人工智能的浪潮来得比我们想象得更快。

不久前还在课本里、论文里、科幻电影里的技术，今天已经开始悄悄改变课堂、改变办公桌、改变每一次搜索与决策。它不像是一项工具的升级，更像是一场时代感知的刷新——你会突然意识到：我们正站在一个全新的入口，向内是知识体系的重构，向外是世界运行方式的变化。

在这样的节点，真正重要的不是“AI 会不会取代谁”，而是“我们如何重新理解世界”。

理解技术如何生长，理解算法的思维方式，理解下一代知识系统如何建立——这会成为年轻人在AI时代最重要的底层能力。

这几本人工智能图书，将为你开启一条思辨之路，引领你理解支撑未来的底层逻辑。

《人工智能发展前沿》

何友 卢湖川 王栋 李徵 陈旭 李劭辉 编著

《人工智能发展前沿》系统梳理了人工智能领域的技术进展、前沿应用与未来趋势，内容覆盖从基础理论到产业落地的各个层面，全面展现了人工智能飞速发展所引发的重大变革。全书共15章，围绕人工智能的发展历程、研究领域、前沿技术、典型应用、安全伦理、产业格局、战略布局与产业发展等关键议题展开，重点讨论了无监督学习、自动机器学习、人工智能生成内容、人工智能大模型、智能体智能、智能无人系统、元宇宙、脑启发人工智能和人工智能驱动科学研究等当前最具代表性的研究热点与技术方向。 本书不仅深入剖析了相关技术的原理与方法，还紧密结合国内外产业发展现状，融合最新研究成果与典型应用案例，内容前沿、结构严谨、实用性强。本书可以作为人工智能及其相关专业本科生、硕士研究生、博士研究生的参考用书，也可以作为教育工作者、科技管理者、科研人员、工程技术人员、企业管理者、政策制定者，以及人工智能爱好者和跨领域应用者等进行系统学习和深入研究的参考资料。

《机器学习》

周志华 著

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

《人工智能的底层逻辑》

张长水 著

《人工智能的底层逻辑》用科普化的语言介绍了搜索、计算机视听觉、自然语言处理、机器学习、多模态信息处理等人工智能系统中的基础算法和数学模型，它们是实现人工智能的基础。展示了人工智能的底层逻辑，人工智能工作的基本规律。让读者真正搞懂如何给机器装上眼睛和耳朵、如何让机器理解人类语言、如何让机器拥有知识、如何让机器懂逻辑会推理、如何使机器人的言行符合人类的规范。全书深入浅出，通俗易懂，精美的插画更增加了可读性，让读者轻松掌握人工智能本质的内核，搞懂人工智能运行的底层逻辑。

《机器学习方法（第2版）》

李航 著

《机器学习方法（第2版）》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，覆盖传统机器学习（统计机器学习）、深度学习及强化学习最为基础且最为广泛使用的方法。每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法，从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨翔实，使读者更好地掌握基本原理和概念，从原理到实践，为读者呈现一幅完整且清晰的机器学习技术画卷。

智能时代不是“某一天到来”，

而是正在被我们一点点读懂、质询、塑造。

希望这份书单，能帮你在纷繁的技术浪潮中

建立自己的参照系，

看清趋势，也看见更大的可能。

让阅读成为一种力量，

带你走向更深的理解与更远的未来。

（内容来源：清华大学出版社）

（供稿：卢贵波 一审：戴佳运 二审：陈麟 终审：张维特）