引言

我刚开始学习人工智能时，花了大量时间从教程中复制代码，却发现自己并未真正理解其背后的工作机制。真正的技能不仅是运行模型，更在于知晓模型为何有效，以及如何将其应用于实际问题。人工智能书籍以速成教程无法企及的方式，帮助我掌握了 AI 的核心概念、推理逻辑与实践技巧。基于此，我们推出这个系列，推荐免费且真正有价值的读物。本文面向所有想要学习 AI 的读者，以下是首批推荐书目。

1. 《神经网络与深度学习》

《神经网络与深度学习》一书将带你从神经网络的基础知识入手，逐步学会自主构建和训练深度模型。书中先从感知器、Sigmoid 神经元等简单概念讲起，再引导你搭建一个能识别手写数字的网络。你还将了解反向传播算法的实际工作原理，以及如何通过代价函数、正则化、权重初始化和超参数调优等方法优化模型。书中包含大量 Python 代码示例，方便你亲自验证，直观感受各知识点之间的关联。它巧妙融合了直觉理解与数学原理，让你不仅能掌握神经网络的运作方式，更能明白其背后的深层逻辑。如果你已具备一定的数学基础（如线性代数或微积分），这本书将是超越工具库使用、深入理解底层原理的理想选择。

大纲概览：

• 神经网络基础（感知器、Sigmoid 神经元、网络架构、手写数字分类、梯度下降、网络实现）
• 反向传播与学习（基于矩阵的计算、代价函数假设、阿达马积、四个基本反向传播方程、算法实现、学习效果优化）
• 高级训练技术（交叉熵代价函数、过拟合与正则化、权重初始化、超参数选择、神经网络的普适性、Sigmoid 神经元的扩展应用）
• 深度学习与卷积网络（梯度消失问题、不稳定梯度、卷积神经网络、实际实现、图像识别的最新进展、未来发展方向）

2. 《深度学习》

《深度学习》对深度学习领域进行了全面概述，解析了机器如何从经验中学习，并由浅入深地构建复杂概念。全书先讲解必备的数学知识，包括线性代数、概率论、信息论以及基础数值计算，再介绍机器学习的核心基础。之后深入探讨现代深度学习方法，如前馈网络、卷积网络、循环网络、正则化和优化技术，并展示它们在实际项目中的应用。书中还涵盖自编码器、生成式学习、表示学习和结构化概率模型等高级主题。本书主要面向具备扎实数学基础的读者，更适合作为科研或高级工作的专业参考资料，而非初学者入门指南。

大纲概览：

• 因子模型与自编码器（主成分分析、独立成分分析、稀疏编码、欠完备与正则化自编码器、去噪、流形学习）
• 表示学习与概率模型（逐层预训练、迁移学习、分布式表示、结构化概率模型、近似推理、蒙特卡洛方法）
• 深度生成模型与高级技术（玻尔兹曼机、深度信念网络、卷积模型、生成式随机网络、自编码器采样、生成模型评估）

3. 《实用深度学习》

链接：

免费课程《实用深度学习》专为已掌握一定编程技能、希望动手实践机器学习与深度学习的读者设计。不同于单纯的理论阅读，你将立即着手为实际任务构建模型。课程涵盖 Python、PyTorch 和 fastai 库等现代工具，带你全程掌握数据清洗、模型训练、测试与部署的完整流程。通过实际操作笔记本、数据集和问题，你将在实践中完成学习。课程核心聚焦实用且前沿的方法，包括算法选择、模型验证、规模扩展与部署落地。

大纲概览：

• 基础与模型训练（神经网络基础、随机梯度下降、仿射函数与非线性变换、反向传播、多层感知机、自编码器）
• 跨领域应用（基于卷积神经网络的计算机视觉、自然语言处理（含词嵌入与短语相似度）、表格数据建模、协同过滤与推荐系统）
• 高级技术与优化（迁移学习、权重衰减、数据增强、加速随机梯度下降、残差网络、混合精度训练、去噪扩散概率模型 / 去噪隐式模型、注意力机制与 Transformer、潜在扩散模型、超分辨率技术）
• 部署与实用技能（将模型转化为 Web 应用、提升准确性 / 速度 / 可靠性、伦理考量、The Learner 等框架、矩阵运算、模型初始化 / 归一化）

