如果這篇文章題目變成《最全書(shū)單》，那么這篇文章就會(huì)變得又臭又長(zhǎng)，在這個(gè)年代，關(guān)于人工智能與大數(shù)據(jù)的書(shū)，沒(méi)有10000本也有1000本，而這里列出的這25本，都是精選過(guò)的，不敢說(shuō)每本都字字珠璣，但這個(gè)書(shū)單保證沒(méi)有一本水書(shū)。廢話不多說(shuō)，趕緊上車，先放思維導(dǎo)圖，我再一本本簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)。
書(shū)單分成八部分，其中的數(shù)字代表我對(duì)這一系列的書(shū)的推薦程度。
先說(shuō)經(jīng)典書(shū)的部分：
《終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界 》
從這本書(shū)的名字，可以看出作者試圖在機(jī)器學(xué)習(xí)的各個(gè)流派間進(jìn)行整合，最終提出機(jī)器學(xué)習(xí)里的‘牛頓三定律’的理想。作者在這本書(shū)里面介紹了當(dāng)前常用的算法的發(fā)展歷程。
（下面的專業(yè)名次看不懂沒(méi)關(guān)系，往后看）這些算法包括決策樹(shù)，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樸素貝葉斯及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，隱式馬爾可夫鏈，K最近鄰及支持向量機(jī)，作者還介紹了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法。
對(duì)上面的這些名詞看不懂？看過(guò)書(shū)你就明白了。在這本書(shū)中，沒(méi)有公式和代碼，有的只是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法本質(zhì)一針見(jiàn)血般點(diǎn)破，有的只是依據(jù)這些算法而編出的日常生活中的小故事。一言以概之，如果你只有高中數(shù)學(xué)水平且無(wú)計(jì)算機(jī)背景，你也能夠讀懂這本科普書(shū)。如果你不想對(duì)控制著我們衣食住行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法一無(wú)所知，那么這本書(shū)你一定要讀。
人工智能之父馬文·明斯基經(jīng)典作品：
《情感機(jī)器+心智社會(huì)》
這兩本書(shū)的作者被譽(yù)為AI之父，不是因?yàn)樗l(fā)現(xiàn)了某一個(gè)特別牛逼的算法。而是因?yàn)槠鋵?duì)人類的認(rèn)知過(guò)程有著獨(dú)特見(jiàn)解，從而能利用對(duì)人類認(rèn)知的洞察來(lái)指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研發(fā)。他在70年代寫(xiě)成的心智社會(huì)一書(shū)，令當(dāng)前的AI研究者還會(huì)常讀常新。這本書(shū)雖然價(jià)格有些高，但考慮到讀一遍根本不指望能讀懂，要讀三遍才能有些領(lǐng)悟，算算閱讀單價(jià)，其實(shí)不算高。拿這本書(shū)送朋友，也是多么有逼格的一件事啊。
這本書(shū)是AI之父集一生功力寫(xiě)成的集大成之作。如何讓機(jī)器有感情，是在機(jī)器智能即將超越人之后的人工智能的下一個(gè)天花板。情感計(jì)算的概念，也隨著Chatbot（聊天機(jī)器人）而火了起來(lái)。閱讀這本書(shū)，會(huì)讓你認(rèn)識(shí)到情感不一定是人類的獨(dú)有特征。情感也可以被表示為一連串的計(jì)算。而賦予機(jī)器情感，我們也能造成有直覺(jué)，有常識(shí)的機(jī)器。如果你想打破AI的潘多拉魔盒，這本書(shū)也是一本需要反復(fù)研讀的大作。
《數(shù)學(xué)之美》
雖然這本書(shū)叫做數(shù)學(xué)之美，但其實(shí)由于作者吳軍博士是谷歌的搜索專家，所以里面多半是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展。對(duì)于這本書(shū)，溢美之詞已經(jīng)太多太多了。我這里想說(shuō)的不是其將算法背后的原理講述的有多么清晰，而是作者講述了其和諸位自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的先驅(qū)的個(gè)人故事，里面描述了諸多學(xué)者的風(fēng)骨以及其背后的道德力量。這是這本書(shū)少有被人提起，但卻讓令人記憶深刻的地方。
《人工智能的未來(lái)》
