教育：
1，【因電腦而強大：電腦如何改變我們的思考與學習】8.6分
作者對電腦和教育問題的探索主要集中在兩大主題：第一， 兒童完全可以成為電腦的主人； 第二， 學習使用電腦可以改變他們學習其他知識的方式。
2，【給孩子的人工智能通識課】三津村直貴 8.5分
人工智能時代，如何向孩子講述人工智能的相關知識? 讀再多文字解說都看不懂?沒關系，全部畫給你看，一次弄懂人工智能到底是什麽！ 一本幫助孩子了解人工智能的科普讀物。
3，【創造性思維：人工智能之父馬文·明斯基論教育】馬文·明斯基 7.9分
所有教育都是面向未來的， 在人工智能時代呼嘯而來之際， 作為教育工作者，我們有必要重新思考，什麽才是適應未來發展教育理念?馬文·明斯基作為人工智能領域的開創者，曾投身於OLPC(每個孩子一台筆記電腦) 專案， 試圖將電腦技術交到全世界兒童手中。
4，【GPT時代人類再騰飛】列特·霍夫曼 6.4分
本書探討了AI， 尤其是像ChatGPT、GPT-4這樣的大語言模型，如何在教育、商業、創造力、社交媒體、新聞、勞動方式等方面提升人類的能力與強化人類的特質。可以說，AI是我們應對挑戰、提升生活的重要途徑。AI技術的進步可以被視為人類智慧和創造力的體現，而ChatGPT可以幫助全人類獲得更大的助益和福祉。一部人與AI的深度對談錄，一部21世紀的「人機關系」啟示錄。
人物與歷史：
【智慧的疆界】周誌明 9.2分
這是一部對人工智能充滿敬畏之心的匠心之作，由【深入理解Java虛擬機器】作者耗時一年完成，它將帶你從奠基人物、歷史事件、學術理論、研究成果、技術套用等5個維度全面讀懂人工智能。
【圖靈的秘密】Charles Petzold 8.7分
圖靈機是英國數學家阿蘭•圖靈提出的一種抽象計算模型， 本書深入剖析了圖靈這篇描述圖靈機和可計算性的原始論文【論可計算數及其在判定性問題上的套用】。書中在詳解論文的同時，也附帶了大量的歷史背景資料、圖靈的個人經歷，以及圖靈機對於人們理解電腦、人類意識和宇宙所產生的影響。
【芯片戰爭】克里斯·米勒 8.6分
經濟歷史學家克里斯·米勒在書中較為完整地描述了各國為控制芯片技術而進行的長達數十年的鬥爭歷程，解釋了半導體在現代生活中發揮的關鍵作用， 以及美國是如何在芯片設計和制造中占據主導地位，並將這種技術套用於軍事系統的。
本書集科技冒險、商戰故事、大國博弈於一體，分析了芯片崛起的歷史，以及以控制芯片行業的未來為目的的日益復雜的地緣政治權力鬥爭，對理解當今的政治、I經濟和和科技至關重要。
【科學之路】楊立昆 7.6分
圖靈獎」得主、「深度學習三巨頭」之一、「摺積神經網絡之父」……由於在人工智能領域的突出貢獻，楊立昆被中國電腦科學界和企業界所熟知。楊立昆的科學之路，譜寫了一段關於勇氣的宣言。他為了知識本身求學， 而不是文憑，他用自己的經歷，證明了透過激烈的考試競爭進入名校不是科學成功的窄門。他廣泛閱讀，為他科學思維的形成奠定了堅實的理論基礎。他特立獨行，做自己感興趣的事情，即便那件事在短時間裏不被人看好。在人工神經網絡研究的低谷期，他寂寞地堅持， 終於取得了舉世矚目的成就。
人工智能正在顛覆人類社會， 未來機器能思考嗎? 楊立昆的這部著作， 講述正是人工智能在我們面前崛起——這個歷史上僅有的時刻發生的故事。
【人工智能簡史】第二版 尼克 7.2分
本書全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域， 包括人工智能的起源。、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳演算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。
第一性原理：
【哥德爾、艾舍爾、巴哈】侯世達 9.4分
在電腦科學界，這是一本傑出的科學普及名著， 它以精心設計的巧妙筆法深入淺出地介紹了數理邏輯、可計算理論、人工智能等學科領域中的許多艱深理論，並將其與艾舍爾構思奇特的名畫以及巴哈那些膾炙人口的曲譜結合起來。
【復雜】第二版 梅拉妮·妙思 8.9分
