“花书”，AI圣经，优点是内容全，视角广，号称“深度学习领域奠基性的经典畅销书”。

 

4. 大数据热门书：
 

《数据之巅》 

涂子沛 /2014-05/中信出版社

推荐：这是一本视角独特的很有意思的大数据科普书籍，从大数据及数据统计、分析的角度解读美国近代历史，可以看到数据对国计民生无所不在的影响。
故事性强，文笔流畅，可以在愉快的阅读体验中对大数据的过去、现在和未来有一个基本的认识和了解。

 

《大数据日知录》 

张俊林/2014-09/电子工业出版社

推荐：全面介绍了和大数据相关的技术，包括体系、结构、存储、处理、算法等，跨度很大，堪称大数据的小百科全书。适合作为从事大数据行业的技术人员的工具书。