中文版已經(jīng)絕版，在網(wǎng)上搜這本書(shū)，搜出的多半是雷庫(kù)茲曼的原名為How to create a mind 的翻譯版。這本2004年的書(shū)，作者是杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)，他是成功的計(jì)算機(jī)工程師和企業(yè)家，掌上型電腦PalmPilot、智能電話Treo等產(chǎn)品的發(fā)明人。書(shū)里提出的HTM模型，可能憑其單一的結(jié)構(gòu)而第一次產(chǎn)生自我學(xué)習(xí)的“智能”，其理論的高瞻遠(yuǎn)矚，啟發(fā)了現(xiàn)今的深度學(xué)習(xí)浪潮。
《智能的本質(zhì) 人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域的64個(gè)大問(wèn)題》
這本書(shū)中，作者從常識(shí)出發(fā)，對(duì)人工智能和機(jī)器人表達(dá)了很多“令人驚訝”而又讓人深思的point。例如在陪伴老年人方面，迄今為止先進(jìn)的機(jī)器人都比不上我們的狗。書(shū)中充滿了哲學(xué)思辨，感覺(jué)作者屬于樂(lè)觀派中的悲觀派，樂(lè)觀的是認(rèn)為不會(huì)出現(xiàn)終結(jié)者，悲觀的是AI發(fā)展還是太慢。 這是近年來(lái)不可多得的好書(shū)。 同時(shí)作者擔(dān)心的并不是機(jī)器智能的迅速提高，而是人類智力可能會(huì)下降，這才是最值得擔(dān)憂的。
接著是人工智能對(duì)商業(yè)和我們生活的影響。這一系列的書(shū)很多，選出幾本我讀過(guò)的
《人工智能時(shí)代》
作者Kaplan是斯坦福大學(xué)頂尖AI專家。這本書(shū)的英文名直譯過(guò)來(lái)是人不必遵守機(jī)器的規(guī)則。這是一個(gè)老人寫(xiě)的書(shū)，這種警世的書(shū)也需要由一個(gè)老人寫(xiě)出，作者見(jiàn)證了AI的低潮與復(fù)興，見(jiàn)證了越來(lái)越大的貧富差距。他活到了替子女說(shuō)話的年紀(jì)，但又沒(méi)有丟掉幽默。這樣智慧的老人，值得我們?nèi)A聽(tīng)。
《與機(jī)器人共舞》
凱恩斯曾指出，科技將取代工作崗位，而非整體工作量。這些改變了我們工作方式、互動(dòng)方式以及娛樂(lè)方式的創(chuàng)新，將給二十一世紀(jì)的社會(huì)帶來(lái)翻天覆地的變化，這種影響幾乎等同于20世紀(jì)初機(jī)械設(shè)備將農(nóng)耕經(jīng)濟(jì)帶向工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)，社會(huì)所經(jīng)歷的根本性變革。書(shū)的作者是曾獲得普利策獎(jiǎng)的資深記者，視角全面，分析特別深入。
接著說(shuō)說(shuō)大數(shù)據(jù)方面的書(shū)：
《爆發(fā)：大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)見(jiàn)未來(lái)的新思維》
作者是全球復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)權(quán)威Barabasi所作，一本超越《黑天鵝》的驚世之作。作者認(rèn)為人類正處在一個(gè)聚合點(diǎn)上，在這里數(shù)據(jù)、科學(xué)以及技術(shù)都聯(lián)合起來(lái)共同對(duì)抗那個(gè)最大的謎題——人類的未來(lái)。作者指出人類日常行為模式并不是隨機(jī)的，而是具有“爆發(fā)性”的。爆發(fā)揭開(kāi)了人類行為中令人驚訝的深層次秩序，使得人類變得比預(yù)期中更容易預(yù)測(cè)得多。爆發(fā)模式的揭示，其影響力與20世紀(jì)初期的物理學(xué)或者基因革命的影響力不相上下。
《智慧社會(huì)：大數(shù)據(jù)與社會(huì)物理學(xué)》
書(shū)的作者是MIT人類動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任。書(shū)里面提出了一種量化的辦法，來(lái)定向測(cè)度溝通對(duì)行為的影響，即想法流的傳播規(guī)律。量化的考察溝通對(duì)創(chuàng)新的影響。作者用可控雙盲實(shí)驗(yàn)去驗(yàn)證諸如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的大小與想法的多樣性有正相關(guān)關(guān)系；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)密度與效率顯著相關(guān)等習(xí)以為常的觀點(diǎn)，使得全書(shū)的科學(xué)非常強(qiáng)。
《大數(shù)據(jù)思維與決策》
