2024年有哪些人工智能书籍推荐？

2024年出版了哪些人工智能的书籍？小编现在就来对过去一年的人工智能书做个汇总。顺序按照出版时间倒序排列。

1、AI帮你赢：人人都能用的AI方法论

谭少卿 著

prompt工程，大模型，实用的AI学习法，与人工智能交互第一性原理，从提示词到超级个体，周鸿祎作序推荐。

本书强调“把 AI作为方法”(AI即 Artifcial Intelligence，人工智能)这一核心理念，旨在引导读者掌握与 AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验 AI带给人类的高效与便捷。

本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了 AI的强大魅力，通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地完成各种各样的任务，在这个过程中体验和掌握运用AI的核心技巧。

本书适合对 AI有研究兴趣、有使用需求、有产品研发需求或有投资意向的读者阅读。读者可扫描文中的二维码了解本书所介绍的与AI交互的秘诀。

2、揭秘大模型：从原理到实战

文亮，江维 著

深入解析AI背后技术原理，涵盖AIGC、大模型、扩散模型等热点技术领域，GPT代码实现，带领读者从0到1构建大模型。

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。

本书适合人工智能领域有大模型开发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。

3、机器学习漫画小抄

[美] 克里斯·阿尔本（Chris Albon） 著

机器学习大佬ChrisAlbon用106张全彩漫画小抄，带你快速学习机器学习基础知识，秒懂复杂概念！

阅读本书的理由1：106张漫画小抄，快速搞懂机器学习基础知识，秒懂复杂概念！

（1）知识体系清晰全面，轻松掌握各类机器学习概念。从简单的决策树到复杂的神经网络，从预处理训练集和测试集到各种模型评估指标，每一个概念都以全彩漫画解释！

（2）内容丰富，决策树、随机梯度下降、超参数、k-NN算法，超多概念，应有尽有！

（3）漫画小抄围绕各类数据科学或机器学习问题，涉及诸如过拟合、欠拟合、预处理、深度学习、神经网络等主题。

（4）使用卡片形式进行碎片化学习，以独特的视角和风趣幽默的画风，将复杂的机器学习概念以轻松幽默的方式呈现，能够做到随时随地学概念！

阅读本书的理由:2：内容有料又有趣，画风可爱，幽默风趣，学习ML不再枯燥！

（1）用最简单的方式，把高深莫测的机器学习概念变得通俗易懂。画风清新可爱，色彩搭配让人心情愉悦，每次翻阅都是一种享受！

（2）画风轻松，帮助初学者快速入门，快速搞懂机器学习几乎所有基础知识点，也能让有经验的研究者能够以一种全新的方式回顾和巩固知识。

（3）将深奥的机器学习概念变成了一串串轻松愉快的漫画故事，画风超级可爱，色彩搭配让人看了心情瞬间好到飞起，是视觉和心情的双重享受！

阅读本书的理由3：零基础学习受众面广，从零开始，一看就懂！

（1）以诙谐幽默的方式解释了复杂的机器学习概念，超级适合机器学习小白，通俗易懂！

（2）漫画风格简洁明快，色彩鲜明，同时不失幽默感，即便是机器学习初学者也能轻松理解其中的深奥知识。

（3）图文并茂，让你在轻松愉快的氛围中，秒懂复杂概念！

（4）每张卡片都是一个知识点，哪个概念不清楚就翻出来看一看，这样治愈的配色看多久都不会感觉累，非常方便初学者学习！

4、AI群星闪耀时

刘知远，曾哲妮 著，刘知远，曾哲妮 等 编

清华大学计算机副教授刘知远作品，28段传奇人生，18张清华美院的手绘图，还原人工智能历史发展篇章，人类群星闪耀时AI版。

2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖双双将聚光灯打向了人工智能
在人工智能领域谁执牛耳？他们是谁？他们做了些什么？为什么是他们推动了人工智能（AI）的发展，而不是别的“人间天才”？翻开这本书，感受这些先驱们如何用创新的思维与卓越的贡献，塑造了人工智能这条荆棘与星光交织的道路。

本书以人工智能发展史上几十位重要的学者的事迹为索引，用人物传记的形式生动地向读者展示人工智能的发展脉络。本书本着知人论世、严肃活泼的原则，力图将更准确、更理性的事实性记录与更全面、更温情的文学性叙述结合起来。通过阅读本书，读者将加深对人工智能的基本原理与概念的理解，能够更深刻地了解学科发展脉络以及作出重要贡献的科学家的品格。

本书内容通俗易懂，文字风趣幽默，高中生或低年级本科生可作为名人传记阅读，培养科学素养与志向；AI领域技术人员与其他对AI感兴趣的读者，可把本书作为人工智能的入门科普读物，以更为系统地了解AI的发展历史，并展望其未来。

5、破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现

瞿炜 著

破解深度学习，助力模型算法与实现的指导手册，B站垂向博主梗直哥力作，附赠配套视频课程，从理论到实战破解深度学习。

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。

本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。

本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。

6、破解深度学习（核心篇）：模型算法与实现

瞿炜 著

破解深度学习的核心知识，助力模型算法与实现的指导手册，跟着耿直哥，从入门到进阶，从理论到实践！

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。

经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基础模型的组合体，即概率生成模型；第5章和第6章着重介绍这些复杂模型在计算机视觉和自然语言处理两大最常见领域的应用；第7章讲解生成式大语言模型的内在原理并对其发展趋势予以展望。

本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，能够帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能相关专业的教学用书。

7、AI辅助编程实战

[美] 汤姆·陶利（Tom Taulli） 著，成海霞 译

GitHubCopilot、ChatGPT等AI辅助工具技术详解与实战，轻松掌握AI辅助编程核心要点，驾驭未来技术浪潮。

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。

本书适合软件开发者、编程爱好者、技术项目经理、高等院校计算机科学专业的学生及对AI在编程领域的应用感兴趣的专业人士阅读。

8、深度学习详解

王琦，杨毅远，江季 著

数百万次播放的深度学习课程配套书，李宏毅老师亲笔推荐，GitHub超10000次Star的开源笔记，深度学习入门教材。

本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法。

在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节。

9、生成式AI入门与AWS实战

[美] 克里斯·弗雷格利（Chris Fregly），[德] 安特耶·巴特，[美] 舍尔比·艾根布罗德 著，生成式AI技术兴趣小组 译

AWS开发和应用生成式AI实用指南，理论与实践相结合，深入剖析理论重点与开发难点，涵盖生成式AI的多个主题，掌握开发中的实际应用。

本书是专注于如何在AWS上开发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用开发者等提供深入了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型进行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等开发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。

本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。

10、大模型应用开发 动手做AI Agent

黄佳 著

率先抢占AI的下一个风口，手把手教你AIAgent模型，从基础概念入手，逐步深入技术原理和应用，结合相关实际应案例，解决实际问题。

人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。

本书适合对Agent技术感兴趣或致力于该领域的研究人员、开发人员、产品经理、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能。

11、大语言模型：基础与前沿

熊涛 著

全面且深入介绍大语言模型及其前沿进展，内容紧贴前沿领域，理论与实践相结合，一本书读懂大语言模型的前世今生。

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。

本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。