网上有关“关于人工智能各方面介绍的书籍”话题很是火热，小编也是针对关于人工智能各方面介绍的书籍寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
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。
机器学习
Programming Collective Intelligence
本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。
全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
Machine Learning for Hackers
Machine Learning for Hackers （中文译名：机器学习-实用案例解析）通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。这是一本实操型的书，重点放在讲怎么用R做数据挖掘，机器学习的算法更多的是通过黑箱的方式来讲，强调input,output含义，弱化机器学习算法细节。文中基本都是通过case来讲述怎么去解决问题，并且提供了原始数据供自己分析。适合两种人：
（1）有过机器学习的一些理论，缺少案例练习
（2）只需掌握怎么用通用的机器学习解决问题的人，只希望知道机器学习算法的大致思想，不想详细学习机器学习中的算法。
Machine Learning by Tom M Mitchell
《Machine Learning》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《Machine Learning》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
The Elements of Statistical Learning
《The Elements of Statistical Learning》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《The Elements of Statistical Learning》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。
计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。
Learning from Data
这是一门机器学习（ML）的入门课程，涵盖其基本理论、算法及应用。机器学习是大数据及金融、医药、商业及科研应用的关键技术。机器学习使得计算系统能够自动学习如何通过数据中提取的信息执行目标任务。机器学习现已成为当下最热门的研究领域之一，也是加州理工学院15个不同专业的本科生和研究生的研修课程。本课程在理论和实践中保持平衡，并涵盖了数学与启发式方法。
Pattern Recognition and Machine Learning
这本书是机器学习的神作之一，必读经典！
人工智能
Artificial Intelligence: A Modern Approach
《Artificial Intelligence: A Modern Approach》以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。
Artificial Intelligence for Humans
这本书阐释了基本的人工智能算法，如维度、距离度量、聚类、误差计算和线性回归等，用了丰富的案例进行阐释。需要较好的数学基础。
Paradigm of Artificial Intelligence Programming
本书介绍了出色的编程范式和基本的AI理论，是致力于人工智能领域的小伙伴的必读之作。
Artificial Intelligence: A New Synthesis
本书提出了统一人工智能理论的新的集成方法，涵盖了诸如神经网络，计算机视觉，启发式搜索，贝叶斯网络等。进阶选手必读。
The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of Human Mind
在这部让人脑洞大开的图书中，科技先锋马文·明斯基继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。
Artificial Intelligence (3rd Edition)
这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人也可以很容易地理解其中的解释和概念。化繁为简，但也包含了高层次的人工智能领域的探讨。
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我是音西号的签约作者“瑾瑜缘”
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文章不错《关于人工智能各方面介绍的书籍》内容很有帮助