書(shū)的作者是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家，里面展示了社會(huì)科學(xué)的全面數(shù)字化。沒(méi)有數(shù)字就沒(méi)有真相。作者指出統(tǒng)計(jì)是一個(gè)非常強(qiáng)大的研究社會(huì)問(wèn)題的手段，可以應(yīng)用在你想要的任何領(lǐng)域。社會(huì)學(xué)科的專家，將越來(lái)越依靠大數(shù)據(jù)模型做出判斷，直覺(jué)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)呈現(xiàn)出互補(bǔ)趨勢(shì)。而在善于利用大數(shù)據(jù)的商家面前，消費(fèi)者將變得越發(fā)無(wú)計(jì)可施。
《白話大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)》
一本通俗易懂的書(shū)，擁有高中數(shù)學(xué)基礎(chǔ)即可看懂，同時(shí)結(jié)合大量案例與漫畫(huà)，將高度抽象的數(shù)學(xué)、算法與應(yīng)用，與現(xiàn)實(shí)生活中的事件和案例一一作了關(guān)聯(lián)，將源自生活的抽象還原出來(lái)，幫助你理解后，又帶領(lǐng)你將這些抽象的規(guī)律與算法應(yīng)用于實(shí)踐。
《大數(shù)據(jù)：從概念到運(yùn)營(yíng)》
很多人只是談?wù)摯髷?shù)據(jù)，卻不知道該怎么將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到具體工作中去，這本書(shū)的作者在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域擁有超過(guò)20年的從業(yè)經(jīng)歷，曾擔(dān)任雅虎公司廣告分析總裁，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析利用方面有著獨(dú)特的見(jiàn)解。書(shū)一共有十三個(gè)章節(jié)，作者將大數(shù)據(jù)在實(shí)際運(yùn)用中的方方面面通過(guò)具體的案例進(jìn)行了分析。側(cè)重于大數(shù)據(jù)的實(shí)際運(yùn)用方面而不是理論上都探討。大量的案例使得書(shū)中觀點(diǎn)鮮活有力。
《Python 金融大數(shù)據(jù)分析》
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用最廣的領(lǐng)域，無(wú)疑是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金融行業(yè)。作為該領(lǐng)域的入門(mén)書(shū)，這本書(shū)介紹了python語(yǔ)言在金融數(shù)據(jù)可視化，金融衍生品定價(jià)，金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理，蒙特卡羅方法等話題上的具體應(yīng)用，是一本簡(jiǎn)單易懂的入門(mén)書(shū)。
接下來(lái)的書(shū)關(guān)于數(shù)學(xué)，這是所有數(shù)據(jù)科學(xué)的基本功。
《妙趣橫生的統(tǒng)計(jì)學(xué)》
一本統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)書(shū)，涉及很多高中課程中的內(nèi)容，例如我們是不是比父母更聰明？開(kāi)車打電話與酒駕一樣危險(xiǎn)嗎？坐飛機(jī)和開(kāi)車，哪個(gè)更安全？鉆石越重，價(jià)格就越高嗎？四年級(jí)的學(xué)生可以用統(tǒng)計(jì)學(xué)做什么？這本書(shū)的目標(biāo)是日常生活所需要的統(tǒng)計(jì)思想、正確分析數(shù)據(jù)的基本路徑。
《用數(shù)學(xué)的語(yǔ)言看世界》
本書(shū)是理論物理學(xué)家大栗博司先生寫(xiě)給女兒的數(shù)學(xué)讀本，全書(shū)以用“數(shù)學(xué)語(yǔ)言”解讀自然為線索，用生動(dòng)故事和比喻重新講解了數(shù)學(xué)的核心原理與體系，是數(shù)學(xué)入門(mén)，重新理解數(shù)學(xué)的科普佳作。該作者寫(xiě)的書(shū)都很不錯(cuò)，這里只推薦其中最好懂的一本。
《貝葉斯思維：統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法》
前面都是科普書(shū)，這次來(lái)本教科書(shū)。這本是根據(jù)作者在美國(guó)大學(xué)講授相關(guān)課程的講義所編撰而成的。結(jié)合生活中的案例+代碼實(shí)現(xiàn)+分析，讓你了解貝葉斯思維的威力，幫助你在生活中各個(gè)方面獲得清晰的思維。通過(guò)閱讀，作者潛移默化的幫助讀者形成建模決策的方法論，建模誤差和數(shù)值誤差如何取舍，如何為具體問(wèn)題建立數(shù)學(xué)模型，怎么抓住問(wèn)題中的主要矛盾（模型中的關(guān)鍵參數(shù)），再一步一步的優(yōu)化或者驗(yàn)證模型的有效性或者局限性。
