社会不会淘汰任何人，社会只会淘汰不会利用人工智能的人。

普通人若何利用年夜大好人工智能，不同人工智能推举的20本书。

普通人利用人工智能（AI）可以提高事情效率、办理繁芜问题、乃至创造新的商业机会。
以下是一些书本推举，旨在帮助普通人理解人工智能的根本，并有效利用AI技能：

1. 《人工智能：一种当代的方法》 - Stuart Russell 和 Peter Norvig

作为AI领域的经典教材，适宜初学者理解AI的基本观点。

2. 《人工智能简史》 - 尼克

讲述人工智能的发展进程，帮助读者建立宏不雅观视角。

3. 《智能时期》 - 吴军

磋商智能科技如何改变社会和个人生活。

4. 《机器学习实战》 - Peter Harrington

通过实际案例教授机器学习的运用。

5. 《深度学习》 - Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville

适宜对深度学习感兴趣的读者深入理解。

6. 《Python机器学习》 - Sebastian Raschka

利用Python措辞先容机器学习实践。

7. 《人工智能：当代方法》 - Stuart Russell 和 Peter Norvig

另一版本的AI经典教材，适宜自学。

8. 《数据科学导论》 - Jeffrey A. Hartigan 和 Manor Askary

为数据科学的初学者供应了一个全面的视角。

9. 《人工智能：繁芜问题求解策略》 - Stuart Russell 和 Peter Norvig

先容人工智能的高等主题和策略。

10. 《智能系统》 - 周志华

先容智能系统的基本事理和运用。

11. 《智能商业》 - 曾鸣

磋商人工智能如何与商业结合，创造新的代价。

12. 《人工智能：打算代理的根本知识》 - 尼克

为初学者供应AI的根本观点和事理。

13. 《机器学习项目指南》 - Sebastian Gutierrez

辅导读者如何从零开始构建机器学习项目。

14. 《数据思维》 - 王汉生

帮助读者培养数据思维，理解数据在AI中的浸染。

15. 《智能系统设计》 - 周志华

先容智能系统的设计原则和方法。

16. 《AI未来》 - 李开复

预测人工智能对未来社会的影响。

17. 《人工智能：根本、模型、算法》 - 张志强

系统先容人工智能的根本理论和算法。

18. 《人工智能：一种新的生命周期》 - 尼克

磋商人工智能如何影响人类的生命周期。

19. 《机器学习根本》 - 杨强

为机器学习领域的初学者供应根本知识。

20. 《人工智能：人类、机器、智能》 - 尼克

谈论人工智能对人类社会的影响和寻衅。

这些书本不仅涵盖了人工智能的根本知识，还包括了实践运用、商业策略和伦理问题，适宜普通人全面理解和学习如何利用人工智能。

以下是 20 本关于人工智能的书本推举，这些书可以帮助普通人更好地理解和利用人工智能：

1. 《人工智能运用普通指南——ChatGPT 来了，你准备好了吗？》：本书作者林大兵是海内最早一批研究 ChatGPT 并从事干系运用推广的从业者。
书中通过普通的措辞和丰富的案例，先容了人工智能的技能事理和实际运用，回答了普通人如何利用 AI 的问题。

2. 《给孩子的人工智能通识课》：用大量图片帮助读者弄懂人工智能的基本观点，节制干系的关键词和知识。

3. 《给孩子讲人工智能》：作者涂子沛通过故事和案例全面解读人工智能，风趣且充满可读性，适宜孩子和普通大众阅读。

4. 《AI3.0》：《繁芜》作者梅拉妮·米歇尔的作品，揭示了人工智能能做什么以及未来的发展机遇与寻衅，帮助读者全景式认知人工智能领域。

5. 《聪慧的疆界》：作者周志明以韶光为主线，详细讲解了人工智能学科的全貌、发展及面临的问题等，可肃清人工智能的神秘感。

6. 《深度学习：智能时期的核心驱动力量》：作者特伦斯·谢诺夫斯基是深度学习先驱，本书全景展现了深度学习的发展、演化与运用。

7. 《零根本学机器学习》：以对话办法展开，内容轻松且具实战性，涵盖机器学习快速上手路径、根本知识和多种算法等，并包含实战案例。

8. 《图解深度学习：可视化、交互式的人工智能指南》：利用精美的插图和有趣的类比，深入浅出地讲解深度学习的主流技能和事理，以及其在多领域的运用。

9. 《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》：利用 Python3 从基本数学知识出发，带领读者从零创建深度学习网络，帮助理解深度学习事理。

