以下推荐几本适合入门人工智能的书籍，帮助你逐步建立基础知识和理解：

一、数学基础类

《数学之美》

推荐理由：深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理，对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。

本书的章节名称，有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等，似乎太过专业，实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂，当然本书因此也可以称得上是“高级科普”。总之，本书是在介绍信息技术背后的数学原理，以及这些技术和原理背后的科学家的故事及他们从事科学研究的方式方法。故事生动翔实而富有教益，是一部优秀的科学方法论的启蒙读物。

读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。 在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。 本书第一版荣获国家图书馆第八届文津图书奖。第二版增加了针对大数据和机器学习的内容。第三版增加了三章新内容，分别介绍当今非常热门的三个主题：区块链的数学基础，量子通信的原理，以及人工智能的数学极限。

二、编程基础类

《笨办法学Python 3》

推荐理由：Python拥有一个庞大的生态系统，包括众多专为人工智能和机器学习设计的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。这些工具提供了高效的算法实现、数据处理和模型训练功能，极大地加速了人工智能项目的开发进程。

在本书中，你将通过完成52个精心设计的习题来学会Python语言。阅读这些习题，照着录入代码（不要复制和粘贴！），修正自己的错误，观察程序的运行。在这个过程中，你将学会计算机的工作原理，知道怎样的程序才算是好程序，以及如何读、写和思考代码。作者还提供了5个多小时的视频，教你如何破坏、修正和调试代码，整个过程就像一边做题一边直播一样。一开始会很难，但很快你就会上手，并且会感觉很棒！

三、机器学习类

《机器学习精讲》

推荐理由：百页学习机器学习的200页薄书。人工智能的核心是机器学习。《机器学习精讲》囊括机器学习的精髓，系统而精炼地讲解机器学习的基本原理。

本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。

四、深度学习类

《深度学习》（Ian Goodfellow等著）

推荐理由：深度学习领域的奠基之作，详细介绍了深度学习的数学基础、算法和技术，以及在实际问题中的应用。

《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学等方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

《Python神经网络编程》

推荐理由：学习人工智能时使用Python进行神经网络的相关学习和实践，是因为Python具有易用性、强大的生态系统、与神经网络的天然契合性、广泛的应用领域以及活跃的社区支持等优势。这些优势使得Python成为学习人工智能和神经网络的理想选择。

五、人工智能书籍

《人工智能：现代方法（第4版）》

推荐理由：程序员入门人工智能领域的推荐书籍。系统性总结人工智能的方方面面，国际人工智能领域专家斯图尔特·罗素撰写人工智能百科书，时隔十年重磅更新，被全球全球1500多所学校采用的经典教材。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。