《程序員的數(shù)學(xué)》
編程的基礎(chǔ)是計(jì)算機(jī)科學(xué)，而計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)。本書(shū)面向程序員介紹了編程中常用的數(shù)學(xué)知識(shí)，借以培養(yǎng)初級(jí)程序員的數(shù)學(xué)思維。你無(wú)需精通編程，也無(wú)需精通數(shù)學(xué)，只需具備四則運(yùn)算和乘方等基礎(chǔ)知識(shí)，就可以閱讀這本書(shū)。一套書(shū)分成三部分，涵蓋線性代數(shù)概率論和基本的代數(shù)。
接下來(lái)的書(shū)和復(fù)雜系統(tǒng)有關(guān)：
《復(fù)雜》
如果之前你對(duì)復(fù)雜性科學(xué)還沒(méi)有太多了解，那這本書(shū)可以成為你復(fù)雜性科學(xué)的第一本書(shū)。
蟻群在沒(méi)有中央控制的情況下為何會(huì)表現(xiàn)出如此精密的復(fù)雜行為？數(shù)以億計(jì)的神經(jīng)元是如何產(chǎn)生出像意識(shí)這樣極度復(fù)雜的事物？
是什么在引導(dǎo)免疫系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、全球經(jīng)濟(jì)和人類基因組等自組織結(jié)構(gòu)？
理解復(fù)雜系統(tǒng)需要有全新的方法，需要超越傳統(tǒng)的科學(xué)還原論，并重新劃定學(xué)科的疆域。
《Thinking complexity》
要認(rèn)識(shí)一門(mén)學(xué)科，你不止需要了解概念，還要親自動(dòng)手，get your hand dirty。
這本書(shū)以python為基礎(chǔ)，演示了多種復(fù)雜系統(tǒng)的模型，讓在計(jì)算機(jī)誕生之前難以驗(yàn)證的理論得以模擬，并逐步建立了復(fù)雜演繹基礎(chǔ)之上的新認(rèn)知模式。Python語(yǔ)言雖簡(jiǎn)單易懂，但書(shū)中的很多代碼、練習(xí)有時(shí)間還得需要仔細(xì)研究琢磨。書(shū)內(nèi)容短小，但是信息量特別大，關(guān)鍵看你是走馬觀花的讀，還是一行行代碼地進(jìn)行實(shí)踐了，你的收獲是不一樣的。
這本書(shū)是復(fù)雜性研究入門(mén)參考好書(shū)。另外這本書(shū)還可以用作Python編程與算法的大學(xué)中級(jí)課程教材。既是你對(duì)python和算法一無(wú)所知，其前三章的內(nèi)容也可以讓你能夠接著看下去。
下面的書(shū)將說(shuō)說(shuō)人類最擔(dān)心的強(qiáng)AI的出現(xiàn)。
《Life 3.0》
世界兩個(gè)頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊'nature' 和“Science” 上每周都會(huì)推薦一些新出的科學(xué)主題的科普書(shū)，而一本書(shū)若是能被這倆家雜志同時(shí)推薦，則更是難得。今年8月25號(hào)出版《life 3.0》正是這樣一本書(shū)，這本書(shū)的副標(biāo)題是：在人工智能的時(shí)代作為人意味著什么，作者不是專職搞計(jì)算機(jī)的，而是本行物理的普林斯頓教授。
《超級(jí)智能》
很多人提到強(qiáng)人工智能，說(shuō)起的第一本書(shū)就是這個(gè)。作者尼克?波斯特洛姆是全球著名思想家，牛津大學(xué)人類未來(lái)研究院的院長(zhǎng)，哲學(xué)家和超人類主義學(xué)家。這本書(shū)中，作者談到了超級(jí)智能的優(yōu)勢(shì)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，也談到了人類如何解決這種風(fēng)險(xiǎn)。作者認(rèn)為他的這本書(shū)提到的問(wèn)題將是我們?nèi)祟愃媾R的最大風(fēng)險(xiǎn)。
《如何思考會(huì)思考的機(jī)器》
關(guān)于強(qiáng)AI，一定需要大眾的討論，而這本書(shū)是由世界上最聰明的頭腦共同寫(xiě)成。包括全球大數(shù)據(jù)權(quán)威阿萊克斯·彭特蘭、世界頂級(jí)語(yǔ)言學(xué)家史蒂芬·平克、生物地理學(xué)家賈雷德·戴蒙德、互聯(lián)網(wǎng)思想家凱文·凱利、《全球概覽》的創(chuàng)始人斯圖爾特·布蘭德等Edge 網(wǎng)站出品，必屬精品。
《我們最后的發(fā)明》
這本書(shū)是一個(gè)紀(jì)錄片導(dǎo)演的末世預(yù)言，核心觀點(diǎn)是超級(jí)人工智能極有可能毀滅人類，然后細(xì)致地批判了庫(kù)茲韋爾等樂(lè)觀派。書(shū)的好處是好玩、有趣、思路清奇、劍出偏鋒，但從知識(shí)的角度來(lái)說(shuō)，它其實(shí)并不是那么“科學(xué)”、不那么“理性”