10. 《漫画学人工智能（Python 版）》：由一线大厂专家撰写，通过易于上手的 Python 措辞和几百张漫画，降落学习人工智能的难度，覆盖根本知识和代码实操等内容。

11. 《人工智能：当代方法》：全面深入磋商人工智能领域的理论与实践，将盛行的思想和术语领悟到实际运用中。

12. 《机器学习》：机器学习领域的经典书本，包含根本知识和多种常用机器学习方法等进阶知识。

13. 《深度学习：从根本到实践》：从基本观点入手，通过大量图片和大略例子讲解深度学习知识，并分为根本知识和机器学习实战高下两册。

14. 《深入浅入迷经网络与深度学习》：侧重于阐释深度学习的核心观点，以技能事理为导向，通过 MNIST 手写数字识别项目示例先容干系技能，具有实战意义。

15. 《机器学习实战（原书第 2 版）》：基于 TensorFlow2 和 scikit-learn 框架，通过详细案例和生产环境可用的 Python 框架，帮助读者直不雅观理解并节制构建智能系统的观点和工具。

16. 《BERT 根本教程：Transformer 大模型实战》：清晰阐释 BERT 背后的繁芜事理，包含浩瀚示意图和涵盖常见任务的示例。

17. 《天生式深度学习》：先容了 AIGC 各项技能的内部事情事理，以及干系算法，并通过实例帮助读者学习如何利用天生模型完成任务等。

18. 《人机对齐》：磋商如何使机器的行为与人类代价不雅观保持同等，先容了干系领域精彩人物的见地和创新。

19. 《AI2041》：李开复与陈楸帆互助创作，通过小说和非小说结合的办法，想象了人工智能未来 20 年对生活、文化和社会的影响。

20. 《与人类兼容：人工智能与掌握问题》：谈论了前辈人工智能带来的存在性问题以及将 AI 系统与人类代价不雅观和目标对齐的主要性，为创建优先考虑人类福祉和安全的 AI 系统供应辅导。

