A. 编程：推荐一本“人工智能”AI 的入门好书：

人工智能基础

B. 编程：推荐一本“人工智能”入门书哈：

人工智能的书很少附有代码的。大多以理论算法为主。
人工智能 琼斯(M.Tim Jones)、黄厚宽、尹传环、 董兴业 电子工业出版社 (2010-07出版)
这本书中有c代码。

C. 人工智能自学书籍介绍(C语言待入门)

网络也不靠谱！人工智能涉及神经生理学、心理学的年代早已过去，数回学、计算机科学是必须答的，有信息论的基础则可以事半功倍，其它的就算了。编程类的C语言并不好用，matlab、python好用，但主要是模拟，成功了还是用C++之类的做应用。
书籍看你从事什么方面的了，机器学习方面的话看斯坦福Andrew的公开课，163上有；自然语言处理入门看科普类的《数学之美》和《这就是搜索引擎》；计算机视觉的话，暂时想不出浅显的入门书籍...注意不要看那些古老的教材了，会把你引到已证明完全无效的方向，建议不管什么方向看一下吴军的《数学之美》。

D. 自学人工智能有什么书籍推荐

主要有以下书籍：
1.《人工智能》（美）尼尔森 郑扣根译 机械工业出版社
2. 人工智能智版能系统权指南（英文版·第2版） （澳）尼格内维特斯基（Negnevitsky,M.） 机械工业出版社
3.《人工智能：理论与实践》（美）迪安 等著，顾国昌 等译 电子工业出版社
4.《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（美）George F.Luger 著，史忠植，张银奎 等译 机械工业出版社
5.《游戏编程中的人工智能技术》（美）布克兰德著，吴祖增，沙鹰翻译 清华大学出版社
6.《人工智能游戏编程真言》（美）拉比（Rabin,S.） 主编，庄越挺，吴飞 译清华大学出版社
个人推荐《人工智能》的原因：
第一，该书言简意赅比较容易读懂。
第二，有很多例子穿插在在课文中，帮助读者能将每种人工智能的方法应用于只见众。第三，算法或者数据结构的解释被巧妙地阐释出来，而不是对一大堆资料的冗长的总结。最后，编程章节让学生能更深刻地理解资料，同时也穿插着许多对实现细节的参考。

E. 关于编程的书籍

《程序员修炼之道》由一系列的独立部分组成，涵盖的主题从个人责任、职业发展，直到用于使代码保持灵活、并且易于改编和复用的各种架构技术。利用许多富有娱乐性的奇闻轶事、有思想性的例子以及有趣的类比，全面阐释了软件开发的许多不同方面的最佳实践和重大陷阱。无论你是初学者，是有经验的程序员，还是软件项目经理，本书都适合你阅读。

代码整洁之道
作者：Robert C. Martin，66% 推荐度

软件质量，不但依赖于架构及项目管理，而且与代码质量紧密相关。这一点，无论是敏捷开发流派还是传统开发流派，都不得不承认。本书提出一种观念：代码质量与其整洁度成正比。干净的代码，既在质量上较为可靠，也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者，本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则（或称“启示”），并辅以来自现实项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则，就能编写出干净的代码，从而有效提升代码质量。

代码大全（第 2 版）
作者：Steve McConnell，42% 推荐度

这是一本完整的软件构建手册，涵盖了软件构建过程中的所有细节。它从软件质量和编程思想等方面论述了软件构建的各个问题，并详细论述了紧跟潮流的新技术、高屋建瓴的观点、通用的概念，还含有丰富而典型的程序示例。这本书中所论述的技术不仅填补了初级与高级编程技术之间的空白，而且也为程序员们提供了一个有关编程技巧的信息来源。这本书对经验丰富的程序员、技术带头人、自学的程序员及几乎不懂太多编程技巧的学生们都是大有裨益的。可以说，无论是什么背景的读者，阅读这本书都有助于在更短的时间内、更容易地写出更好的程序。