接著來(lái)說(shuō)最火的深度學(xué)習(xí)：
《機(jī)器學(xué)習(xí)之路》
這本書(shū)從內(nèi)容方面本書(shū)共包含兩部分：機(jī)器學(xué)習(xí)篇和深度學(xué)習(xí)篇。這本書(shū)避過(guò)數(shù)學(xué)推導(dǎo)等復(fù)雜的理論推衍，介紹了模型背后的一些簡(jiǎn)單直觀的理解，以及如何上手使用。適合有一些編程和自學(xué)能力，但數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)理論能力不足的人。
《深度學(xué)習(xí)與R語(yǔ)言》
說(shuō)起深度學(xué)習(xí)，你可能想到的都是python為基礎(chǔ)的語(yǔ)言，其實(shí)作為一種開(kāi)源的數(shù)據(jù)建模語(yǔ)言，R也是可以做深度學(xué)習(xí)的。書(shū)介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)后，著重介紹兩種不那么流行的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：受限玻耳茲曼機(jī)和深度置信網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)生物信息和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的實(shí)際例子來(lái)說(shuō)明深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)和局限。
最后說(shuō)說(shuō)AI的歷史：
《賢二機(jī)器僧漫游人工智能》
書(shū)中的漫畫(huà)超有趣。賢二機(jī)器僧這樣一個(gè)傳統(tǒng)佛法與現(xiàn)代科技相結(jié)合的產(chǎn)物表明，科技本身沒(méi)有對(duì)錯(cuò)、好壞，它是中性的，但人的心卻可善可惡。佛教徒應(yīng)該擁抱科學(xué)，而不應(yīng)該排斥科學(xué)，善于運(yùn)用科技手段和成果，成就更多利于他人的事業(yè)。
《硅谷之謎》
作為浪潮之巔的續(xù)集，當(dāng)讀完了這本書(shū)，我想說(shuō)的是硅谷的歷史是不可復(fù)制的，AI的發(fā)展是伴隨著大公司的成敗而起的。我們已經(jīng)站在了AI發(fā)展的最前沿和風(fēng)口，不能只照搬前人的經(jīng)驗(yàn)了。要做的是透徹明白工業(yè)時(shí)代和后工業(yè)時(shí)代的本質(zhì)，用一種全新的基于信息論、控制論、系統(tǒng)論的思維方式來(lái)從下而上的去想問(wèn)題。
從Alpha—GO到無(wú)人駕駛，人工智能AI結(jié)合大數(shù)據(jù)發(fā)揮出驚人功效的場(chǎng)景越來(lái)越多。對(duì)于入門(mén)人工智能這個(gè)問(wèn)題，不少同學(xué)躍躍欲試，其實(shí)人工智能的核心就是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)。而它們的基礎(chǔ)，就是編程（Python/c++等）和數(shù)學(xué)（高等數(shù)學(xué)/線性代數(shù)/概率論等）。
另外，AI是邏輯算法的執(zhí)行，底層架構(gòu)是大數(shù)據(jù)。所以人工智能如何變厲害？就要喂它“吃”大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)就像人工智能的食物，跟人類一樣，吃進(jìn)去的食物愈新鮮、愈干凈，人工智能就愈健康。
如果你想投入 AI 的懷抱，但卻苦于不知如何下手。而當(dāng)你準(zhǔn)備自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)，又被外面那些貴的要命的培訓(xùn)課程嚇得不行。
在這里，除了我推薦的25本書(shū)，你還可以觀看我們的限時(shí)免費(fèi)課程《75講入門(mén)人工智能、Python和大數(shù)據(jù)》，我們不送低質(zhì)量的課程，這些課是由以色列理工大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)在讀博士、擁有多年經(jīng)驗(yàn)的AI大拿許鐵和數(shù)據(jù)方面的專家、加州大學(xué)博士陳曉理講授。
我們將一步步教你如何從基礎(chǔ)小白進(jìn)軍AI。由于課程開(kāi)發(fā)精力有限，本次課程我們只招收500名學(xué)員，而且完全免費(fèi)，免去大幾千幾萬(wàn)的培訓(xùn)費(fèi)。如果你按照我們的課程步驟一步步扎實(shí)學(xué)習(xí)的話，相信你最終一定在人工智能方面小有成就，學(xué)完找到這類工作也會(huì)容易得多，而且薪水不會(huì)低。
課程報(bào)名方式如下：
聯(lián)系客服
