- Melanie Mitchell 的《人工智慧：人類思考指南》（Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans）
Melanie Mitchell 的書提供一段深入淺且富有洞察力的AI世界之旅。Mitchell探討AI的歷史、挑戰和社會影響，使本書成為該領域新手的理想起點。
- Max Tegmark 的《Life 3.0：人工智慧時代，人類的蛻變與重生》（Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence）
在《Life 3.0》中，Tegmark解決圍繞AI對人類影響的深刻問題。 從倫理考量到AI可能帶來的潛在未來，Tegmark引導讓讀者思考AI在塑造我們物種命運中所扮演的角色。
- David L. Poole 和 Alan K. Mackworth 的《人工智慧：計算助理的基礎》（Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents）
對於那些希望深入研究AI技術基礎的人來說，本書是一本綜合性教科書。 這本書由 David L. Poole 和 Alan K. Mackworth 撰寫，適合新手和AI學生，該書以有組織且易於理解的方式提出基本想法。
- 李開復 的《人工智慧超級大國：中國、矽谷與世界新秩序》
AI界的領導者李開復在《人工智慧超級大國》中對全球AI格局提出獨特的視角。 李開復聚焦在中國與矽谷之間的競爭，探討AI的經濟和地緣政治影響。 這本書對推動AI創新的力量及對全球社會的潛在影響提供寶貴的見解。
- Aurélien Géron 的《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow）
對於那些渴望親身實踐實際應用的人來說，Géron的書是一個很好的選擇。本書使用 Keras、Scikit-Learn 和 TensorFlow 等知名工具，引導讀者完成創建和實作機器學習模型的過程。 透過實踐方法，Géron幫助讀者將AI概念應用到現實場景中。
- Nils J. Nilsson 的《人工智慧：新合成》（Artificial Intelligence: A New Synthesis）
J. Nilsson 的《人工智慧：新合成》對AI進行全面概述，包括從感知、學習到解決問題的各種主題。 本書在理論與應用之間取得平衡，適合希望全面了解AI概念的讀者。
- Kevin Warwick 的《人工智慧：基礎知識》（Artificial Intelligence: The Basics）
Kevin Warwick 所著的《人工智慧：基礎知識》是一本簡潔而內容豐富的指南，介紹AI的基本概念。 Warwick探索AI的歷史、應用和倫理考慮，使這本書成為那些想要快速掌握基礎知識的人的一個易於理解的切入點。
- 吳恩達 的《對機器學習的嚮往》（Machine Learning Yearning）
機器學習領域的傑出人物吳恩達（Andrew Ng）為工程師和從業者提供《對機器學習的嚮往》作為實用指南。 本書為建置和部署成功的機器學習系統的更新過程提供寶貴的見解。
- Patrick Winston 的《人工智慧：計算助理的基礎》（Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents）
本書是一本經典教科書，涵蓋AI開發中使用的原理和技術。 本書重點在於問題解決和推理，對於那些對AI理論感興趣的人來說是一本綜合資源。
- Stuart Russell 的《與人類相容：人工智慧與控制問題》（Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control）
在《與人類相容》一書中，Russell解決使AI系統與人類價值觀保持一致的關鍵問題。 Russell研究開發有利且符合人類目標的AI的困難，重點關注將AI的野心與人類價值觀相匹配，以確保積極和安全的未來是多麼重要。