阅读这些书本可以匆匆进对人工智能的理解，但要真正用年夜大好人工智能，还须要不断实践和探索。
在利用人工智能时，普通人可以从以下方面入手：

- 明确需求：确定自己想要办理的问题或须要完成的任务，以便选择得当的人工智能工具或做事。

- 选择得当的工具：根据需求，挑选相应的人工智能运用或平台，如自然措辞处理工具、图像识别软件等。

- 学习基本操作：理解所选工具的基本操作方法和功能，通过实际利用来熟习其事情流程。

- 利用提示词优化结果：对付一些基于自然措辞交互的人工智能，学会编写清晰、准确的提示词可以得到更符合期望的输出。

- 结合自身知识和判断：人工智能的结果并非绝瞄准确，须要结合自己的知识和履历进行判断和评估。

- 持续学习温柔应：人工智能领域发展迅速，要保持学习的态度，理解新的技能和运用，以便更好地利用它们。

- 关注数据隐私和安全：在利用人工智能做事时，把稳保护个人数据的隐私和安全。

- 探索创新运用：思考如何将人工智能运用到自己的事情、生活或兴趣领域中，创造新的代价或提高效率。

普通人利用人工智能的书本推举

普通人可以通过阅读以下书原来学习如何有效利用人工智能技能，提高事情效率和生活质量：

1.《聪慧的疆界 : 从图灵机到人工智能》 —— 周志明 著

2.《AI芯片：前沿技能与创新未来》 —— 张臣雄 著

3.《AI 3.0》 —— 梅拉妮·米歇尔 著

4.《智能时期 : 大数据与智能革命重新定义未来》 —— 吴军 著

5.《人工智能的未来》 —— Jeff Hawkins 著

6.《生命3.0》 —— 迈克斯·泰格马克 著

7.《人工智能 : 当代方法》 —— Stuart J. Russell / Peter Norvig 著

8.《Python3 破冰人工智能从入门到实战》 —— 黄海涛 著

9.《AI助理：用ChatGPT轻松搞定事情》 —— 杜雨 著

10.《利用ChatGPT进行数据剖析》 —— 张俊红 著

11.《ChatGPT高效提问：prompt技巧大揭秘》 —— 李世明 著

12.《ChatGPT从入门到精通》 —— 黄豆奶爸 著

13.《零根本玩转 Stable Diffusion》 —— 关键帧 著

14.《零根本玩转Midjourney——打造AI绘画助手》 —— 小甲鱼 著

15.《Python编程：从入门到实践 （第3版）》 —— [美]埃里克·马瑟斯 著

16.《Hello 算法》 —— 靳宇栋 著

17.《深度学习入门：基于Python的理论与实现》 —— 斋藤康毅 著

18.《信息检索与深度学习》 —— 郭嘉丰 著

19.《推举系统：算法、案例与大模型》 —— 刘强 著

20.《智能文本处理实战》 —— 达不雅观数据 著

这些书本涵盖了人工智能的根本知识、运用案例、编程实践以及与人工智能干系的工具和技能，适宜不同层次的读者学习和运用人工智能.

对付普通人想要更好地理解和运用人工智能，选择得当的书本是非常主要的。
下面是一些推举给普通读者的书本，涵盖了人工智能的不同方面，从根本知识到实践运用，再到行业趋势和未来展望。

以下是基于之前信息中提到的书本，以及其他一些广受好评的AI干系书本，整理出来的推举列表：

1. 《奇点附近》 - 雷·库兹韦尔

- 谈论了人工智能和科技的发展如何改变我们的生活。

2. 《人工智能时期》 - 杰瑞·卡普兰

- 剖析了AI的历史、现状和未来，以及它在各个行业的运用。

3. 《图解机器学习》

- 供应了机器学习的直不雅观理解，适宜初学者。

4. 《机器学习实战》 - 彼得·哈特、达芙妮·库伊兰、罗伯特·温克勒

- 包含了机器学习的实际案例和代码示例。

5. 《Python机器学习根本教程》 - Andreas C. Müller, Sarah Guido

- 利用Python进行机器学习的入门指南。

6. 《深度学习》 - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

- 深度学习领域的经典教材，适宜有一定数学背景的读者。

7. 《机器学习》（西瓜书）- 周志华

- 中国机器学习领域的经典教材，适宜初学者。

8. 《机器学习方法》 - 李航

- 覆盖了广泛的机器学习理论和技能。

9. 《Python深度学习》 - 弗朗索瓦·肖莱、基尔·库珀尔

- 利用Keras和TensorFlow进行深度学习的实践指南。

10. 《统计学习方法》 - 李航

- 供应了统计学习理论的深入理解。

11. 《AI Superpowers》 - 李开复

- 磋商了中美两国在人工智能领域的竞争和互助。

12. 《Life 3.0: Being Human in Age of Artificial Intelligence》 - 麻省理工学院教授Max Tegmark

- 磋商了AI对未来人类生活的影响。

13. 《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》 - Nick Bostrom

- 剖析了超级智能的可能路径及其潜在风险。

14. 《The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World》 - Pedro Domingos

- 描述了探求通用学习算法的探索。

15. 《Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans》 - Melanie Mitchell

- 为非专业读者供应了AI的根本知识和思考。

16. 《Architects of Intelligence》 - Martin Ford

- 通过访谈的办法，记录了AI领域顶尖专家的思想。

17. 《The Fourth Age: Smart Robots, Conscious Computers, and the Future of Humanity》 - Byron Reese

