在这个大模型风起云涌的时代，技术的边界被不断拓宽，AI的力量正以前所未有的方式重塑我们的世界。如果你渴望站在技术的浪尖，深入了解增强现实（AR）、机器学习（ML）与强化学习（RL）的奥秘，那么这份精心挑选的书单将是你不可多得的导航指南，为你提供从理论到实践的全方位指导。
01
《认识AI》
《认识AI：人工智能如何赋能商业》
（原书第2版）
作者：[美]道格·罗斯(Doug Rose)
译者：刘强
**推荐理由：**抢占AIGC时代红利！你不可不读的AI趣味概述，海量漫画帮你轻松发掘ChatGPT带来的的商机。
本书通俗地介绍人工智能（AI）和机器学习（ML）：它们是如何工作的，能做什么，不能做什么，如何借助它们获利。这本书为非技术高管和非专业人士撰写。罗斯基于多年的教学和咨询经验，以直观的类比和解释揭开了AI/ML技术的神秘面纱，解释了从早期的“专家系统”到先进的深度学习网络的发展。
02
《增强现实：原理与实践》
《增强现实：原理与实践》
作者：迪特尔·施马尔斯蒂格 托比亚斯·霍勒尔
译者：刘越
**推荐理由：**带你了解增强现实的基础理论、核心技术、系统架构以及激动人心的应用和未来。
随着真是世界中计算机生成的信息越来越多，增强现实可以更加方便、高效地增强人类的感知能力。这个快速发展的领域要求学习者掌握多学科知识，包括计算机视觉、计算机图形学、人机交互等。本书将这些知识有机融合，形成了一套适合初学者掌握的知识体系，从技术、方法、应用的角度全面了解增强现实这一激动人心的领域。
03
《基于Tensorflow的深度学习》
《基于Tensorflow的深度学习》
神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践
作者：[美]马格努斯·埃克曼(Magnus Ekman)
译者：周翊民
**推荐理由：**一本书讲透基于Tensorflow的深度学习，利用深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等构建先进的架构。
本书使用TensorFlow和Keras提供了简洁、注释良好的代码示例，还提供了相应的PyTorch示例，涵盖了工业和学术界关于深度学习的两个主要Python库。最后，介绍了神经结构搜索（NAS），并探索了重要的伦理问题，为进一步学习深度学习提供了资源。
04
《机器学习Python版》
《机器学习Python版》
作者：[美]马克·E. 芬纳（Mark E. Fenner）
译者：江红 余青松 余靖
**推荐理由：**初学者入门指南，使用Python语言以及scikit-learn库，掌握开发机器学习系统所需的流程、模式和策略。
本书将帮助读者掌握开发有效学习系统所需的流程、模式和策略，通过简单的故事、图片和Python示例来向读者传达机器学习的基本思想。即使读者是一名初学者，只要具备一些Python编程基础，不管大学数学水平如何，都能轻松阅读本书并有所收获。
05
《深度强化学习》
《深度强化学习：基于Python的理论及实践》
作者：劳拉·格雷泽 龚辉伦
译者：许静 过辰楷 金骁 刘磊 朱静雯
**推荐理由：**无门槛学习ChatGPT核心技术-深度强化学习算法的理论、语言和实现。谷歌首席科学家推荐，深度强化学习软件库开发者力作。
深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使人工智能体能够在没有监督的情况下学习如何解决顺序决策问题。在过去的十年中，深度强化学习在一系列问题上取得了显著的成果，涵盖从单机游戏和多人游戏到机器人技术等方方面面。本书采用理论结合实践的方法，从直觉开始，然后仔细解释深度强化学习算法的理论，讨论在配套软件库SLM Lab中的实现，最后呈现深度强化学习算法的实践细节。
06
《机器学习开发实战》
《机器学习开发实战》
作者：迪诺·埃斯波西托 弗朗西斯科·埃斯波西托
译者：杨延华 邓成
**推荐理由：**机器学习入门书籍，面向需要提升数据科学技能的开发人员和需要提升编程技能的数据科学家，涵盖了从机器学习基础概念到完整解决方案的各个方面。
本书是机器学习入门书籍，面向需要提升数据科学技能的开发人员和需要提升编程技能的数据科学家，涵盖了从机器学习基础概念到完整解决方案的各个方面。本书共分为五个部分，主要内容包括人工智能基础知识、实现机器学习解决方案的步骤、微软的ML.NET库、实用的机器学习算法、神经网络、AI云服务等，并且免费提供使用ML.NET库构建的代码示例。
07
《人工智能开发实践》
《人工智能开发实践：云端机器学习导论》
作者：[美]挪亚·吉夫特(Noah Gift)
译者：袁志勇
**推荐理由：**AI与云产品的完美结合，真正让AI项目落地的实用指南。本书讲解Amazon、Google和Microsoft公司的强大云服务产品，以及Python数据科学生态系统的成熟技术，所介绍的工作流程和案例涉及从部署到生产各个环节，通过使用当代机器学习、人工智能和云计算工具逐步构建多种云端机器学习应用程序（覆盖体育、项目管理、产品定价、房地产等领域中的实际问题），帮助你构建可扩展并能交付于生产的解决方案。
08
《机器人学导论》
《机器人学导论》
（原书第4版）
作者：[美]约翰 J. 克雷格（John J. Craig）
译者：贠超 王伟
**推荐理由：**斯坦福大学机器人专业经典教材第4版，北航、北邮、上交大、南开等国内外高校机器人相关专业推荐使用教材。
本书是美国斯坦福大学的John J Craig教授在机器人学和机器人技术方面多年的研究和教学工作的积累。Craig教授根据机器人学的特点，将数学、力学和控制理论等与机器人应用实践密切结合。本书按照刚体力学、分析力学、机构学和控制理论中的原理和定义对机器人运动学、动力学、控制和编程中的原理进行了严谨的阐述，语言精练，内容深入浅出，例题简单易懂且具有代表性，体现出Craig教授在机器人学方面高深的造诣。本书是当今机器人学研究领域的经典之作。
09
《数据挖掘导论》
《数据挖掘导论》
（原书第2版）
作者：陈封能 迈克尔·斯坦巴赫 等
译者：段磊 张天庆 等
**推荐理由：**陈封能领衔编写的数据挖掘经典畅销书新版，斯坦福大学、密歇根州立大学等知名高校的数据挖掘课程教材。从基础概念和算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。
本书从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。为了更好地理解数据挖掘技术如何用于各种类型的数据，研究这些原理与技术是至关重要的。本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景以及方法。
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
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