人工智能最经典书籍？
1、未来学徒 人民邮电出版
特点：读懂人工智能飞驰时代
上榜理由：
本书从技术、产业和商业三个角度向读者介绍了当今人工智能的发展状况，让人工智能从历史和数学公式中走到读者身边，成为读者探索产业发展脉络的指南。通过追问人工智能的技术细节，记录下发生在人们身边的人工智能产业跃迁，关注人工智能带来的变革。
2、Tensorflow实战google深度学习框架第2版
特点：出版社直发
上榜理由：
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。
3、智能问答与深度学习 王海良著
特点：出版社直发
人工智能四大名著？
《Deep Learning with Python》本书自出版以来收到众多好评，因为是 Keras 作者写的书，所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现，从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。这是一本偏实战的书，教你使用 Keras 快速实现深度学习经典项目。看完这本书，基本能对 Keras 和深度学习实战有比较初步的掌握了。
《Python Machine Learning》本书使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow，分别讲解机器学习和深度学习，并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到 Web 应用。整个知识体系相对更加完善，是一本比较全面的机器学习书籍。
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》本书中文译为《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》。这本书最大的特色从理论上讲就是言简意赅，全书基本上没有太多复杂的数学公式推导，语言通俗易懂，很容易看得懂、看得下去。正本书兼顾理论与实战，是一本非常适合入门和实战的机器学习书籍。
《Deep Learning》又名“花书”。该书由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。相信这本书大部分人入坑深度学习的都知道！
科技类书籍有哪些？
科技类书籍有很多，以下是一些常见的科技类书籍：
1.《计算机网络》（作者：Andrew S. Tanenbaum）
2.《操作系统概念》（作者：Abraham Silberschatz）
3.《计算机组成原理》（作者：Randal E. Bryant）
4.《数据结构与算法》（作者：Thomas H. Cormen 等）
5.《人工智能》（作者：Stuart Russell，Peter Norvig）
6.《机器学习》（作者：Stuart Russell，Peter Norvig）
7.《计算机科学导论》（作者：John Zelle）
8.《软件工程》（作者：Michael T. Fisher）
到此，以上就是小编对于人工智能未来科技教材的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能未来科技教材的3点解答对大家有用。