- 磋商了人工智能和机器人对人类未来的影响。

18. 《Robotics: Everything You Need to Know About Robotics from Beginner to Expert》 - Peter Mckinnon

- 适宜想要理解机器人技能的初学者。

19. 《The Sentient Machine: The Coming Age of Artificial Intelligence》 - Amir Husain

- 剖析了AI的现状和未来的可能性。

20. 《AI Ethics: How Technology is Shaping the Future of Human Decision-Making》 - Mariarosaria Taddeo, Luciano Floridi

- 磋商了AI伦理和决策制订。

这个列表包含了不同层次和视角的书本，从科普到技能实践，再到伦理和未来趋势，适宜不同背景的读者根据自己的兴趣和需求进行选择。
如果你是一个完备的新手，可能须要从较为普通易懂的科普书本开始，而有技能背景的读者则可以考试测验更深入的技能指南和理论书本。

对付普通人来说，利用年夜大好人工智能（AI）可以通过多种路子，包括理解根本知识、节制实用技能、以及利用现有的AI工具和平台。
以下是一些建议，以及推举的20本与人工智能干系的书本，帮助普通人更好地运用AI技能。

利用年夜大好人工智能的建议

理解根本知识：首先，理解人工智能的基本观点、事理和运用领域是非常主要的。
这有助于建立对AI技能的整体认知，为后续的学习和运用打下根本。

节制实用技能：学习编程措辞（如Python）、数据处理、机器学习算法等实用技能，是运用AI技能的关键。
这些技能将帮助普通人办理实际问题，并开拓出有代价的AI运用。

利用现有工具：利用现有的AI工具和平台（如TensorFlow、PyTorch、Google Assistant、Siri等），可以大大简化AI运用的开拓过程。
普通人可以通过这些工具快速上手，并探索AI技能的潜力。

关注最新进展：AI技能发展迅速，新的算法、模型和工具不断呈现。
因此，关注AI领域的最新进展，理解最新的技能和运用案例，对付保持竞争力非常主要。

实践与运用：通过参与项目、办理实际问题或参与AI竞赛等办法，将所学知识运用于实践中。
这将有助于加深理解，并提升运用AI技能的能力。

推举的20本与人工智能干系的书本

由于篇幅限定，这里无法列出完全的20本书本，但我会推举一些经典和实用的书本供您参考：

《深度学习》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）：深度学习领域的经典之作，全面先容了深度学习的基本事理、算法和运用。

《Python机器学习》（Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili）：适宜Python编程爱好者学习机器学习算法的入门书本，涵盖了从数据预处理到模型评估的完全流程。

《机器学习实战》（Peter Harrington）：通过一系列实例先容机器学习算法的运用，适宜有一定编程根本的读者。

《统计学习方法》（李航）：详细先容了统计学习的根本理论和方法，包括决策树、支持向量机、神经网络等经典算法。

《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）：由亚马逊科学家撰写的深度学习入门书本，结合了丰富的实践案例和理论知识。

《自然措辞处理综论》（Daniel Jurafsky, James H. Martin）：自然措辞处理领域的经典教材，涵盖了措辞处理的根本理论和运用。

《强化学习》（Richard Sutton, Andrew Barto）：强化学习领域的威信著作，详细先容了强化学习的基本事理、算法和运用。

《人工智能：一种当代的方法》（Stuart Russell, Peter Norvig）：人工智能领域的百科全书式著作，涵盖了搜索、知识表示、推理、方案等多个方面。

《模式识别与机器学习》（Christopher Bishop）：模式识别和机器学习领域的经典教材，适宜研究生和科研事情者阅读。

《神经网络与深度学习》（邱锡鹏）：海内学者撰写的神经网络与深度学习入门书本，结合了最新的研究成果和实际运用案例。

请把稳，以上书本仅为部分推举，且排名不分先后。
在选择书本时，可以根据自己的兴趣、需求和水平进行选择。
此外，随着AI技能的不断发展，新的书本和教材也会不断呈现，建议关注干系领域的最新动态。