螞蟻在組成群體時為何會表現出如此的精密性和具有目的性?數以億計的神經元是如何產生出像意識這樣極度復雜的事物?是什麽在引導免疫系統、互聯網、全球經濟和人類基因組等自組織結構?這些都是復雜系統科學嘗試回答的迷人而令人費解的問題的一部份。
【湧現】第二版 約翰·霍蘭德 8.1分
復雜的事物是由小而簡單的事物發展而來的， 而這正是湧現現象的特征。湧現現象產生的根本原因在於，事物各組成部份之間相互作用產生的復雜性， 遠非個體行為的疊加可以相比，也就是我們常說的「整體大於部份之和」。
思維與記憶：
【大腦的故事】David Eagleman 8.4分
如此重要的大腦，一直像一個難解的謎題， 困住了無數頂尖的科學家， 也被我們所忽視。在【大腦的故事】中，享譽全球的腦科學家， 【西部世界】科學顧問大衛·伊格曼，用一篇篇引人入勝的故事，為你展現腦科學領域的前沿成果，帶你領略大腦宇宙的奇妙之處。
【認知：人行為背後的思維與智能】赫伯特·西蒙 8.1分
本書是著名心理學家和人工智能開創者赫伯特·西蒙關於人類認知的作品。本書介紹了人的認知結構，包括註意力、記憶等方面， 然後分析了人們思維過程中問題解決的途徑和策略。書中進一步分析了對於復雜問題，專家和普通人不同的心理表征，以及應該如何應對復雜問題。最後，作者介紹了學習的基本原理和過程，並說明如何探索發現新規律。
【思考：快與慢】丹尼爾·卡尼曼 8.1分
我們的大腦有快與慢兩種作決定的方式。常用的無意識的「系統1」依賴情感、記憶和經驗迅速作出判斷，它見聞廣博， 使我們能夠迅速對眼前的情況作出反應。有意識的「系統2」透過調動註意力來分析和解決問題， 並作出決定， 它比較慢，不容易出錯， 但它很懶惰， 經常走捷徑， 直接采納系統1的直覺型判斷結果。
【創造性思維：人工智能之父馬文·明斯基】馬文·明斯基 7.9分
所有教育都是面向未來的， 在人工智能時代呼嘯而來之際， 作為教育工作者，我們有必要重新思考，什麽才是適應未來發展教育理念?
馬文·明斯基作為人工智能領域的開創者，曾投身於OLPC(每個孩子一台筆記電腦) 專案， 試圖將電腦技術交到全世界兒童手中。
技術：
【統計學習方法】第二版 李航 9.4
統計學習方法即機器學習方法，是電腦及其套用領域的一門重要學科。本書分為監督學 習和無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、提升方法、EM演算法、隱馬可夫模型和條件隨機場，以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語意分析、概率潛在語意分析、馬可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和 PageRank演算法等。
【機器學習】周誌華 8.6分
機器學習是電腦科學與人工智能的重要分支領域。本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。為了使盡可能多的讀者透過本書對機器學習有所了解，作者試圖盡可能少地使用數學知識。然而， 少量的概率、統計、代數、最佳化、邏輯知識似乎不可避免。
【集體智慧編程】Toby Segaran
本書以機器學習與計算統計為主題背景， 專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源，如何分析使用者體驗、市場行銷、個人品味等諸多資訊， 並得出有用的結論，透過復雜的演算法來從Web網站獲取、收集並分析使用者的數據和反饋資訊，以便創造新的使用者價值和商業價值。
【深度學習】8.4分
這本書被譽為深度學習領域的聖經。因為書本的封面是由藝術家DanielAmbrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀，所以被譽為「花書」。
【技術的本質】布萊恩·阿瑟 7.9分
陸奇特別推崇的一本書。【技術的本質】是復雜性科學奠基人、首屈一指的技術思想家、「熊彼特獎」得主布萊恩·阿瑟所建立的一套關於技術產生和前進演化的系統性理論，本書是開啟「技術黑箱」的鑰匙， 它用平實的語言將技術最本質的思想娓娓道來。
