这有点贵，这个已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。《世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》是最权威、最经典的人工智能教材。
内容很详实的，比较全面且深刻的介绍人工智能的理论知识，是学习人工智能理论的必备文本，书比较厚，需要慢慢消化
二、《智能问答与深度学习》
- 深度学习、自然语言处理入门书
- 为你开启从AI入门到AI应用的学习之门
- 提供大量编程实例，配书源代码供下载
内容提要
本书面向在校学生或计算机软件从业人员，由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。本书不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识，还简述了信息论、人工智能等的发展过程。
三、AI圣经——《深度学习》
作者：伊恩·古德费洛、
约书亚·本吉奥、亚伦·库维尔
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点
所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克 等国内外众多专家推荐！
作为一本非常适合初学者的书，它向你介绍了有关深度学习的广泛主题，同时还涵盖了机器学习的相关方面。
四、在人工智能方向，拿下一个项目还需要深入了解相关内容：
Python编程 基本语法、数据结构、函数、面向对象、多任务模块与包、闭包、装饰器、迭代器
Numpy矩阵运算 Nadrray、Scalars、Boradcasting、矩阵运算、矩阵转置、矩阵求逆
Scipy数值运算库 Scipy基本使用、Scipy常量、Scipy稀疏矩阵、Scipy图结构、Scipy空间、Scipy插值
Pandas 数据科学库、 自带数据结构、数据读取写入、数据清洗、数据计算、数据合并、数据排序
Matplotlib 基础图表、基础图表、Annotation、Figure、子图、Legend
Seaborn 数据关系图、数据分布图、类别图、回归图、矩阵图、多变量关系
PyEcharts 基本使用、图表API、组合图表、其他资源、图表类型、Web框架整合
这并不是一件一朝一夕的事情，真正地去学精学通，更需要自身不懈的努力与坚持。加油~
百万播放量的免费教程，记得收藏，不定什么时候就失效了
初级入门：
初级1：Python教程_600集Python从入门到精通教程（懂中文就能学会）
初级2：7天入门机器学习初级3：超系统学习快速掌握python人工智能
初级4：13天的机器学习入门精讲+14大案例分析（含NBA球员数据分析，租房数据统计分析，疾病数据分析等）
进阶阶段：
进阶4：实战项目【AI在线医生】 码：1234
进阶5：Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理
职业提升：
职业提升3：实战项目【计算机视觉智慧交通】 码：1234