对付普通人来说，可以根据自己的需求和兴趣选择得当的书本进行学习，并结合实践运用来提升自己的AI技能。
同时，也可以关注在线课程、教程和社区等资源，以获取更多的学习机会和互换平台。

以下是一些关于人工智能的推举书本，适宜普通读者理解和利用人工智能：

1. 《超级智能：路径、危险和策略》 - Nick Bostrom：磋商人工智能的未来，包括预言、工具领悟、集体聪慧等主题。

2. 《人工智能：Peter Norvig 和 Stuart Russell 的当代方法》：全面先容人工智能的理论和实践，涵盖机器学习、深度学习、机器人技能等多个主题。

3. 《T-Minus AI：人类对人工智能的倒计时和对环球力量的新追求》 - 迈克尔·卡南：磋商人工智能的环球影响，包括地缘政治力量。

4. 《主算法》 - Pedro Domingos：讲述机器学习背后的思想，适宜对技能方面感兴趣的读者。

5. 《利用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习实践》 - Aurélien Géron：实用的指南，帮助理解构建智能系统，适宜有技能背景的读者。

6. 《对人工智能的探索》 - Nils J. Nilsson：供应人工智能的威信历史，帮助理解 AI 系统的实际运作办法。

7. 《给孩子的人工智能通识课》：通过大量图片帮助孩子和普通人理解人工智能。

8. 《给孩子讲人工智能》 - 涂子沛：通过故事和案例全面解读人工智能，适宜启蒙阅读。

9. 《AI 3.0》 - 梅拉妮·米歇尔：磋商人工智能现在能做什么以及未来几十年的发展。

10. 《聪慧的疆界》 - 周志明：详细讲解人工智能的全貌、问题办理、面临的困难等。

11. 《深度学习：智能时期的核心驱动力量》 - 特伦斯·谢诺夫斯基：深度学习的发展、演化与运用。

12. 《零根本学机器学习》：以对话办法展开，内容轻松且实战性强。

13. 《图解深度学习：可视化、交互式的人工智能指南》：深入浅出地讲解深度学习的主流技能和事理。

14. 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》：从零创建深度学习网络，逐步理解深度学习。

这些书本涵盖了从根本知识到高等运用的不同层面，适宜不同水平的读者。

人工智能作为一项前沿技能，正在逐渐改变我们的生活和事情办法。
对付普通人来说，理解和学习如何利用人工智能，不仅能够提升个人技能，还能更好地适应未来的发展趋势。
以下是关于如何利用人工智能的20本书本推举：

