学习人工智能相关技术该读什么书？
编者按：本文来自微信公众号“量子位”（ID：QbitAI），王小新 编译整理
学习人工智能相关技术该读什么书？这是量子位各个微信群中出现频率极高的问题。
今天，我们就从Dev-books搬来了一份有理有据的精选书单。
Dev-books通过分析程序员问答网站Sackoverflow上4000万多个问题和答案，统计了提及频率最高的人工智能书籍，得到了如下结果。
量子位从Dev-books推荐中去掉了重复的和年代过于久远的书籍，最终得到14本书，做了简要介绍，以及中译本的情况。排名有先后。
1．学习OpenCV
Learning OpenCV的作者是Gary Bradski和Adrian Kaehler，两位都是OpenCV库的发起人。其中，Bradski是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授；Kaehler在2014-2016年间做过Magic Leap副总裁。
本书适合对计算机视觉和图像处理有基本了解的人群，通过本书能更好地了解OpenCV如何让编程任务更容易。
两位作者将众所周知的算法编码成可调用的函数库，可以用来完成更复杂的任务。当然，这也作为一本用户手册，目录结构清晰，遇到问题时可进行查阅。
这本书的中译本叫《学习OpenCV》，连封面都没怎么改……
定价75元，某东某宝某当某逊都有卖，50元左右。
2．人工智能：一种现代的方法
Artificial intelligence: A Modern Approach是人工智能领域经典教材，作者是Stuart Jonathan Russell和Peter Norvig。Russell是加州大学伯克利分校的计算机科学教授，已发表超过100篇关于通用人工智能的论文；Norvig是Google Research主管，AAAI fellow、ACM fellow。
本书提供了现代技术中关于人工智能理论与实践最全面和前沿的介绍，通过智能决策、搜索算法、逻辑推理、神经网络和强化学习等方面来介绍最先进的人工智能技术，推荐给对人工智能感兴趣的专业研究人员。
中译本封面大家可能更熟悉一些：
现在市面上在售的是第三版，定价128元。
3．智能Web算法
Algorithms of Intelligent Web的作者是Haralambos Marmanis和Dmitry Babenko，前者是用机器学习解决工业问题的先驱，后者参与设计了用于银行、保险和供应链管理的应用程序。
本书会让你学会该如何捕获、存储和构建网络中的用户数据，并通过数理统计、神经网络和深度学习等方法实现数据分类，进而构建推荐系统。本书还提供了如在线广告的点击预测等案例分析，附有相关代码。
市面上比较多的是第2版，第一版封面是蓝白配色，第二版变成了黑白。
中译本名叫《智能Web算法(第2版)》定价69元。
4．语音与语言处理
这本书的作者是Dan Jurafsky和James H. Martin，两人都是斯坦福大学语言学系和计算机科学系教授。
本书涵盖了经典自然语言处理、统计自然语言处理、语音识别和计算语言学等方面。聊天机器人、智能问诊和对话系统等等让语音和语言处理成为21世纪最令人兴奋的一个研究内容。本文采用统计学方法和其他机器学习算法，通过实例来说明各种方法的相对优势和不足，分别涉及序列标注、信息提取、智能问答、语音识别和语音合成等多个前沿研究方向。对于语音学领域专业人员，这是一本重要的参考书籍。
中译本的书名丢掉了“语音”，叫《自然语言处理综论》，人民邮电出版社有英文影印版《语音与语言处理》。好像都不太容易买到。
5．模式识别与机器学习
Pattern Recognition and Machine Learning，作者是Christopher M. Bishop，麻省理工学院教授。
这是第一本提出贝叶斯方法的模式识别教科书。本书提出了近似推理算法和用于描述概率分布的图模型等多种最新分类方法。
在阅读本书之前，最好有多变量微积分和基本线性代数等数理基础，面向人群为高年级本科生、研究生和相关研究人员。
这本书在国内通常被称为PRML，目前没有正式出版的中文版，但是有一个本该内部流传，结果变成了网上流传的电子版，背后详情见http://weibo.com/p/1001603885799136480788。
6．游戏人工智能编程案例精粹
Programming Game AI by Example，作者Mat Buckland。
本书是游戏人工智能方面的经典之作，畅销多年，主要讲述如何使游戏中的角色具有智能，先介绍了游戏角色的基本属性及常用数学方法，接着深入探讨游戏智能体状态机的实现，提到了图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法，还以Lua脚本语言为例来介绍了游戏脚本语言的优点。
综上，本书适用于对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发人员。
有中译本，定价79元，容易买到。
7．统计自然语言处理基础
Foundations of Statistical Natural Language Processing，作者是Christopher D. Manning和Hinrich Schütze，两人都是斯坦福大学教授。
这是国内外多所著名大学的计算语言学教材，全面系统地介绍了统计自然语言处理技术。
本书涵盖的内容十分广泛，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。
中译本《统计自然语言处理基础》由电子工业出版社出版，定价55元，易断货。
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