A. 編程：推薦一本「人工智慧」AI 的入門好書：

人工智慧基礎

B. 編程：推薦一本「人工智慧」入門書哈：

人工智慧的書很少附有代碼的。大多以理論演算法為主。
人工智慧 瓊斯(M.Tim Jones)、黃厚寬、尹傳環、 董興業 電子工業出版社 (2010-07出版)
這本書中有c代碼。

C. 人工智慧自學書籍介紹(C語言待入門)

網路也不靠譜！人工智慧涉及神經生理學、心理學的年代早已過去，數回學、計算機科學是必須答的，有資訊理論的基礎則可以事半功倍，其它的就算了。編程類的C語言並不好用，matlab、python好用，但主要是模擬，成功了還是用C++之類的做應用。
書籍看你從事什麼方面的了，機器學習方面的話看斯坦福Andrew的公開課，163上有；自然語言處理入門看科普類的《數學之美》和《這就是搜索引擎》；計算機視覺的話，暫時想不出淺顯的入門書籍...注意不要看那些古老的教材了，會把你引到已證明完全無效的方向，建議不管什麼方向看一下吳軍的《數學之美》。

D. 自學人工智慧有什麼書籍推薦

主要有以下書籍：
1.《人工智慧》（美）尼爾森 鄭扣根譯 機械工業出版社
2. 人工智慧智版能系統權指南（英文版·第2版） （澳）尼格內維特斯基（Negnevitsky,M.） 機械工業出版社
3.《人工智慧：理論與實踐》（美）迪安 等著，顧國昌 等譯 電子工業出版社
4.《人工智慧：復雜問題求解的結構和策略》（美）George F.Luger 著，史忠植，張銀奎 等譯 機械工業出版社
5.《游戲編程中的人工智慧技術》（美）布克蘭德著，吳祖增，沙鷹翻譯 清華大學出版社
6.《人工智慧游戲編程真言》（美）拉比（Rabin,S.） 主編，庄越挺，吳飛 譯清華大學出版社
個人推薦《人工智慧》的原因：
第一，該書言簡意賅比較容易讀懂。
第二，有很多例子穿插在在課文中，幫助讀者能將每種人工智慧的方法應用於只見眾。第三，演算法或者數據結構的解釋被巧妙地闡釋出來，而不是對一大堆資料的冗長的總結。最後，編程章節讓學生能更深刻地理解資料，同時也穿插著許多對實現細節的參考。

E. 關於編程的書籍

《程序員修煉之道》由一系列的獨立部分組成，涵蓋的主題從個人責任、職業發展，直到用於使代碼保持靈活、並且易於改編和復用的各種架構技術。利用許多富有娛樂性的奇聞軼事、有思想性的例子以及有趣的類比，全面闡釋了軟體開發的許多不同方面的最佳實踐和重大陷阱。無論你是初學者，是有經驗的程序員，還是軟體項目經理，本書都適合你閱讀。

代碼整潔之道
作者：Robert C. Martin，66% 推薦度

軟體質量，不但依賴於架構及項目管理，而且與代碼質量緊密相關。這一點，無論是敏捷開發流派還是傳統開發流派，都不得不承認。本書提出一種觀念：代碼質量與其整潔度成正比。干凈的代碼，既在質量上較為可靠，也為後期維護、升級奠定了良好基礎。作為編程領域的佼佼者，本書作者給出了一系列行之有效的整潔代碼操作實踐。這些實踐在本書中體現為一條條規則（或稱「啟示」），並輔以來自現實項目的正、反兩面的範例。只要遵循這些規則，就能編寫出干凈的代碼，從而有效提升代碼質量。

代碼大全（第 2 版）
作者：Steve McConnell，42% 推薦度

這是一本完整的軟體構建手冊，涵蓋了軟體構建過程中的所有細節。它從軟體質量和編程思想等方面論述了軟體構建的各個問題，並詳細論述了緊跟潮流的新技術、高屋建瓴的觀點、通用的概念，還含有豐富而典型的程序示例。這本書中所論述的技術不僅填補了初級與高級編程技術之間的空白，而且也為程序員們提供了一個有關編程技巧的信息來源。這本書對經驗豐富的程序員、技術帶頭人、自學的程序員及幾乎不懂太多編程技巧的學生們都是大有裨益的。可以說，無論是什麼背景的讀者，閱讀這本書都有助於在更短的時間內、更容易地寫出更好的程序。