1. 《人工智能简史》

- 作者：尼克

- 内容简介：这本书以普通易懂的措辞先容了人工智能从出身到发展的历史，帮助读者建立对人工智能的基本认识。

- 特点：适宜人工智能初学者，有助于快速入门。

2. 《机器学习》

- 作者：周志华

- 内容简介：系统而全面地先容了机器学习的紧张方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。

- 特点：理论与实践相结合，适宜有一定数学根本的读者。

3. 《Python机器学习》

- 作者：熊书涵

- 内容简介：通过Python措辞先容机器学习的基本观点和算法，适宜希望通过编程实践机器学习的读者。

- 特点：实操性强，适宜希望通过项目学习机器学习的初学者。

4. 《深度学习》

- 作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville

- 内容简介：深入先容深度学习的基本事理和运用领域，包括神经网络、卷积网络、循环网络等。

- 特点：内容威信，适宜深度学习研究者和工程师。

5. 《人工智能：当代方法》

- 作者：Stuart Russell、Peter Norvig

- 内容简介：全面先容人工智能的根本理论和运用，包括搜索、知识表示、推理等。

- 特点：适宜作为人工智能课程的教材，内容全面。

6. 《自然措辞处理综论》

- 作者：Daniel Jurafsky、James H. Martin

- 内容简介：先容自然措辞处理的基本观点和技能，包括语法剖析、语义理解、机器翻译等。

- 特点：适宜对自然措辞处理感兴趣的读者。

7. 《数据科学入门》

- 作者：Joel Grus

- 内容简介：先容数据科学的根本知识，包括数据处理、统计剖析、机器学习等。

- 特点：适宜希望从事数据科学事情的初学者。

8. 《智能时期：大数据与智能革命重新定义未来》

- 作者：吴军

- 内容简介：磋商大数据和人工智能如何改变未来社会，包括商业、医疗、教诲等领域。

- 特点：视角独特，适宜对未来科技趋势感兴趣的读者。

9. 《人工智能：一种当代的方法》

- 作者：Douglas Kerry、Claire Pacheco

- 内容简介：以浅近易懂的办法先容人工智能的基本观点和运用。

- 特点：适宜人工智能初学者，内容轻松有趣。

10. 《机器学习实战》

- 作者：Peter Harrington

- 内容简介：通过实际案例先容机器学习的运用处景和算法实现。

- 特点：实操性强，适宜希望通过项目学习机器学习的读者。

11. 《深度学习事理与实践》

- 作者：Janes A. Laursen

- 内容简介：深入先容深度学习的事理和实践履历，包括神经网络构造、演习技巧等。

- 特点：适宜深度学习研究者和工程师，内容深入。

12. 《人工智能的未来》

- 作者：Nick Bostrom

- 内容简介：磋商人工智能未来发展的可能性和潜在影响，包括伦理、法律等方面。

- 特点：适宜对人工智能未来发展感兴趣的读者。

13. 《人工智能辞典》

- 作者：科大讯飞

- 内容简介：收录了人工智能领域的专业术语和解释，帮助读者更好地理解和利用干系观点。

- 特点：适宜作为人工智能领域的参考手册。

14. 《人工智能浪潮之下》

- 作者：Paul Murphy

- 内容简介：先容人工智能在各行各业的运用和影响，包括制造业、做事业等。

- 特点：适宜希望理解人工智能实际运用的读者。

15. 《AI：人工智能的实质与未来》

- 作者：Margaret Boden

- 内容简介：磋商人工智能的实质和未来发展趋势，包括强人工智能、弱人工智能等观点。

- 特点：适宜对人工智能哲学和理论感兴趣的读者。

16. 《人工智能：根本与运用》

- 作者：Derek S. Reilly

- 内容简介：先容人工智能的根本知识和运用，包括搜索算法、机器学习等。

- 特点：适宜人工智能初学者，内容全面。

17. 《人工智能导论》

- 作者：Ulrich Rueckert

- 内容简介：全面先容人工智能的基本观点、历史和发展，包括搜索、知识表示、推理等。

- 特点：适宜作为人工智能课程的教材，内容系统。

18. 《人工智能：一种当代的方法》

- 作者：Stuart Russell、Peter Norvig

- 内容简介：详细先容人工智能的各种算法和技能，包括搜索、知识表示、推理等。

- 特点：适宜有一定打算机背景的读者，内容深入。

19. 《深度学习与神经网络》

- 作者：Michael Nielsen

- 内容简介：深入先容深度学习和神经网络的事理和运用，包括反向传播、卷积网络等。

- 特点：适宜深度学习研究者和工程师，内容威信。

20. 《人工智能：系统与技能》

- 作者：Kai Komparative

- 内容简介：全面先容人工智能的系统和技能，包括专家系统、自然措辞处理等。

- 特点：适宜人工智能专业学生和工程师，内容全面。

总之，这20本书涵盖了人工智能的根本知识、机器学习、深度学习、自然措辞处理等多个方面，旨在帮助普通人更好地理解和利用人工智能技能。
无论你是初学者还是有一定根本的学习者，都能在这些书本中找到适宜自己的学习资源。

《提示词》

《学会提问》

《成为提问工程师》

《天生式人工智能》

《人工智能全传》

《聪慧的疆界：从图灵机到人工智能》