4. 《人工智能：计算智能体基础》

《人工智能：计算智能体基础》以 “计算智能体” 为核心解析人工智能 —— 这类系统能够感知环境、学习知识、推理决策并采取行动。最新版本新增了神经网络、深度学习、因果关系以及人工智能的社会伦理等前沿主题。书中展示了智能体的构建方式、规划与行动机制，以及如何应对复杂或不确定的场景。每章均包含 Python 算法、案例研究和实际应用讨论，让你既懂原理又知实操。理论与实践的均衡融合，使其成为学生或希望系统了解现代人工智能的读者的理想入门读物。

大纲概览：

• 人工智能与智能体基础（自然智能与人工智能、历史背景、智能体设计空间、应用案例：配送机器人、诊断助手、辅导系统、交易智能体、智能家居）
• 智能体架构与控制（分层控制、智能体功能、离线与在线计算、智能体的环境感知与行动机制）
• 推理、规划与搜索（通过搜索解决问题、图遍历、约束满足、概率推理、规划方法：前向规划、回归规划、部分有序规划）
• 学习与神经网络（监督学习、决策树、回归分析、过拟合、集成模型（如梯度提升）、深度学习架构（卷积神经网络、循环神经网络、Transformer）、大型语言模型）
• 不确定性、因果关系与强化学习（概率推理、贝叶斯学习、无监督学习方法、因果推断、不确定环境下的决策、序列决策、强化学习策略（如 Q 学习、进化算法））

5. 《伦理人工智能》

论文《伦理人工智能》探讨了未来人工智能系统可能出现的意外行为或有害影响，并提出了安全设计方案。文章开篇指出，人工智能学到的世界模型可能远比人类能够完全理解的更为复杂，这给安全防护带来了挑战。作者建议使用效用函数（描述 AI 应关注目标的数学表达式）而非模糊规则，因为效用函数能让目标更清晰。书中还涵盖了自欺行为（AI 可能篡改自身观察数据或奖励信号）、伤害人类的非预期 “捷径” 行为，以及奖励生成器篡改（AI 操纵自身奖励系统）等问题。作者提出了多种解决方案：让模型学习人类价值观、采用明确界定的定义、融入自我建模能力使 AI 能够反思自身行为。同时，文章还从宏观视角探讨了人工智能对社会、政治以及人类未来的潜在影响。

大纲概览：

• 基础与 AI 设计（未来 AI 与当前 AI 的对比、AI 指令传递、效用最大化智能体、环境模型学习、智能衡量标准、伦理框架）
• AI 行为与挑战（自欺行为、非预期工具性行为、基于模型的效用函数、人类价值观学习、进化型与嵌入式智能体）
• 测试、治理与社会影响（AI 测试、实际行为表现、政治维度、透明度、利益分配、伦理考量）
• 哲学与社会意义（意义追寻、社会与文化影响、弥合计算与人类价值观的鸿沟）

结语

这 5 份资料（包括 4 本书、1 篇论文和 1 门课程）涵盖了 AI 工程师所需的广泛知识，从神经网络、深度学习到实操编程，从智能体基础到伦理问题均有涉及。它们为读者提供了一条清晰的路径，助力从理论学习迈向 AI 的实际应用。你还希望我们后续涵盖哪些主题？欢迎在评论区留言建议！

作者简介

坎瓦尔・迈赫兰（Kanwal Mehreen）是一名机器学习工程师、技术作家，对数据科学以及人工智能与医学的交叉领域抱有浓厚兴趣。她与人合著了电子书《用 ChatGPT 提升生产力》。作为 2022 年谷歌亚太地区学者，她积极倡导多样性与学术卓越。同时，她还获得了 Teradata 科技多样性学者、Mitacs 全球链接研究学者和哈佛 WeCode 学者等荣誉。坎瓦尔是变革的坚定倡导者，创办了 FEMCodes 组织，致力于赋能 STEM 领域的女性。编辑分享

原文链接：https://www.kdnuggets.com/the-5-free-must-read-books-for-every-ai-engineer