自学AI近一年，发现打开了一片新的技术大门，不再局限于漏洞攻防这块地盘，更关键是AI可以应用于诸多领域，甚至已不局限于计算机领域了，能搞的事情更多了。在此期间，自己也使用NLP自然语言处理技术开发出多个模型来处理文本，效果还行。

1、AI书籍虽多，但适合入门的很少

AI是门理论要求较高的学科，因此需要学习的内容很多，但发现资料虽多，适合入门的却廖廖无几。

AI方面的理论书籍非常多，但真正能教你写出代码的没几本（抛开AI涉及的数学理论知识不谈）。

之前看过一本自然语言处理的书，看得火大，还专门发过朋友圈吐槽过：

如果你无任何AI基础，又想快速开发出自己的AI模型，那么我就推荐2本书《机器学习实战：基于Scikit-Learn，Keras和TensorFlow》与

《 Python深度学习》（作者为Keras之父）。

2、推荐一堆书单的人，大多是没看过的人推荐的

如果问推荐一本AI书籍入门，很多人会跟风推荐“花书”、“西瓜书”之类的，这些真不太适合入门。在知乎上曾见过一帖：

认真看下英文书名，你就会发现是相同的，其实这就是同一本书的第1版与第2版，只是因为不同出版社出版的，导致中译名不同。这种一看就知道，推荐者压根就没看过这书。

3、写书是项高投入低产出的事

技术书籍一般销量不会太高，5k可以算正常，上万就畅销了。写本书经常是业余时间写的，至少也得写个一两年才能出（我那书还写了4年，真的再也不想写了）。稿费呢？行规一般是售价的8%，有的部分可谈高些。所以你可以算一算，卖本书能赚多少钱，再加上盗版的影响就更惨淡了。只能说，写书不是会为了赚钱，或许名比利更多一些，但要是写烂了，骂声可能也不少。

如果有人刚开始就高调说自己正在写书，90%的概率最终都会夭折，都是写书人自己熬不去，最终放弃的。在安全圈，我已见过好几个了。

而那些几个月就出一本的，通常质量也不会太高，要不就是团队名义、公司名义“批发写书”打广告的。圈内也有一种怪象：书的内容质量不高，但销售却非常可观的。突然让我想到一个故事（不知是段子，还是真事）：

4、AI技术发展太快，书籍有点跟不上节奏

今年chatGPT大火，不少公司都在跟进开发，说不定过段时间各种《大模型xxx》书名就出现了。但个人对于AI书籍的出版，还是觉得过于滞后。

很多时候，一本技术书籍的出版就意味着过时或逼近过时。

最近在研究图神经网络在程序分析上的应用，发现图神经网络的书籍没几本，可能在京东上能找到6，7本吧，但没一本能教你如何开发出图神经网络，大多是理论+综述类的居多。

后来看到斯坦福大学的CS224W“图机器学习”，讲得很好，课程作者们还开发出图神经网络开发库PyG，理论与实战相结合，适合入门。

希望未来国内能出版一本关于图神经网络的实战书籍，引进翻译或原创都行。