重構：改善既有代碼的設計
作者：Martin Fowler，35% 推薦度

重構，一言以蔽之，就是在不改變外部行為的前提下，有條不紊地改善代碼。多年前，正是本書原版的出版，使重構終於從編程高手們的小圈子走出，成為眾多普通程序員日常開發工作中不可或缺的一部分。本書也因此成為與《設計模式》齊名的經典著作，被譯為中、德、俄、日等眾多語言，在世界范圍內暢銷不衰。

深入淺出設計模式
作者：Eric Freeman / Bert Bates / Kathy Sierra / Elisabeth Robson，29.4% 推薦度

《深入淺出設計模式》(影印版) 的編寫運用許多最新的研究，包括神經生物學、認知科學以及學習理論，這使得《深入淺出設計模式》(影印版) 能夠將這些設計模式深深地烙印在你的腦海中，不容易被遺忘。你將會更擅長於解決軟體設計中的問題，並能夠和你的團隊成員用模式的語言來更好地溝通。

人月神話
作者：Frederick P. Brooks Jr，27.9% 推薦度

作者為人們管理復雜項目提供了頗具洞察力的見解，既有很多發人深省的觀點，也有大量的軟體工程實踐。書中的內容來自布魯克斯在 IBM 公司 System 360 家族和 OS 360 中的項目管理經驗。初版的 20 年後，布魯克斯重新審視了他原先的觀點，增加了一些新的想法和建議。新增加的章節包括：原著中一些核心觀點的精華；在經過了一個時代以後，Brooks 博士對原先觀點新的認識；1986 年的經典文章《沒有銀彈》；對 1986 年所下論斷（在 10 年內不會出現銀彈）現在的認識。

F. 入門計算機人工智慧要看哪些書

電腦里有幾本，===》》》求點贊

Neural Network and Deep Learning-ch.pdf 967

[人工智慧的未來].(美)霍金斯_布拉克斯莉.掃描版.pdf 968

[神經網路設計].(美國)Hagan.清晰版.pdf 969

高級人工智慧史忠植第2版.pdf 970

機器學習實踐案例.pdf 971

人工智慧_智能系統指南（原書第3版）.pdf 972

G. 人工智慧入門書籍

主要有以下書籍：

1.《人工智慧》（美）尼爾森 鄭扣根譯 機械工業出版社
2. 人工智慧智能系統指南（英文版·第2版） （澳）尼格內維特斯基（Negnevitsky,M.） 機械工業出版社
3.《人工智慧：理論與實踐》（美）迪安 等著，顧國昌 等譯 電子工業出版社
4.《人工智慧：復雜問題求解的結構和策略》（美）George F.Luger 著，史忠植，張銀奎 等譯 機械工業出版社
5.《游戲編程中的人工智慧技術》（美）布克蘭德著，吳祖增，沙鷹翻譯 清華大學出版社
6.《人工智慧游戲編程真言》（美）拉比（Rabin,S.） 主編，庄越挺，吳飛 譯清華大學出版社

個人推薦《人工智慧》的原因：
第一，該書言簡意賅比較容易讀懂。
第二，有很多例子穿插在在課文中，幫助讀者能將每種人工智慧的方法應用於只見眾。第三，演算法或者數據結構的解釋被巧妙地闡釋出來，而不是對一大堆資料的冗長的總結。最後，編程章節讓學生能更深刻地理解資料，同時也穿插著許多對實現細節的參考。

H. 推薦一本關於人工智慧的大學教材

1、書很多啊，《Artificial Intelligence: A Modern Approach》、《All of Statistics》、《Foundations of Machine Learning》、《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（剛出來的非常好的大部頭巨著）、《Machine Learning: An Algorithmic Perspective》、《Statistical foundations of machine learning》等
2、你也可以看看國外的一些機器學習和人工智慧的課程。推薦https://www.coursera.org/上standford的Andrew Ng的ML課，以及udacity上的AI導論http://www.udacity.com/overview/Course/cs271/CourseRev/1。AI這門課的主講之一Peter Norvig非常厲害，現在好像在google工作了。

I. 關於Python人工智慧實戰和，編程實戰的書

感覺《Python計算機視覺編程》計較適合，其他的基本都是理論為主了，希望可以幫到你

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