1. 《人工智能：一种现代的方法》：本书深入浅出地介绍了人工智能的基础知识，包含搜索算法、知识表示、推理、机器学等核心内容，是领域的经典之作。

2. 《深度学》：作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville联手打造，系统介绍了深度学的原理、技术和应用，被誉为深度学领域的“圣经”。

3. 《机器学》：Tom Mitchell所著，全面系统地讲解了机器学的基本概念、算法和应用，是机器学领域的入门经典。

4. 《强化学：原理与Python实现》：张伟、王树森等著，详细介绍了强化学的基本原理和常用算法，并提供了丰富的Python实例。

5. 《自然语言应对综论》：Jurafsky和Martin所著全面介绍了自然语言解决的理论、方法和应用，是NLP领域的权威之作。

6. 《模式识别与机器学》：Christopher Bishop所著，详细阐述了模式识别和机器学的理论、算法和应用，是相关领域的经典教材。

7. 《计算机视觉：算法与应用》：Richard Szeliski所著系统介绍了计算机视觉的基本概念、算法和应用，是CV领域的权威著作。

8. 《Python机器学》：Sebastian Raschka和Vahid Mirjalili所著，深入讲解了Python环境下机器学的各种技术和实践。

9. 《机器学实战》：Peter Harrington所著通过丰富的实例教授读者怎样去运用机器学应对实际疑惑。

10. 《数据科学入门》：Joel Grus所著从数据科学的基本概念入手，逐步引导读者进入这个领域。

以下是更多领域的书推荐：

11. 《统计学方法》

12. 《机器学：概率视角》

13. 《深度学入门：基于Python的理论与实现》

14. 《神经网络与深度学》

15. 《机器学与模式识别》

16. 《人工智能：一种现代的方法（第2版）》

17. 《强化学：原理与Python实现（第2版）》

18. 《自然语言解决：原理与实践》

19. 《计算机视觉：算法与应用（第2版）》

20. 《Python深度学》

这些书涵了人工智能的各个领域，从基础理论到实际应用，为读者提供了丰富的学资源。