1、《人工智能及其应用》，蔡自兴、徐光祜编著。《人工智能：一种现代的方法》，美国伯克利大学编写。《人工智能智能系统指南》，耐格纳威斯基著，顾力栩等人译。《人工智能的未来》，作者杰夫·霍金斯。《人工智能》，柴玉梅、张坤丽主编。《人工智能第二版》，贲可荣、张彦铎编著。
2、《Python编程：从入门到实践》（作者：Eric Matthes）：Python是人工智能领域最常用的编程语言之一，这本书可以帮助您快速入门Python编程，并了解如何将其应用于人工智能领域。
3、人工智能零基础自学入门掌握至少一门语言Python，可学习C或C++，推荐阅读《神经网络与深度学习》，入门可看NNDL。明确学习目标 确定自己学习人工智能的目标和应用方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，这有助于更有针对性地选择学习内容和资源。
4、对于零基础想学习人工智能的人，以下是一条学习路径和资源推荐： 入门基础： 机器学习：理解基本原理，掌握常见算法如线性回归、决策树等，关注模式识别和任务应用。 深度学习：深入学习神经网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络，应用于计算机视觉和自然语言处理。
5、利用在线资源：除了教科书，还可以利用在线资源，如MOOCs（大型开放在线课程）、教程、研讨会和论文。这些资源可以提供额外的视角和深入的专业知识。关注伦理和社会影响：人工智能的发展对社会有着深远的影响。学习AI时，要考虑其伦理问题和社会影响，这对你的全面发展和未来的职业生涯都是非常重要的。
6、对于初学者来说，可以从一些入门级的在线课程和教材开始学习，例如《Python机器学习基础教程》、《深度学习入门》等。随着学习的深入，可以尝试参加一些人工智能的实践项目，如 Kaggle 竞赛等，来提高实践能力和应用技能。
1、《线性代数及其应用》（David C. Lay）：线性代数是人工智能领域的基础数学工具，这本书讲解清晰，适合初学者。《概率论与数理统计》（陈希孺）：概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，对于理解机器学习算法的原理至关重要。
2、《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence： A Modern Approach）作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig 这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材，适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术，包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。
3、《机器学习》（周志华著）：这部入门级经典之作，覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》（李航著）：深入讲解常用统计学习方法，如感知器和决策树等。 《深度学习》（花书） （Ian Goodfellow等著）：深度解析深度学习理论和实践，如深度神经网络和卷积神经网络。
4、人工智能零基础自学入门掌握至少一门语言Python，可学习C或C++，推荐阅读《神经网络与深度学习》，入门可看NNDL。明确学习目标 确定自己学习人工智能的目标和应用方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，这有助于更有针对性地选择学习内容和资源。
5、《深度学习》和《人工智能：一种现代的方法》这两本书籍作为人工智能领域的入门和进阶读物。对于希望深入了解人工智能的读者，我会首先推荐《深度学习》这本书。该书由全球人工智能领域的知名学者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville共同撰写，是深度学习领域最具权威性的著作之一。
AI教材选择应根据具体需求和领域来选，但一般来说，《机器学习》、《深度学习》、《人工智能导论》等都是较为优秀的教材。解释： AI教材种类繁多 AI领域涉及的知识广泛，教材种类繁多，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、智能算法等多个方向。
《Artificial Intelligence： A Modern Approach》以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。
《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。
可以了解下缤果数字教材，他们是四川萃雅打造的，四川萃雅是一家专注于数字化教育的国有控股文化教育企业，致力于AI技术赋能教育创新，很多高校已经在跟他们合作了。
通过对《高等院校电脑美术教材：中文版 Illustrator CS6技能实训案例教程》的学习，可以使读者比较全面地掌握软件中的理论知识，掌握软件中的各种操作方法和技巧，以便在之后的实践中能够灵活应用，实现创作理想。
斑马思维S3）从斑马思维S3的课程大纲可以看出，课程内容除了涉及到数与量、图形空间、逻辑推理、统计与应用等基本模块，还注重了锻炼孩子的记忆力、专注力训练。如果单从课纲看不出什么，那么我们将其与人教版教材进行了对比。对标来看，斑马思维S3的课程可以直接对应一年级孩子的上课内容。
人工智能的基础包括内容有：数学基础、计算机科学基础、数据分析和处理、自然语言处理、计算机视觉。数学基础：人工智能涉及大量的数学知识，包括离散数学、线性代数、概率论和统计学。这些数学基础用于建立和理解人工智能算法和模型。
人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
人工智能学习的基础内容如下： 认知与神经科学：涵盖认知心理学、神经科学基础、人类记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程，为人工智能提供理解人类智能的基础。 人工智能伦理：包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程，培养在研发和应用人工智能时的道德观念和社会责任。
《人工智能基础》是一本由普通高等教育“十一五”国家级规划编撰的教材，目标是全面讲解人工智能的基本原理、策略和技术，以及国内外的最新研究和应用动态。全书分为7个章节，详尽而有序地展开内容。第一章详细回顾了人工智能的发展历程、重要成果和基本原则，为后续的学习奠定了坚实的基础。
计算机视觉：让机器通过图像和视频数据理解世界，实现诸如面部识别、物体检测等功能。 智能机器人：结合多个AI领域的研究成果，开发能够执行复杂任务的机器人，如自主导航、人机交互等。 自动程序设计：研究如何让计算机自己编写程序，这包括代码生成、算法自动设计等高级技术。
《人工智能及其应用》，蔡自兴、徐光祜编著。《人工智能：一种现代的方法》，美国伯克利大学编写。《人工智能智能系统指南》，耐格纳威斯基著，顾力栩等人译。《人工智能的未来》，作者杰夫·霍金斯。《人工智能》，柴玉梅、张坤丽主编。《人工智能第二版》，贲可荣、张彦铎编著。
《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence： A Modern Approach）作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig 这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材，适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术，包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。
《Python编程：从入门到实践》（作者：Eric Matthes）：Python是人工智能领域最常用的编程语言之一，这本书可以帮助您快速入门Python编程，并了解如何将其应用于人工智能领域。
《机器学习》（周志华）：这本书系统地介绍了机器学习的基本概念、方法和应用，是一本很好的入门教材。《模式识别与机器学习》（Christopher M. Bishop）：这本书详细介绍了模式识别和机器学习的基本理论和方法，适合有一定数学基础的读者。
《深度学习》深度学习领御奠基性的经典畅销书，长期位居亚马逊AI和机器学习类图书榜首。《人工智能》智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。《人工智能简史》全方位解读人工智能的起源、神经网络、遗传算法、深度学习、自然语言处理等知识，深度点评AI历史趋势。
笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。