重构：改善既有代码的设计
作者：Martin Fowler，35% 推荐度

重构，一言以蔽之，就是在不改变外部行为的前提下，有条不紊地改善代码。多年前，正是本书原版的出版，使重构终于从编程高手们的小圈子走出，成为众多普通程序员日常开发工作中不可或缺的一部分。本书也因此成为与《设计模式》齐名的经典著作，被译为中、德、俄、日等众多语言，在世界范围内畅销不衰。

深入浅出设计模式
作者：Eric Freeman / Bert Bates / Kathy Sierra / Elisabeth Robson，29.4% 推荐度

《深入浅出设计模式》(影印版) 的编写运用许多最新的研究，包括神经生物学、认知科学以及学习理论，这使得《深入浅出设计模式》(影印版) 能够将这些设计模式深深地烙印在你的脑海中，不容易被遗忘。你将会更擅长于解决软件设计中的问题，并能够和你的团队成员用模式的语言来更好地沟通。

人月神话
作者：Frederick P. Brooks Jr，27.9% 推荐度

作者为人们管理复杂项目提供了颇具洞察力的见解，既有很多发人深省的观点，也有大量的软件工程实践。书中的内容来自布鲁克斯在 IBM 公司 System 360 家族和 OS 360 中的项目管理经验。初版的 20 年后，布鲁克斯重新审视了他原先的观点，增加了一些新的想法和建议。新增加的章节包括：原著中一些核心观点的精华；在经过了一个时代以后，Brooks 博士对原先观点新的认识；1986 年的经典文章《没有银弹》；对 1986 年所下论断（在 10 年内不会出现银弹）现在的认识。

F. 入门计算机人工智能要看哪些书

电脑里有几本，===》》》求点赞

Neural Network and Deep Learning-ch.pdf 967

[人工智能的未来].(美)霍金斯_布拉克斯莉.扫描版.pdf 968

[神经网络设计].(美国)Hagan.清晰版.pdf 969

高级人工智能史忠植第2版.pdf 970

机器学习实践案例.pdf 971

人工智能_智能系统指南（原书第3版）.pdf 972

G. 人工智能入门书籍

主要有以下书籍：

1.《人工智能》（美）尼尔森 郑扣根译 机械工业出版社
2. 人工智能智能系统指南（英文版·第2版） （澳）尼格内维特斯基（Negnevitsky,M.） 机械工业出版社
3.《人工智能：理论与实践》（美）迪安 等著，顾国昌 等译 电子工业出版社
4.《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（美）George F.Luger 著，史忠植，张银奎 等译 机械工业出版社
5.《游戏编程中的人工智能技术》（美）布克兰德著，吴祖增，沙鹰翻译 清华大学出版社
6.《人工智能游戏编程真言》（美）拉比（Rabin,S.） 主编，庄越挺，吴飞 译清华大学出版社

个人推荐《人工智能》的原因：
第一，该书言简意赅比较容易读懂。
第二，有很多例子穿插在在课文中，帮助读者能将每种人工智能的方法应用于只见众。第三，算法或者数据结构的解释被巧妙地阐释出来，而不是对一大堆资料的冗长的总结。最后，编程章节让学生能更深刻地理解资料，同时也穿插着许多对实现细节的参考。

H. 推荐一本关于人工智能的大学教材

1、书很多啊，《Artificial Intelligence: A Modern Approach》、《All of Statistics》、《Foundations of Machine Learning》、《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（刚出来的非常好的大部头巨著）、《Machine Learning: An Algorithmic Perspective》、《Statistical foundations of machine learning》等
2、你也可以看看国外的一些机器学习和人工智能的课程。推荐https://www.coursera.org/上standford的Andrew Ng的ML课，以及udacity上的AI导论http://www.udacity.com/overview/Course/cs271/CourseRev/1。AI这门课的主讲之一Peter Norvig非常厉害，现在好像在google工作了。

I. 关于Python人工智能实战和，编程实战的书

感觉《Python计算机视觉编程》计较适合，其他的基本都是理论为主了，希望可以帮到你

下载链接